Datos & Analytics

Si cada área trae su número, la reunión decide por volumen.

Construimos la capa de datos que tu empresa no tiene: una sola fuente de verdad, con métricas definidas una vez y usadas por todos. Encima van los dashboards y, cuando el dato lo sostiene, los modelos predictivos.

datos.tuempresa.com/pipeline
Pipeline · Corrida diariaCorriendo
Ingesta desde ERP y CRM
142.800 registros · 4 fuentes
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Validación de calidad
6 reglas aplicadas · 0 rechazos
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Transformación y modelado
22 tablas · capa de métricas
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Modelo de forecast re-entrenado
Precisión +3,2% sobre el período previo
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Corre sola todos los días a las 04:00Última corrida OK
1 verdad
Métricas definidas una sola vez
6-12 sem
Del relevamiento al warehouse productivo
Tiempo real
Dashboards que no se arman a mano
El problema

El problema no es que falten datos. Es que sobran versiones.

Casi ninguna empresa sufre por falta de información. Sufre porque la misma pregunta tiene tres respuestas según quién la calcule. Sin una definición única de cada métrica, ningún dashboard resuelve nada.

01

Cada área calcula distinto

Ventas mide facturación por fecha de emisión, finanzas por fecha de cobro. Los dos tienen razón, y por eso nadie puede decidir.

02

Los reportes se arman a mano

Alguien dedica dos días por mes a exportar, pegar y cuadrar. Cuando el reporte llega, la decisión ya se tomó sin él.

03

Los modelos predictivos no llegan a producción

Se entrenan en una notebook, se muestran una vez y ahí quedan. Sin pipeline ni monitoreo, un modelo es un experimento, no un sistema.

Cómo trabajamos

Primero las definiciones. Después los tableros.

Un dashboard sobre métricas mal definidas es un generador de discusiones con buen diseño. Acordamos qué significa cada número antes de graficar uno solo.

Fase 1 · Modelado

Definir el negocio en datos

Relevamos fuentes, acordamos con cada área la definición de las métricas clave y diseñamos el modelo dimensional. Salimos con un diccionario de métricas firmado.

Inventario de fuentes
Qué sistemas generan datos, con qué frecuencia y con qué nivel de confiabilidad real.
Diccionario de métricas
Cada indicador con su definición exacta y su dueño. Se acuerda una vez y deja de discutirse en cada reunión.
Modelo dimensional
Cómo se estructura el warehouse para responder las preguntas del negocio sin consultas imposibles.
Reglas de calidad
Qué validaciones tiene que pasar un dato para entrar. Lo que no cumple se rechaza y se avisa.
Fase 2 · Construcción

Warehouse, tableros y modelos

Construimos los pipelines de ingesta, el warehouse, la capa de métricas y los dashboards. Si el caso lo justifica, sumamos modelos predictivos con su ciclo de vida completo.

Pipelines de ingesta y transformación automatizados
Warehouse con capa de métricas gobernada
Dashboards por área conectados en tiempo real
Modelos predictivos con reentrenamiento y monitoreo

La discusión deja de ser de qué número es el correcto y pasa a ser qué hacemos con el número.

Qué construimos

De la planilla suelta a la plataforma

Todo lo que construimos apunta a que el dato llegue solo, sea confiable y esté disponible cuando hay que decidir.

Data warehouse

Modelo dimensional diseñado para tu negocio, no una copia cruda de las tablas de tus sistemas transaccionales.

Pipelines automatizados

Ingesta, validación y transformación que corren solas, con alertas cuando algo falla o llega fuera de rango.

Dashboards en tiempo real

Tableros por área conectados al warehouse. Nadie exporta nada a mano nunca más.

Modelos predictivos

Forecast de demanda, propensión de compra y detección de anomalías, cuando el volumen y la calidad del dato lo sostienen.

Calidad y gobierno

Reglas de validación, linaje del dato y control de acceso por área. Se sabe de dónde salió cada número.

MLOps

Despliegue, versionado, reentrenamiento y monitoreo de deriva. El modelo vive en producción, no en una notebook.

Qué recibís

Entregables concretos, no diapositivas

Diccionario de métricas acordado con cada área
Data warehouse modelado y en producción
Pipelines de ingesta y transformación automatizados
Dashboards por área conectados en tiempo real
Modelos predictivos desplegados con monitoreo (si aplica)
Capacitación al equipo y soporte post-lanzamiento
Stack e integraciones

Se conecta a lo que ya usás

No te pedimos migrar de herramientas. Trabajamos sobre tu stack actual, y si hace falta algo que no existe, lo construimos.

BigQuerySnowflakePostgreSQLdbtAirflowPower BIMetabaseLooker Studio
Empecemos por el diagnóstico

Veamos si tus números coinciden entre sí.

En una llamada de 30 minutos revisamos qué métricas usás hoy, quién las calcula y dónde aparecen las diferencias. Sin costo: si ya tenés una capa de datos sana, te lo decimos.