Consultoría de Datos e Inteligencia Artificial

Transformamos empresas en México con análisis de datos e inteligencia de negocios. Ayudamos a tomar mejores decisiones, optimizar operaciones y liberar todo su potencial.

¡Libera el potencial de tus datos hoy mismo!

Potencia tu negocio con datos

Crea sistemas analíticos

Desarrollamos infraestructuras de datos robustas que permiten análisis en tiempo real y toma de decisiones informadas.

Gestiona y democratiza tus análisis

Implementamos soluciones que permiten que todos los equipos accedan y comprendan los datos relevantes para su área.

Reduce costos

Identificamos ineficiencias y optimizamos procesos mediante el análisis de datos, reduciendo gastos operativos.

Automatiza procesos

Implementamos soluciones de automatización que eliminan tareas repetitivas y aumentan la productividad.

Implementa AI

Desarrollamos e integramos modelos de inteligencia artificial que generan ventajas competitivas sostenibles.

Factores clave para la definición y aterrizaje del problema de negocio

Una metodología estructurada para identificar, analizar y resolver los desafíos empresariales más relevantes mediante el uso estratégico de datos y tecnología.

Identificar a los principales stakeholders y comprender sus necesidades

Identificar a todas las partes interesadas y comprender profundamente sus necesidades y expectativas es fundamental para alinear objetivos y garantizar el éxito del proyecto.

  • Mapear todos los stakeholders internos y externos
  • Realizar entrevistas y talleres de descubrimiento
  • Documentar expectativas y requerimientos específicos
  • Priorizar necesidades según impacto y viabilidad

Evaluar la infraestructura y los sistemas de datos actuales

Evaluar la infraestructura tecnológica actual y los sistemas de datos existentes permite identificar capacidades, limitaciones y oportunidades de mejora.

  • Inventario de sistemas y plataformas actuales
  • Evaluación de capacidades de almacenamiento y procesamiento
  • Análisis de integraciones y flujos de datos
  • Identificación de brechas tecnológicas

Cuantificar los beneficios esperados

Cuantificar los beneficios esperados ayuda a establecer objetivos claros, justificar la inversión y medir el éxito del proyecto.

  • Estimación de ahorros de costos
  • Proyección de incrementos en ingresos
  • Mejoras en eficiencia operativa
  • Impacto en experiencia del cliente

Identificar y cuantificar las inversiones esperadas y los riesgos potenciales

Identificar y cuantificar las inversiones necesarias y los riesgos potenciales permite una planificación realista y la implementación de estrategias de mitigación.

  • Presupuesto de implementación y mantenimiento
  • Análisis de retorno de inversión (ROI)
  • Evaluación de riesgos técnicos y operativos
  • Plan de contingencia para escenarios críticos
Cuestiones clave sobre los datos:
¿De dónde vienen los datos? (Source)
¿Qué transformaciones se aplicaron? (Pipeline)
¿Quién accedió a los datos? (Audit logs)
¿Dónde se usan los datos? (Downstream consumers)

Definir la(s) métrica(s) de éxito o desempeño que se monitorearán

Definir métricas de éxito claras y medibles permite monitorear el progreso del proyecto, realizar ajustes oportunos y demostrar el valor entregado.

  • Establecer KPIs alineados con objetivos de negocio
  • Definir puntos de referencia (baselines)
  • Implementar dashboards de seguimiento
  • Programar revisiones periódicas de progreso

Transformamos la forma en que usas tus datos

Pasa de esto

Estructuras organizacionales con silos de información que impiden una visión integral del negocio.

Organización con silos

A esto

Organizaciones integradas donde los datos fluyen libremente entre departamentos.

Organización integrada

Donde los equipos pueden estudiar la información desde distintos ángulos. Sin la necesidad de estar invirtiendo horas y horas mensualmente en la generación de los mismos reportes.

Tecnologías que utilizamos

Integramos las principales fuentes de datos para unificar tu información

Bases de Datos SQL

Amazon Aurora
PostgreSQL
MySQL
Microsoft SQL Server
Oracle Database
Azure SQL
MariaDB

NoSQL & Cloud

Amazon DocumentDB
Snowflake
Google BigQuery
Salesforce
MongoDB
Azure Cosmos
Mongo Atlas

Warehouse & Streaming

Amazon Redshift
Apache Kafka
Vertica
Teradata Vantage
SAP HANA
JDBC

Principales técnicas de análisis de datos

Regression analysis (Simple Linear Regression, Multiple Linear Regression, Polynomial Regression, Support Vector Regression (SVR), Decision Tree Regression, Random Forest Regression, Evaluating Regression Models Performance)
Classification analysis (Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (K-NN), Support Vector Machine (SVM), Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification)
A/B Testing
Monte Carlo simulation
Dimensionality Reduction (Factor analysis, Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), Kernel PCA)
Cohort analysis
Cluster analysis (K-Means Clustering, Hierarchical Clustering)
Time series analysis
Sentiment analysis (NLP)
Deep learning (Artificial Neural Networks (ANN), Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN))
Model Selection and Boosting (k-fold cross-validation, XGBoost)

¿Listo para transformar tu negocio con datos?

Contáctanos hoy mismo y descubre cómo podemos ayudarte a tomar decisiones más inteligentes.

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