Decides a ciegas porque el reporte llega tarde
El cierre mensual marca tu velocidad. Cuando ves el dato, el mes ya pasó. No hay forma de corregir mid-flight: ni ventas, ni inventario, ni cash-flow.
Esto suena → Business IntelligenceServicios · Datos
Datos que crecen contigo.
De fuentes dispersas a modelos en producción. Diseñamos, construimos y mantenemos la capa de datos y los servicios de Business Intelligence que mueven tus decisiones.
Diagnóstico
¿Cuándo necesitas preocuparte por tus datos?
Cuatro señales que vemos en cada empresa antes de un proyecto de datos. Si reconoces dos, hablamos.
Tus datos viven en 5 sitios y no se hablan
CRM, ERP, hojas de cálculo, BBDD legacy y la plataforma del proveedor de turno. Cada respuesta exige un copia-pega manual y nadie sabe cuál es la versión buena.
Esto suena → Ingeniería de datosSospechas un patrón pero no puedes demostrarlo
Intuyes qué clientes se van a ir, qué SKU va a faltar o qué leads convierten. Tu intuición casi siempre acierta. No tienes el modelo que lo confirme y lo escale.
Esto suena → Machine LearningTu equipo pierde un día a la semana actualizando reportes
Cada lunes un analista hace ETL artesanal en Excel: descargas, copia-pega, fórmulas que se rompen al añadir una fila. Tiempo de gente cara en trabajo que debería estar automatizado.
Esto suena → Outsourcing y formaciónSeis líneas de datos
Servicios de datos.
Desde el primer pipeline hasta el modelo en producción. Cada línea se diseña para integrarse con tu stack y tu equipo.
Business Intelligence
Dashboards en vivo sobre tu operativa. Power BI, Looker, Metabase. Capa semántica con dbt y refresco automático para que el cierre mensual pase de cinco días a uno.
Machine Learning
Forecast, scoring de leads, detección de anomalías y segmentación. Modelos entrenados con tus datos, validados con holdout y desplegados con MLOps que no se rompe.
Ingeniería de datos
Pipelines ETL/ELT con Airflow, dbt y BigQuery o Snowflake. Data warehouse o lakehouse con tests, lineage y observabilidad desde el día uno. Fin del copy-paste.
Análisis estadístico
Estudios rigurosos para validar hipótesis: A/B tests con potencia calculada, series temporales con estacionalidad y modelos de inferencia que sostienen una decisión de negocio.
Formaciones
Programas in-company en Power BI, Python, SQL y dbt. Tu equipo evoluciona el sistema sin depender de nosotros. Casos reales del cliente, no slides genéricos.
Outsourcing de datos
Analista o ingeniero de datos como extensión de tu equipo, con SLA acordado, sin contratación interna y sin agencia opaca de por medio. Onboarding en dos semanas.
Caso real · Finanzas
Caso datos · Observatorio RSC
Visualizar la sostenibilidad del IBEX 35.
Cada año, el Observatorio de RSC publica un informe sobre la sostenibilidad de las 35 empresas del IBEX. Antes vivía en un PDF. Hoy es un dashboard navegable con dimensiones ESG comparables entre empresas y entre años.
- Modelado de las dimensiones ESG (gobernanza, social, ambiental) en una capa semántica común.
- Integración de fuentes públicas y datos internos del Observatorio en un único pipeline auditable.
- Dashboard público para think-tanks, prensa especializada y la propia institución.
- Empresas IBEX
- 35
- Edición anual
- 2024
- Stack
- BI + ETL
¿Quieres ver más? Casos reales con datos →
Stack · Lo que usamos
Stack moderno, cloud-agnóstico.
Elegimos la herramienta que mejor encaja con tu equipo y tu infraestructura. Sin amor a un proveedor concreto.
- Modern data stack: dbt + un warehouse cloud + un BI tool. Estable, mantenible, contratable.
- Open-source cuando aporta (Metabase, Airflow, PostgreSQL); propietario cuando integra mejor con tu equipo (Power BI, Tableau).
- Cloud-agnóstico: AWS, GCP, Azure o Hetzner. La elección la hace tu IT, no nuestra preferencia.
- Observabilidad desde el día uno: tests dbt, lineage en producción, alertas de calidad.
Preguntas frecuentes
Lo que más nos preguntáis.
BI describe lo que pasó y lo que pasa ahora con dashboards sobre datos históricos. ML predice lo que va a pasar (forecast, churn, demanda) con modelos entrenados. Casi siempre se construyen en este orden: primero BI sólido, luego ML encima. Te lo recomendamos en el diagnóstico.
No. La realidad de cualquier proyecto es fuentes dispersas y formatos heterogéneos. Lo asumimos: parte del proyecto es construir la capa de ingeniería de datos que unifica todo antes del primer dashboard. Si tu data ya está limpia, mejor: bajamos plazo y precio.
Entre 4 y 8 semanas desde el diagnóstico. La primera versión cubre los 3-5 KPIs críticos del negocio y se itera con stakeholders en sprints quincenales. No entregamos a los seis meses con un PDF de 80 páginas que nadie abre.
Antes de empezar acordamos la métrica de éxito contigo: horas de reporting ahorradas, decisiones que se aceleran, ingresos protegidos por anticipar churn. Tras la entrega medimos baseline vs. estado actual con datos verificables, no con anécdotas.
Tú decides. Trabajamos en tu cloud (AWS, GCP, Azure o Hetzner) o en infraestructura europea gestionada por nosotros. Los datos son tuyos, se quedan en la UE y son exportables en cualquier momento sin lock-in.
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30 minutos por videollamada. Inventariamos tus fuentes, identificamos un quick-win y te decimos honestamente si vamos a poder ayudarte.
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