Tienes datos. Te falta el sistema.
Tus datos no necesitan más herramientas. Necesitan un sistema. Diseñamos cómo se conectan tus métricas, tu BI y tu AI — para que tu equipo deje de exportar a Excel y empiece a analizar.
Necesitamos una base sólida y una auditoría
Diagnosticamos lo que tienes, ordenamos lo que pesa y construimos la base que necesita tu equipo de datos.
Ya tenemos stack moderno, queremos llevarlo más lejos
Métricas gobernadas, prácticas de oficio, AI conectada al contexto real de tu negocio.
Cuatro capas. Un sistema. Continuidad end-to-end.
De tres versiones del mismo KPI a una sola verdad.
← Arrastrá para comparar →
¿Cuántos síntomas reconocés?
0 de 5 síntomas seleccionados
Marca al menos un síntoma para ver qué haríamos.
Tres formas de empezar a trabajar.
Auditoría & Roadmap
Diagnosticamos tu stack actual — qué funciona, qué pesa, qué falta. Salís con un mapa claro de qué hacer primero y por qué.
Modernización & Migración
Construimos el stack que necesitás — desde cero o sobre lo que ya tenés. dbt, semantic layer, BI conectado. Sin disruption del día a día.
Uplift de Prácticas
Tu equipo ya tiene el stack. Queremos que lo opere con criterio: métricas gobernadas, AI conectada, cultura de oficio en datos.
Opiniones sobre cómo se hace bien.
Empezamos por la métrica, no por la herramienta.
La herramienta es un medio. La métrica es el contrato entre el dato y la decisión. Antes de tocar ningún stack, definimos qué se va a medir y por qué.
Documentamos en código, no en Notion.
Si la documentación no vive en el repositorio, no existe. Cada modelo, cada métrica, cada transformación tiene contexto versionado y automatizado.
AI gobernada o no AI.
Un agente AI sin semantic layer es una máquina de alucinar. Solo desplegamos AI cuando las métricas están definidas, testeadas y la fuente de verdad es una.
Pocas cosas, bien hechas.
No acumulamos herramientas. No sobrediseñamos. Construimos lo que el problema pide, con el nivel de sofisticación que el equipo puede operar.
El equipo cliente sale más fuerte.
No creamos dependencia. Cada entregable incluye contexto, training y criterio para que el equipo entienda qué tiene y por qué funciona así.
El código es la documentación. El repo es la verdad.
{{ config(materialized='incremental') }}
with orders as (
select * from {{ ref('stg_orders') }}
where status = 'completed'
)
select
date_trunc('month', created_at) as month,
sum(amount) as revenue_mtd
from orders
group by 1metric:
name: revenue_mtd
label: "Revenue MTD"
description: |
Suma de revenue completed.
Excluye trials y refunds.
type: sum
sql: amount
ai_context: |
"Usar solo revenue_mtd para
cualquier pregunta sobre ventas"Cada modelo tiene contexto, tests y linaje. Cuando el AI pregunta sobre Revenue, sabe exactamente qué está usando — y por qué.
Las usamos cuando resuelven.
Sin logos de partners. Sin affiliations. El criterio para elegir una herramienta es si resuelve bien el problema de ese cliente.
- BigQuery
- Snowflake
- Redshift
- dbt Core
- dbt Cloud
- SQLMesh
- Metabase
- Omni
- Hex
- Lightdash
- Cube semantic
- LangChain
- n8n
Resultados, no promesas.
Cierre mensual financiero. De una semana de exports a Excel a un día completamente automatizado.
Migración de BI legacy a stack moderno. Eliminación de licencias redundantes y queries sin dueño.
Equipo de datos recuperó tiempo productivo. De queries ad-hoc y exports diarios a dashboards gobernados.
Agente AI sobre datos de producto conectado a semantic layer. Las respuestas vienen de métricas, no de tokens.
30 minutos. Una sola pregunta.
Tráenos tu peor pregunta de datos — la que te quita el sueño, la que no puedes contestar, la que tres dashboards responden distinto. Sin costo, sin compromiso.
Agendar diagnósticoSin formularios · Respuesta en menos de 24 hrs