Data & Analytics
Convertimos datos dispersos en información confiable para decisiones: integración, gobierno de datos, analítica y reportes con foco en calidad, seguridad y adopción.
- Gobierno y calidad de datos
- Analítica y BI
- Decisiones accionables
Resumen ejecutivo (TL;DR)
- Qué es: Un servicio para organizar, integrar y analizar datos, creando una base confiable para reportes y toma de decisiones.
- Qué resuelve: Elimina “versiones distintas de la verdad”, reduce trabajo manual y mejora visibilidad con métricas consistentes.
- Qué entrega: Arquitectura y modelos de datos, pipelines, tableros/KPIs, reglas de calidad y documentación operable.
Problemas que resolvemos
- Reportes hechos “a mano” y dependientes de una persona o un Excel.
- Inconsistencias entre áreas (“ventas no cuadra con finanzas”, etc.).
- KPIs sin definición única (métricas ambiguas o cambiantes).
- Datos duplicados, incompletos o sin control de calidad.
- Falta de trazabilidad: no se sabe de dónde viene un número.
- Dificultad para consolidar información de varias fuentes o sedes.
- Necesidad de analítica para detectar oportunidades, riesgos o desvíos.
Detalles del servicio
| Elemento | Detalle |
|---|---|
| Para quién es | Empresas con múltiples fuentes (ERP/CRM/Excel/apps) que necesitan reporting confiable y analítica para gestión |
| Cuándo se recomienda | Reportes manuales, datos inconsistentes, KPIs no alineados, falta de trazabilidad, crecimiento y necesidad de control |
| Modalidad | Remoto / híbrido (según accesos y entorno de datos) |
| Entregables principales | Modelo de datos + pipelines (ETL/ELT) + dashboards/KPIs + reglas de calidad + documentación |
| Áreas involucradas (cliente) | Dueños de KPI (gerencia/finanzas/comercial), TI/seguridad, BI/analítica (si existe) |
| Áreas involucradas (W&C) | Data engineering + BI/analytics + soporte de arquitectura (según alcance) |
Alcance del servicio
El alcance puede ser un diagnóstico inicial, una implementación por fases o una operación continua.
Incluye (alto nivel)
- Descubrimiento de fuentes, KPIs y prioridades de negocio.
- Diseño de arquitectura de datos (según el entorno).
- Integración y modelado de datos (ETL/ELT).
- Gobierno de datos básico (definiciones, owners, catálogo simple).
- Dashboards y analítica (según roles y casos de uso).
- Documentación y transferencia.
Qué no incluye (salvo pacto)
- Implementación de ERP/CRM u otras plataformas core.
- Licencias de herramientas (si aplican, se cotizan aparte).
Entregables
- Mapa de fuentes y KPIs (definiciones y responsables).
- Modelo de datos (documentado) y estructura de métricas.
- Pipelines ETL/ELT automatizados (según alcance).
- Dashboards y reportes (por área/rol) con KPIs acordados.
- Reglas de calidad y controles (validaciones y consistencia).
- Documentación operable (diccionario, definiciones, manual de uso).
- Plan de mejora continua (backlog priorizado) cuando aplique.
Tabla “Entregable → Para qué sirve”
- Glosario KPI → una sola definición por métrica
- Modelo de datos → base consistente para reporting
- Pipelines → reportes automáticos y repetibles
- Dashboards → visibilidad para gestión
- Reglas de calidad → confianza y trazabilidad
Qué incluye
- Levantamiento de necesidades y definición de KPIs (glosario)
- Inventario de fuentes de datos y evaluación de calidad
- Diseño de arquitectura (data warehouse/lake/lakehouse, según caso)
- Integración de datos (ETL/ELT) y automatización de cargas
- Modelado de datos (tablas, métricas, dimensiones)
- Reglas de calidad, validaciones y reconciliaciones básicas
- Seguridad y accesos por roles (según entorno)
- Analítica y visualización (tableros, reportes, alertas básicas)
- Documentación (diccionario, linaje básico, definiciones de KPI)
- Capacitación y adopción (usuarios y responsables)
Casos de uso
- Si su empresa consolida reportes desde múltiples fuentes, entonces integramos y estandarizamos datos para KPIs consistentes y automáticos.
