¿Tus datos están dispersos en diferentes sistemas, con informes que muestran cifras diferentes y equipos que dedican demasiado tiempo a averiguar cuál es la correcta? Integramos, depuramos, normalizamos y conectamos tus datos para que tu organización pueda trabajar con información coherente y fiable, y tomar decisiones más rápidamente, basándose en datos en los que puedes confiar.
Una solución automatizada normaliza los datos procedentes de documentos bancarios archivados, incluidos los casos en los que faltan identificadores, estos son incorrectos o es necesario cotejar la información entre diferentes fuentes.
Un almacén de datos específico reúne datos procedentes de múltiples bases de datos operativas, lo que proporciona al equipo de inteligencia empresarial una visión consolidada sin necesidad de realizar consultas entre servidores ni suponer una carga adicional para los sistemas operativos.
El sistema recibe extractos bancarios en distintos formatos, extrae la información pertinente y asigna automáticamente los pagos a las cuentas de los clientes correspondientes. Procesa millones de registros cada mes.
Una misma métrica puede mostrar valores diferentes según el sistema, el informe o la fuente de la que proceda. Antes de tomar una decisión, hay que averiguar cuál es la cifra correcta.
Los datos se encuentran dispersos en diferentes aplicaciones, bases de datos y archivos. Para obtener una visión completa, es necesario que alguien los recopile, los combine y los concilie antes de que puedan utilizarse.
Extraer, depurar y consolidar datos lleva tiempo. Para cuando la información llega a quienes la necesitan, es posible que la situación ya haya cambiado.
Los datos duplicados, los valores que faltan, los formatos incoherentes o la información contradictoria obligan a realizar comprobaciones adicionales antes de que los datos puedan servir de base para una decisión importante.
Puede que tengas el caso de uso adecuado y la tecnología adecuada, pero unos datos fragmentados, incoherentes o mal estructurados dificultan el paso de un experimento a algo en lo que la empresa pueda confiar.
El aumento de las fuentes de información, el mayor volumen de datos y la mayor frecuencia de las actualizaciones ejercen una presión cada vez mayor sobre los sistemas y procesos existentes, lo que dificulta el procesamiento de los datos y su puesta a disposición con la rapidez necesaria cuando se necesitan.
A medida que los datos circulan por un mayor número de sistemas, aplicaciones y equipos, el acceso resulta cada vez más difícil de gestionar. En el caso de los datos confidenciales, es necesario saber quién puede consultarlos o modificarlos y poder realizar un seguimiento de esa actividad cuando sea necesario.
Continuidad y evolución a medida que aumentan tus volúmenes de datos y tus necesidades.
Los datos ya están disponibles para su análisis, por lo que los informes y las respuestas ya no dependen de días de trabajo manual ni de la participación constante del equipo de datos.
Una plataforma unificada puede reducir el almacenamiento duplicado, la superposición de herramientas y el esfuerzo de mantenimiento, lo que reduce el coste de gestión de tu ecosistema de datos.
Unos controles de acceso claros y la trazabilidad facilitan la protección de los datos confidenciales, la gestión de los permisos y el cumplimiento de los requisitos de auditoría y normativos.
Unos datos integrados, bien estructurados y gestionados proporcionan a las iniciativas de Analytics y de AI una base más sólida para ir más allá de los experimentos aislados y ampliarse a toda la empresa.
A medida que aumentan los volúmenes de datos, se añaden nuevas fuentes o surgen nuevos casos de uso, la plataforma puede evolucionar sin que sea necesario reconstruir la infraestructura de datos cada vez.
Años de experiencia
Proyectos realizados
Colaboración media con los clientes
La creación de una plataforma de datos empresarial plantea numerosas preguntas: qué datos conservar, qué elementos conectar, si es necesario trasladar los datos, cómo protegerlos y cómo garantizar que los usuarios puedan confiar en ellos y utilizarlos. Hemos recopilado las preguntas que surgen con mayor frecuencia en las conversaciones con nuestros clientes.
¿No has encontrado la respuesta a tu pregunta?
Un almacén de datos y las herramientas de inteligencia empresarial pueden resolver parte del problema, pero no necesariamente la integración, la calidad, la gobernanza y el acceso a los datos en toda la organización. Partimos de lo que ya tienes, identificamos lo que funciona y lo que falta, y solo añadimos lo que realmente se necesita.
No necesariamente. Una plataforma de datos puede funcionar con tu ERP, CRM, bases de datos, sistemas heredados y otras fuentes ya existentes. Algunos datos pueden migrarse, mientras que otros pueden permanecer donde están e integrarse o replicarse cuando sea necesario.
Partimos de una necesidad empresarial concreta: un informe que tarda demasiado en elaborarse, una decisión que carece de datos fiables, un proceso que depende de la consolidación manual o un ámbito de datos específico. A partir de ahí, identificamos los datos necesarios y ampliamos la plataforma en función de las prioridades reales.
No basta con trasladar los datos a una nueva plataforma. Identificamos problemas de calidad, establecemos definiciones comunes y normas de validación, y supervisamos los flujos de datos a lo largo del tiempo para que los equipos puedan comprender de dónde proceden los datos y cuál es su nivel de fiabilidad.
Incorporamos la seguridad y el control de acceso en la arquitectura de la plataforma desde el principio. Definimos quién puede acceder o modificar las diferentes categorías de datos e introducimos mecanismos de trazabilidad y auditoría basados en sus requisitos de seguridad, cumplimiento normativo y reglamentarios.
Sí, cuando el reto radica en la base de datos. La AI necesita datos interconectados, estructurados, regulados y fiables. Una plataforma de datos puede sentar esa base, aunque cada iniciativa de AI siga necesitando un caso de uso empresarial claro y propio.
Depende del número y la complejidad de tus fuentes de datos, la calidad de los datos, los volúmenes, las integraciones, los requisitos de seguridad y las funcionalidades que la plataforma deba soportar. En entornos complejos, solemos desarrollar el proyecto por fases, de modo que cada parte pueda validarse antes de continuar.
La inversión depende del alcance, la arquitectura, el número de fuentes, los volúmenes de datos, las integraciones y los requisitos de seguridad. En primer lugar, determinamos qué es lo que la plataforma debe resolver realmente, de modo que el alcance y la inversión se ajusten a unas prioridades empresariales claras, en lugar de crear infraestructura por el simple hecho de hacerlo.