Consultoría estratégica de datos: diseñamos la arquitectura objetivo, construimos el data warehouse y los pipelines que tu empresa necesita para que los datos sean fiables, accesibles y escalables. Sin esto, los dashboards mienten y la IA aprende mal.
Consultoría para empresas en España con diagnóstico inicial, alcance cerrado antes de empezar y transferencia al equipo cuando el proyecto entra en producción.
Diagnóstico inicial, propuesta cerrada y coordinación directa durante el proyecto.
El reto
Cada sistema tiene sus propios datos y cuando intentas consolidarlos aparecen inconsistencias inexplicables
Has invertido en herramientas de BI o IA pero los resultados no son fiables porque los datos de origen están mal
No sabes qué datos tienes, dónde están ni quién es responsable de cada conjunto de datos en la organización
Los pipelines de datos son frágiles: cuando algo falla, nadie sabe dónde está el problema ni cuánto tiempo lleva fallando
Queréis escalar el uso de datos pero la arquitectura actual tiene demasiada deuda técnica para aguantarlo
Qué incluye
Diseño e implementación de data warehouse o lakehouse (medallion architecture)
Pipelines ETL/ELT automatizados con dbt y Airflow — robustos y monitorizados
Catálogo de datos con linaje y documentación automáticos
Reglas de calidad del dato con alertas sobre anomalías en tiempo real
Gobierno: roles de data owner / data steward, políticas y clasificación de datos
Cumplimiento RGPD y AI Act integrado desde el diseño de la arquitectura
Impacto en negocio
Una única fuente de verdad para toda la organización — los números cuadran
Datos siempre actualizados, auditables y con linaje claro para cualquier auditoría
Base técnica que permite escalar BI, IA y reporting sin rehacer la arquitectura desde cero
Equipo de datos autónomo: pueden añadir nuevas fuentes sin depender de consultoría externa
La transparencia evita sorpresas. Si necesitas alguno de estos elementos, podemos cotizarlo por separado.
No imponemos stack. Si ya usas otras herramientas, evaluamos si tiene sentido integrarnos con ellas.
Nuestro proceso
Evaluamos la situación actual: fuentes de datos, calidad, arquitectura existente, procesos de ingesta y equipo disponible. Resultado: mapa claro de brechas y un roadmap priorizado por impacto y esfuerzo.
Definimos la arquitectura de datos target — data warehouse, lakehouse o algo intermedio según escala y madurez — con las herramientas que mejor encajan en vuestro contexto técnico y presupuestario. Sin sobre-ingeniería.
Construimos en fases: primero los pipelines críticos y la capa de transformación, luego catálogo y gobierno. Cada entrega es funcional y usable, no solo un avance técnico interno.
Definimos roles, responsabilidades y procesos de gobierno. Formamos al equipo de datos interno para que puedan operar y ampliar la plataforma de forma autónoma. El objetivo es minimizar la dependencia externa.
Resultados
Plataforma de datos en producción con pipelines automatizados y monitorizados
Reducción del 80–90% de incidencias por datos incorrectos o desactualizados (según proyectos similares)
Equipo de datos autónomo: pueden añadir nuevas fuentes y transformaciones sin intervención externa
Base técnica lista para escalar BI, IA y ML sin rehacer la arquitectura desde cero
FAQ
Depende del caso. Una PYME con 5 fuentes de datos puede necesitar una arquitectura sencilla (dbt + BigQuery + Power BI) que funciona perfectamente y cuesta muy razonable. Una empresa mediana con 20 sistemas necesita algo más robusto. Calibramos según vuestra realidad, sin sobre-ingeniería.
Un primer quick win — los 2–3 pipelines más críticos más el modelo semántico básico — habitualmente en 4–6 semanas. La plataforma completa con gobierno puede llevar 3–5 meses según el alcance y complejidad del entorno.
No de entrada. Podemos implementar y operar la plataforma inicialmente mientras ayudamos a construir capacidad interna. El objetivo a medio plazo es que tengáis dependencia mínima de nosotros.
Integramos exactamente esas fuentes. Parte del trabajo es construir los conectores o procesos de extracción desde sistemas legacy. Si los datos tienen problemas graves de calidad, los identificamos y los cotizamos por separado antes de empezar.
La base técnica para unificar datos, reporting e IA sin rehacer la arquitectura.
Cómo decidir la arquitectura mínima viable sin sobreingeniería.
Cómo escalar desde cero sin bloquear al negocio ni sobredimensionar el stack.
Master data management no es para todas las empresas. Cuándo es imprescindible, cuándo es prematuro y qué alternativas más simples resuelven el problema real.
Si no mides el error de tu forecast, no sabes si funciona. Qué métricas usar, cómo interpretarlas y cuándo invertir en mejorar la precisión tiene sentido económico.
Sesión de diagnóstico gratuita de 20 minutos. Te decimos qué es viable, en qué plazo y qué retorno puedes esperar.
Sin compromiso · Respuesta en < 24h · NDA disponible