Datos e IA
Pipelines, data warehouse y dashboards que reúnen los datos dispersos de la empresa en un lugar confiable.
Casi toda empresa ya tiene los datos que necesita. El problema es que están en cinco sistemas y dos planillas, y cada área tiene un número distinto para la misma pregunta. Construimos la capa que integra esas fuentes, ordena el historial y entrega indicadores con los que el equipo puede decidir.
Beneficios
- Una sola fuente para los indicadores que sigue la dirección
- Pipelines que se actualizan solos, sin exportar planillas
- Dashboards con los KPIs de su operación, no los de una plantilla
- Gobernanza: quién ve qué y de dónde salió cada número
- Infraestructura en AWS o Google Cloud dimensionada para el volumen real
- Una base lista para modelos de machine learning más adelante
Proceso
Arquitectura e integración
Conexión de fuentes, APIs y sistemas legados en pipelines seguros.
Modelado y almacenamiento
Data warehouse o data lake ordenado, con reglas de acceso definidas.
Análisis y visualización
Dashboards con KPIs definidos junto con quienes los van a usar.
Pilares
Ingeniería de datos
Ingesta y limpieza de datos de muchas fuentes, por lotes o en tiempo real.
Dashboards
Paneles armados a partir de las preguntas que el equipo hace cada semana.
Data warehouse
Almacenamiento que crece con el volumen y mantiene el historial ordenado.
Visualización de datos
Gráficos que responden una pregunta a la vez, sin adornos.
Preguntas frecuentes
¿Qué construye Cortex IQ en un proyecto de datos?
- Construimos la capa que integra ERP, CRM y planillas en pipelines, ordena el historial en un data warehouse o data lake y entrega dashboards con los KPIs que usa su operación. La infraestructura corre en AWS o Google Cloud, dimensionada para el volumen real, y queda lista para modelos de machine learning más adelante.
¿Cómo lograr que los números del dashboard cierren entre áreas?
- Los números cierran cuando existe una sola fuente para los indicadores y reglas de gobernanza que definen quién ve qué y de dónde salió cada número. Los pipelines se actualizan solos, sin exportar planillas, y los KPIs se definen junto con quienes los van a usar, no se copian de una plantilla.
¿Cuáles son las etapas de un proyecto de datos e IA?
- Son tres etapas: arquitectura e integración, conectando fuentes, APIs y sistemas legados en pipelines seguros; modelado y almacenamiento, con data warehouse o data lake y reglas de acceso definidas; y análisis y visualización, con dashboards definidos junto con quienes los usarán. Cada etapa se valida con su equipo antes de la siguiente.
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Industrias que ya usaron esto
Por qué Cortex IQ
2009
primer proyecto de TI del fundador
10
casos publicados, con el nombre del cliente
4
nubes asociadas: AWS, Google Cloud, Microsoft y Oracle
3
idiomas de atención: portugués, inglés y español
Nubes asociadas
