Una cifra, una sola fuente de verdad.
Pipelines, almacenes y BI que convierten eventos en bruto en decisiones — para que finanzas, operaciones y dirección dejen de discutir qué hoja de cálculo tiene razón.
Tus datos son un activo. Hoy, probablemente son un pasivo.
La mayoría de las empresas no tienen un problema de datos — tienen un problema de confianza. Las cifras viven en seis herramientas, tres exportaciones y el portátil de un analista heroico. Cada reunión empieza con un debate sobre cuál es la cifra correcta, y cada decisión se retrasa una semana por culpa de eso.
Construimos la capa portante y aburrida que lo resuelve: pipelines que no fallan en silencio, almacenes modelados según el funcionamiento real de tu negocio y paneles que se consultan antes del primer café. Gobernanza y control de accesos incluidos — las personas adecuadas ven las cifras adecuadas, y los auditores dejan de hacerte sudar.
De los eventos en bruto a las decisiones.
El camino completo — de la ingesta al insight — diseñado como un solo sistema con un único responsable.
Pipelines de datos y ELT
Ingesta fiable desde tus apps, herramientas SaaS y dispositivos — orquestada, probada y que alerta antes de que tú notes nada.
Almacén y modelado
Un almacén modelado según tus entidades de negocio, con transformaciones estilo dbt que tu equipo puede leer y ampliar.
BI y paneles
Paneles de Power BI, Metabase o Superset que responden a la pregunta real — no cuarenta gráficos que nadie abre.
Reporting predictivo
Previsiones y detección de anomalías sobre datos fiables — la rampa de acceso hacia un ML serio.
Automatización y reverse ETL
Datos limpios devueltos a tu CRM y tus herramientas de operaciones, para que el insight se convierta en acción automáticamente.
Gobernanza y cumplimiento
Control de accesos, linaje y políticas de retención — conformes con el RGPD por defecto, listos para auditoría por diseño.
La confianza se construye por incrementos.
Nos ganamos la adopción una cifra fiable a la vez — no con una migración big-bang de seis meses.
01Cartografiar las preguntas
Partimos de las diez decisiones que tu equipo toma cada semana y luego retrocedemos hacia los datos necesarios.
02Una métrica de oro
El primer sprint entrega una sola cifra fiable y automatizada — a menudo los ingresos o el inventario. La confianza se acumula a partir de ahí.
03Modelar y documentar
Entidades, definiciones y linaje plasmados por escrito, para que «cliente activo» signifique una sola cosa, en todas partes, para siempre.
04Operar y ampliar
Supervisión, alertas y un equipo senior de guardia. Las nuevas preguntas se convierten en nuevos modelos — sobre los mismos cimientos.
Ya lo hemos entregado. antes.
La previsión solo funciona si la capa de datos que hay debajo es fiable. Esta plataforma es ambas cosas — y construimos cada mitad.
Forecasting Model
Ventas en vivo, estacionalidad y señales operativas atraviesan pipelines diseñados por nosotros hacia una plataforma de previsión con la que los equipos planifican de verdad — inventario, plantilla y gasto.
Elegidas por el problema, no por el currículum.
Un stack moderno, aburrido y probado — elegido para que tu equipo pueda contratar sobre él y auditarlo.
Un solo equipo. Cero traspasos.
Las disciplinas que más se combinan con los sistemas de datos — misma arquitectura, mismos ingenieros, sin impuesto de integración.
Preguntas, respondidas.
Lo que más nos preguntan los compradores de sistemas de datos. Para el resto — envía un brief y un ingeniero senior responde en un día laborable.
Resúmelo en un brief. Un ingeniero sénior —no un comercial— responde en un día laborable.
Q.01Nuestros datos son un caos. ¿Por dónde empezamos?
Como en todas partes. Empezamos con una auditoría de dos semanas: qué existe, dónde vive, qué es fiable. Obtienes un mapa priorizado y una propuesta a precio fijo para la primera métrica de oro — sin necesidad de rehacer la plataforma de antemano.
Q.02¿Necesitamos un almacén de datos o basta con Postgres?
A menudo Postgres es más que suficiente — y te lo diremos. Los almacenes dedicados justifican su coste a gran escala o bajo una carga analítica fuerte. Dimensionamos la arquitectura según tu volumen de datos, no según el diagrama de referencia de un proveedor.
Q.03¿Podéis trabajar con nuestra herramienta de BI actual?
Sí. Power BI, Metabase, Superset, Looker — la herramienta importa menos que el modelado que hay debajo. Reparamos primero los cimientos y, después, lo que se apoya encima muestra por fin cifras coherentes.
Q.04¿Cómo gestionáis el RGPD y la residencia de los datos?
Alojamiento en zona UE bajo petición, minimización de datos personales desde el diseño de los pipelines, acceso por rol en cada capa y linaje documentado. El cumplimiento se diseña a nivel de esquema — no se parchea justo antes de una auditoría.
Q.05¿Cómo evitáis que los paneles se contradigan?
La causa habitual es que cada uno define «usuario activo» o «ingresos» de forma ligeramente distinta en sus propias consultas. Lo corregimos con una única capa semántica modelada en dbt — métricas definidas una vez, reutilizadas en todas partes — para que la misma cifra signifique lo mismo en Metabase, en la herramienta de ventas y en el dossier del consejo. Una definición, una fuente de verdad.
Q.06¿Cómo evitáis que los costes del almacén se disparen?
Los costes explotan por los escaneos de tablas completas, los modelos reconstruidos desde cero en cada ejecución y los paneles que martillean las tablas en bruto. Usamos modelos incrementales, particionamos y clusterizamos las tablas grandes, materializamos las agregaciones pesadas y configuramos el auto-suspend del almacén. Snowflake y BigQuery facturan ambos por cómputo escaneado, así que el ahorro viene de escanear menos — normalmente un 30–50% tras la auditoría.
Q.07¿Cuándo merece el streaming en tiempo real la complejidad frente al batch?
Pocas veces, sinceramente. El batch cada pocos minutos cubre la mayoría de las necesidades analíticas a una fracción del coste operativo. El tiempo real (Kafka, Materialize, ClickHouse) se gana su sitio en la puntuación de fraude, los paneles de live-ops y las subastas publicitarias — donde una decisión en segundos tiene un valor real. Te disuadiremos si el «tiempo real» es un capricho más que una necesidad medible.
Q.08¿Podrá mi equipo mantenerlo?
Sí. Cada pipeline se entrega con documentación, runbooks y un traspaso en pairing de una semana. Podemos quedarnos en retainer para la evolución, o entregarlo por completo y salir con elegancia.
¿Cansado de discutir cuál es la
cifra correcta?
Cuéntanos qué decisiones están esperando datos. Respondemos en un día laborable con una lectura honesta del camino más corto hacia una única fuente de verdad.