Full-stack, Ciencia de datos e IA

BiblioDash

Plataforma SaaS de analítica bibliométrica para universidades, con dashboards interactivos, OKRs institucionales y un asistente de IA vía MCP.

Descripción

BiblioDash centraliza la producción científica de una institución (datos de OpenAlex) en un dashboard con KPIs, tendencias, análisis por áreas temáticas, ranking de autores y revistas, colaboración internacional y calidad editorial (cuartiles, SNIP, CiteScore). Genera OKRs de investigación automáticamente por área, exporta reportes a PDF/Excel/Markdown y ofrece un asistente de IA vía MCP en el plan Enterprise. Frontend en Next.js/React con NextAuth y TanStack Query; backend en FastAPI (Python) con Celery/Redis para el procesamiento asíncrono, Postgres para el modelo relacional y Cloudflare R2 para los datasets en Parquet.

Reto

Convertir grandes volúmenes de datos bibliográficos por institución en indicadores accionables para vicerrectorados y procesos de acreditación, sin bloquear la experiencia del usuario mientras se procesan.

Solución

Arquitectura desacoplada: ingesta y cálculo pesado en jobs asíncronos (Celery/Redis) separados del frontend, Postgres para el dato relacional y R2 para los Parquet de publicaciones por institución; planes de suscripción (Gratuito/Institucional/Enterprise) delimitan el acceso a instituciones, la exportación y el asistente de IA.

Resultados

Producto en producción con modelo de suscripción por niveles, dashboards con más de una decena de visualizaciones, OKRs generados automáticamente por área y asistente de IA (MCP) para el plan Enterprise.