Calidad de datos y data quality para que tu equipo confíe en los números. Sin limpiar a mano, sin sorpresas en producción.
Cada proyecto de BI o IA empieza con semanas de limpieza manual. Auditamos, corregimos y automatizamos la calidad de datos en origen con reglas de validación automatizadas. Objetivo típico: reducir el tiempo de preparación de datos, minimizar incidencias por datos erróneos y sentar una base de data quality en la que el equipo pueda confiar.
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El problema
Los análisis cambian según quién los hace porque cada sistema tiene su propia 'versión' de los datos
Antes de cualquier proyecto de BI o IA, el equipo pasa semanas limpiando datos a mano
Los duplicados, nulos y valores incorrectos generan errores en producción o decisiones equivocadas
No existe un catálogo de datos ni una definición acordada de los KPIs clave
Nuestro proceso
Perfilamos tus fuentes de datos identificando completitud, unicidad, consistencia, validez y actualidad. Entregamos un informe priorizado de problemas.
Junto con tu equipo, acordamos las reglas de negocio que definen qué es un dato 'bueno' para cada campo crítico.
Automatizamos la detección y corrección de problemas en el origen, no a posteriori. Los datos llegan ya limpios a los sistemas consumidores.
Creamos un catálogo de datos con definiciones, propietarios y linaje para que cualquier persona del equipo sepa de dónde viene cada dato.
Resultados
Reducción significativa
Tiempo de preparación de datos
Reducción apreciable
Incidencias por datos erróneos
Alta
Confianza del equipo en sus datos
2–3 semanas
Plazo de auditoría inicial
Entregables
Informe de auditoría de calidad con mapa de problemas priorizado por impacto
Reglas de calidad documentadas y consensuadas con el equipo de negocio
Pipelines de limpieza y validación automatizados en producción
Catálogo de datos con definiciones, propietarios y linaje de cada campo crítico
Dashboard de calidad de datos con métricas de evolución en tiempo real
Tiempo a valor
La auditoría inicial entrega resultados en 2–3 semanas: sabrás exactamente dónde están los problemas y cuánto te cuestan. Las primeras correcciones automatizadas pueden estar en producción en 4–6 semanas. El catálogo completo y los pipelines de calidad, en 6–8 semanas. Lo que no hacemos: prometer datos perfectos en un mes. La calidad de datos es un proceso continuo, pero los fundamentos que establecemos hacen que la mejora sea automática y acumulativa desde el primer día.
Diferenciadores
No vendemos herramientas de data quality: implementamos las reglas y pipelines con la tecnología que ya tienes
Combinamos perfil técnico y de negocio: las reglas de calidad las definimos con tus equipos, no en un laboratorio
Conocimiento aplicado de datos financieros, industriales y de CRM en entornos con ERPs heterogéneos
Entregamos un catálogo de datos vivo, no un documento estático que nadie consulta
Si tu problema no es de calidad sino de arquitectura de datos, te lo decimos y te proponemos la solución correcta
Servicios que lo sustentan
Esta solución combina los siguientes servicios especializados de MERIDIAN.
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FAQ
Depende del caso. Cuando el dato incorrecto es un error de entrada, lo mejor es corregirlo en origen. Cuando no es posible, creamos una capa de transformación documentada que entrega datos limpios a los consumidores sin tocar el sistema de origen.
La auditoría inicial entrega resultados en 2–3 semanas. Las primeras correcciones automatizadas pueden estar en producción en 4–6 semanas. La mejora es continua: cuanto antes empecemos, antes los datos empiezan a mejorar solos.
Sí. Tenemos experiencia con SQL Server, PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Snowflake, Databricks y la mayoría de ERP del mercado (SAP, Navision, Odoo). Si tienes algo poco común, lo valoramos antes de comprometernos.
Depende del número de fuentes y la complejidad de las reglas de negocio (orientativo, sin IVA; depende del alcance). La auditoría inicial es el mejor punto de partida para dimensionar la inversión. La amortización varía según el volumen de incidencias actuales y las horas dedicadas a limpieza manual.
No necesariamente. Los pipelines que construimos son automáticos y alertan cuando algo falla. Un perfil técnico medio puede gestionarlo con la documentación que entregamos. Si no tienes ese perfil, ofrecemos soporte mensual sin permanencia.
Es tentador, pero no funciona. Si limpias los datos solo para un proyecto concreto, el problema reaparece en el siguiente. Un framework de calidad resuelve el problema en origen una sola vez y beneficia a todos los proyectos presentes y futuros. Es inversión, no coste.
Cada mes que pasa, los problemas se acumulan y el coste de corregirlos crece. Los errores de datos no desaparecen solos: se propagan a informes, decisiones y proyectos de IA. Hay empresas que descubren problemas de datos críticos durante una auditoría externa. Mejor resolverlo cuando tú decides el ritmo.
Sesión de diagnóstico gratuita de 20 minutos. Te decimos qué es viable, en qué plazo y qué retorno puedes esperar. Sin humo.
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