Consultoría en Ciencia de Datos para la Gestión Empresarial

Transforma tu empresa con nuestra consultoría en ciencia de datos, optimizando decisiones y procesos estratégicos para un crecimiento sostenible.

Casi nadie nos llama porque le falten datos. Nos llaman porque dos áreas dan cifras distintas para lo mismo y nadie tiene con qué zanjarlo. Ahí es donde empezamos: de dónde sale cada dato, quién responde por él y qué regla lo define.

• Diagnóstico antes que herramienta
• Sobre tu plataforma, no la nuestra
• Cada indicador con su definición

Inventario de orígenes de una empresa: de dónde sale cada dato, cómo llega y en qué estado está —listo para usar, pendiente de limpieza o sin nadie que responda por él. No contiene ningún dato real ni simulado.

Nuestro Alcance

Capacidades en análisis y gestión de datos, del dato en bruto a la decisión

• Captura de datos eficiente — Definimos el método de captura de cada origen: qué se lee, con qué frecuencia y quién avisa cuando deja de llegar.
• Limpieza y transformación — Formatos, unidades y nombres quedan en un solo estándar, para que dos sistemas dejen de llamar de forma distinta a la misma cosa.
• Mejora de la calidad — Cada campo se mide contra la regla de negocio que lo define, y lo que no cumple se retira dejando registro del motivo.
• Estadística e inteligencia artificial — Modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos para las preguntas que una tabla dinámica ya no alcanza a responder.
• Visualizaciones interactivas — Tableros que se exploran, no capturas de pantalla: quien pregunta puede bajar al detalle sin pedirle un informe a nadie.
• Implementación — Establecimiento de políticas y roles, desarrollo de ETL, construcción de tableros, programación de modelos e implementación de herramientas.
• Herramientas reconocidas — Se trabaja sobre plataformas de mercado y no sobre desarrollos a la medida: lo que se construye lo puede mantener otro equipo.

El orden en que se hace, que es lo que decide el resultado

1. Diagnóstico — Se levanta el inventario de orígenes y se mide en qué estado llega cada uno. Sale una hoja de ruta con lo que se puede usar hoy y lo que no.
2. Dueños y definiciones — Antes de construir nada se acuerda quién responde por cada dominio y qué significa exactamente cada indicador. Es la etapa que evita la discusión de cifras.
3. Tuberías de datos — Se desarrollan las cargas que traen, limpian y validan. Lo que no cumple una regla no entra, y queda registro de por qué.
4. Tableros y modelos — Se construye lo que responde las preguntas del negocio, con la definición de cada cifra a la vista y su fecha de corte.
5. Adopción y soporte — Se forma a quien lo va a usar y se acompaña el primer trimestre. Un tablero que nadie abre es un proyecto que no terminó.

Qué es un ETL, dicho sin la sigla

Traer los datos es la parte fácil. Decidir cuáles no pasan es donde está el trabajo.

Recorrido de un dato desde su origen hasta el tablero, etapa por etapa: Captura, Limpieza, Calidad, Modelo, Tablero. En cada una se indica qué ocurre y qué información se queda fuera, con el motivo registrado.

Un tablero que se cae seis meses después de entregado casi nunca se cae por la herramienta. Se cae porque nadie sabe de dónde salió una cifra que no cuadra, y para averiguarlo hay que abrir el proceso entero. Por eso el descarte se registra. Cuando un dato no pasa un control queda anotado qué regla incumplió y cuándo, así que la pregunta «¿por qué este número bajó?» se responde mirando, no reconstruyendo.

• Cargas programadas, con aviso cuando un origen deja de llegar
• Reglas de negocio escritas y versionadas, no en la cabeza de alguien
• Trazabilidad del dato descartado, con el motivo
• Reproceso de un periodo sin tocar el resto de la historia
• Todo corre sobre tu plataforma, con tus llaves

Cómo trabajamos, en cuatro cifras

No son resultados de proyecto: son los compromisos con los que se entra.

