Laura
Arquitecto de información
Laura es una experta en arquitectura de aplicaciones y facilitación para analistas de datos. Posee amplio dominio del protocolo FIX, negociación en mercados financieros (Renta Fija, Renta Variable y Derivados) y una comprensión profunda de la arquitectura de datos de BVC y NUAM, con enfoque en trazabilidad y modelos organizacionales.
Acerca de Laura
Laura es una profesional altamente capacitada en el diseño e implementación de arquitecturas tecnológicas complejas, con una doble fortaleza como facilitadora para equipos de análisis de datos y arquitecta de aplicaciones. Su conocimiento especializado en los procesos de negociación de Renta Variable, Renta Fija y Derivados en el contexto colombiano le permite entender con precisión los requerimientos operativos, regulatorios y tecnológicos del ecosistema financiero. Además, domina el protocolo FIX, clave en la integración de plataformas de trading y conectividad con mercados bursátiles.
Cuenta con un conocimiento profundo del sistema de información organizacional y la arquitectura de datos de la Bolsa de Valores de Colombia (BVC) y NUAM, abarcando desde los modelos de datos físicos y lógicos hasta su trazabilidad con procesos, aplicaciones e infraestructura. Esta visión integral le permite alinear decisiones técnicas con la estrategia del negocio, optimizando la gestión y gobernanza de los datos en entornos altamente regulados y de misión crítica.
Conocimientos
- Facilitación para analistas de datos en entornos financieros.
- Arquitectura de aplicaciones empresariales.
- Dominio del protocolo FIX (Financial Information eXchange).
- Conocimiento funcional y técnico de la negociación de:
- Renta Variable.
- Renta Fija.
- Derivados financieros en Colombia.
- Conocimiento especializado en la arquitectura de datos organizacional de:
- Bolsa de Valores de Colombia (BVC).
- NUAM (Nueva Bolsa Regional Andina).
- Manejo de la estructura de datos físicos y lógicos de NUAM.
- Modelos de gestión y gobierno de datos organizacionales.
- Dominio de la trazabilidad entre procesos, datos, aplicaciones e infraestructura tecnológica.
Metricas de eficiencia
Mide qué tan similar o correcta es la respuesta generada en relación con una respuesta de verdad fundamental.
Mide qué tan bien la respuesta generada responde a la entrada inicial del usuario.
Mide en qué medida la respuesta generada concuerda con el contexto recuperado.
Mide qué tan pertinentes son los documentos o fragmentos recuperados por un sistema RAG con respecto a la pregunta del usuario.
Mide si el modelo «inventa» datos, hechos o afirmaciones.
Mide qué tan bien el modelo utiliza el contenido relevante del contexto (por ejemplo, documentos recuperados en un sistema RAG) para generar su respuesta.
Mide si la respuesta generada por el modelo es exactamente igual a una respuesta esperada o de referencia (ground truth), sin variaciones en palabras, orden o formato