- Si hay discusiones por métricas, entonces definimos un glosario de KPIs y control de calidad para una sola “verdad”.
- Si necesita control de gestión, entonces construimos tableros ejecutivos y reportes por área para seguimiento y acción.
Requisitos para iniciar
Checklist típico:
- Lista de decisiones/KPIs prioritarios y responsables (owners).
- Accesos a fuentes (ERP/CRM/DB/Excel/APIs) o exportaciones.
- Ejemplos de reportes actuales y “dolores” del proceso.
- Definiciones actuales de métricas (si existen).
- Criterios de seguridad/roles y políticas internas.
- Ventana de actualización deseada (diaria/semanal/mensual).
- Punto focal del negocio y punto focal técnico.
Beneficios
1)
Una sola versión de la verdad
KPIs definidos y consistentes para alinear áreas y decisiones.
2)
Menos trabajo manual, más control
Automatización de reportes con validaciones y trazabilidad.
3)
Decisiones más rápidas y accionables
Tableros y análisis orientados a prioridades del negocio.
4)
Base lista para escalar
Arquitectura y documentación que facilitan crecer hacia IA, analítica avanzada y automatización.
Red internacional y enfoque multidisciplinario
Cómo trabajamos
01.
Diagnóstico y definición de KPIs
- Entendemos objetivos, usuarios y decisiones clave.
- Acordamos KPIs, fuentes y calidad mínima requerida.
- Definimos roadmap por fases.
02.
Integración y modelado
- Construimos pipelines y modelo de datos.
- Establecemos reglas de calidad y reconciliaciones.
- Validamos métricas con usuarios.
03.
Analítica, adopción y mejora
- Implementamos dashboards y reportes por roles.
- Documentación y capacitación.
- Backlog de mejoras y soporte (si aplica).
Lo que nuestros clientes valoran del servicio de W&C
La confianza se construye con rigor, claridad y consistencia en cada entrega.
¿Listo para trabajar con especialistas?
Cuéntenos su objetivo y le proponemos el alcance adecuado: aseguramiento, tributación y legal, consultoría empresarial o tecnología.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre BI, Analytics y Gobierno de Datos?
BI se enfoca en reportes/tableros; Analytics en análisis para explicar y predecir; y Gobierno de Datos en definiciones, control, roles y reglas para que los datos sean confiables.
¿Cuánto tiempo toma ver resultados?
Depende del alcance, pero se puede avanzar por fases: primero KPIs y un dashboard prioritario, luego integración completa y automatización.
¿Qué pasa si los datos están “sucios”?
Lo normal es detectar problemas de calidad. Se definen reglas, validaciones y un plan de mejora, priorizando lo que impacta KPIs críticos.
¿Necesito un data warehouse?
No siempre, pero suele ayudar para consistencia y rendimiento. La arquitectura se define según fuentes, volumen, seguridad y objetivos.
¿Pueden trabajar con mis herramientas actuales?
Sí. Evaluamos el stack disponible y proponemos la integración más viable. Si se requieren herramientas nuevas, se recomienda y se cotiza aparte.
¿Incluye dashboards en Power BI?
Puede incluirse. Si tu foco es 100% Power BI, también tenemos la página específica Power BI (Análisis de Datos) para un alcance más directo.
¿Cómo aseguran que los KPIs estén bien definidos?
Trabajamos con responsables (owners), documentamos definiciones y validamos con ejemplos para evitar ambigüedad y “doble interpretación”.
¿Cómo manejan seguridad y accesos?
Se definen roles y permisos, y se aplican prácticas de acceso mínimo necesario, según el entorno y políticas internas del cliente.