• 7 — Capacidades del alcance, de la captura del dato a la implementación
• 3 — Fases con entregable propio: consultoría, implementación y soporte
• 1 — Una sola definición por indicador, acordada antes de construirlo
• 0 — Cifras en un tablero sin una regla escrita que las respalde

Qué cambia cuando el dato tiene dueño

Gobierno de datos no es un documento de políticas: es que exista alguien a quien preguntarle

• Cada dominio con un responsable — Un cargo, no un nombre propio. Quien usa el dato es quien define qué significa, porque es el único que puede.
• Reglas escritas, no acordadas de palabra — La definición de cada indicador vive junto al indicador. Si cambia, cambia con fecha y con quién la aprobó.
• Trazabilidad de punta a punta — De la cifra del tablero al registro de origen. La pregunta «¿de dónde salió esto?» se responde en minutos.
• Acceso por rol, revisado — Quién ve qué se decide por perfil y se revisa periódicamente, no se hereda del último proyecto.
• Aviso cuando algo deja de llegar — Un origen que se cae en silencio es peor que uno que falla ruidosamente: el tablero sigue pintando cifras viejas como si fueran de hoy.
• Sobre tu plataforma, con tus llaves — Es consultoría, no un servicio alojado: lo que se construye queda en tu suscripción y lo puede operar tu equipo o el nuestro.

Quién responde por cada dato

La tabla que evita que dos áreas lleguen al comité con cifras distintas.

La discusión de cifras casi nunca es un problema de cálculo. Es que dos áreas usan la misma palabra para cosas distintas —qué cuenta como venta, cuándo se reconoce, qué pasa con las devoluciones— y ninguna tiene autoridad para cerrar el asunto. Por eso el reparto de dueños va antes del primer tablero y no después. Las filas que caen en «comité» son las importantes: son exactamente los dominios donde hoy nacen las contradicciones.

• Un responsable por dominio, con nombre de cargo
• Una regla por dominio: sin regla, el dueño es nominal
• Los dominios repartidos se llevan a un comité que decide
• Se revisa cuando cambia el proceso, no cuando falla el tablero

Matriz de dominios de gobierno de datos: cada dominio de información con el área que responde por él —el negocio, tecnología o un comité cuando está repartido—, el rol concreto y la regla que hace cumplir. No contiene nombres de personas ni de organizaciones.

Tres fases, y cada una con su propio entregable

Arcetec transforma volúmenes grandes de información en decisiones que se pueden defender. Se puede entrar por cualquiera de las tres.

• Consultoría — Evaluación del estado actual, diseño de la hoja de ruta, definición de indicadores, facilitación de talleres y presentación de hallazgos. Sirve aunque decidas trabajar con otro.
• Implementación — Establecimiento de políticas y roles, desarrollo de ETL, construcción de tableros, programación de modelos e implementación de herramientas.
• Soporte — Análisis de calidad de datos, identificación de problemas, definición de reglas de negocio, perfilamiento y desarrollo de flujos de datos maestros.

Preguntas que nos hacen antes de empezar

¿Cuántas versiones de la misma cifra circulan en tu comité?

Una sesión de una hora basta para levantar el inventario de orígenes y decir cuáles se pueden usar hoy. Sin compromiso y sin instalar nada.

Cuéntanos de dónde salen tus datos hoy

Respondemos en menos de un día hábil para coordinar la sesión de diagnóstico.

Dos formas de trabajar con nosotros

Trabajamos de dos formas, y esta es una de ellas. Los proyectos de datos y analítica se construyen sobre la plataforma del cliente, con su facturación y sus llaves: la información no se mueve a ningún servicio nuestro y lo que se entrega lo puede operar su propio equipo. Es la misma línea de los proyectos de Azure. Nuestros productos propios — CataAI, Cowork de Arcetec y Lienzo de Arcetec — funcionan al revés: son un servicio que opera Arcetec sobre su propia nube, con una instancia dedicada por cliente y sin nada que administrar.