data analytics
Analizamos y catalogamos tus fuentes de datos para ofrecerte una visión clara de qué información tienes, dónde se encuentra y cómo se relaciona.
Además, evaluamos su preparación para iniciativas de IA, considerando calidad, linaje, acceso y gobierno, y entregamos un diagnóstico accionable para avanzar hacia la modernización o la implementación de IA.
Nuestra metodología propia. Un scorecard por dominio que mide exactamente qué separa «tener datos» de «poder hacer IA con ellos», independientemente de la herramienta que utilices.
Inventario claro de sistemas, dueños, tablas, archivos, APIs y flujos.
Descubre duplicidades, inconsistencias y datos aislados entre áreas y sistemas.
Descubre duplicidades, inconsistencias y datos aislados entre áreas y sistemas.
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Descubre duplicidades, inconsistencias y datos aislados entre áreas y sistemas.
Descubre duplicidades, inconsistencias y datos aislados entre áreas y sistemas.
Fuentes, integraciones, herramientas y consumidores.
Metadatos técnicos y funcionales, etiquetas, dominios y data owners.
De dónde viene el dato, cómo se transforma y dónde se consume.
Identificación de datos personales, financieros y regulados, con recomendaciones de control.
Evaluación estructurada de madurez de datos para IA por dominio.
Definición de métricas y entidades clave, alineación entre áreas.
Oportunidades inmediatas + plan de gobierno y evolución.
La metodología es siempre la misma; lo que cambia es la herramienta de catalogación, adaptada a tu plataforma y nivel de madurez.
Utilizamos Unity Catalog como base para inventario, linaje y gobierno de datos.
Utilizamos Microsoft Purview (Data Map, Data Catalog, Unified Catalog) como herramienta de catalogación, clasificación automática y linaje.
Aplicamos una metodología guiada que genera los entregables necesarios para avanzar hacia iniciativas de gobierno del dato, Purview o Unity Catalog.
En todos los casos, el AI Readiness Scorecard y el glosario de negocio son entregables estándar que no dependen de ninguna herramienta.
Resultados concretos desde el primer día
Entregables accionables
- Mapa de fuentes de datos: Inventario de sistemas, responsables y criticidad.
- Catálogo de activos clave: Tablas, datasets y reportes documentados y clasificados.
- Evaluación de AI Readiness: Análisis de calidad, linaje, acceso y gobierno del dato.
- Reporte de hallazgos: Detección de silos, duplicidades y oportunidades de mejora.
- Glosario de negocio: Definición común de métricas y conceptos clave.
- Backlog priorizado: Iniciativas y próximos pasos.
Evaluamos tus fuentes, calidad y gobierno, y te damos un roadmap priorizado por impacto.
No. Si no tienes herramienta de catálogo, trabajamos con un enfoque guiado (entrevistas, documentación, inventario estructurado). Los entregables clave (mapa de fuentes, scorecard, glosario) son independientes de la herramienta. Si decides implementar Purview o Unity Catalog después, el trabajo realizado se integra directamente.
Una evaluación estructurada de si tus datos están preparados para alimentar modelos e iniciativas de IA. Evaluamos seis dimensiones por dominio de datos: calidad, cobertura, linaje, governance, acceso y clasificación de sensibilidad. El resultado es un scorecard con recomendaciones priorizadas.
Depende del número de fuentes y del alcance. Podemos empezar con un piloto enfocado en dominios críticos y escalar por fases.
TI/Datos (data engineering, BI, arquitectura) y dueños de proceso de negocio. Nosotros facilitamos la alineación y la documentación.