El sector petrolero, con sus vastas cadenas de suministro y contratación, opera bajo márgenes de error que deben ser casi nulos. Sin embargo, detrás de las grandes cifras, a menudo se esconde una realidad operativa menos eficiente: la discrepancia de datos. Cuando las Certificaciones de Órdenes de Servicio (OTS), los recibos de contratistas y los datos oficiales de la empresa no coinciden, se crea una fuga de recursos, tiempo y dinero.
Mi trabajo consiste en transformar este caos de información en certidumbre auditable, utilizando la potencia de Python y su librería estrella, Pandas.