Para quién es
Para empresas con datos repartidos entre ERP, tienda online, analítica y publicidad, y para direcciones que necesitan cifras fiables sin esperar a que alguien las reconstruya.
Cuándo tiene sentido
- Cada informe mensual exige descargar archivos de varias plataformas y cruzarlos a mano.
- Dos personas dan cifras distintas para la misma pregunta, y nadie sabe cuál es la buena.
- Tenéis años de histórico, pero no se usa para anticipar demanda, ventas o producción.
- Hay un cuadro de mando, pero nadie se fía de él porque los datos de origen tienen errores.
Qué hago
- Consolidación de fuentes: conecto ERP, tienda online, plataformas de marketing, hojas de cálculo y bases de datos en un único lugar.
- Transformación y calidad: reglas que detectan duplicados, huecos, valores imposibles y cambios inesperados antes de que lleguen al informe.
- Indicadores e informes: definiciones claras de cada métrica y salidas en el formato que tu equipo ya usa, incluido Excel.
- Análisis y modelos predictivos: previsiones de demanda, producción o comportamiento, evaluadas con datos reales antes de usarse.
Cómo sé si un modelo funciona
Soy matemático y he trabajado varios años en predicción de generación renovable, donde un error de previsión tiene coste directo. De ahí viene mi forma de trabajar: antes de construir un modelo, se acuerda cómo se va a medir; se compara con una referencia sencilla, y solo se usa si mejora de forma clara y estable.
A veces la respuesta no es un modelo. Si el problema son datos inconsistentes, un buen proceso de consolidación y validación aporta más que cualquier algoritmo.
Qué recibes
- Un proceso de datos que se actualiza solo y avisa cuando algo no cuadra.
- Indicadores con una definición escrita y una única fuente de verdad.
- Informes o paneles que tu equipo puede consultar sin depender de nadie.
- Si hay modelo predictivo, su evaluación documentada y sus límites explicados.
Qué necesito de vosotros
- La lista de fuentes y acceso de lectura a ellas.
- Las preguntas de negocio que queréis responder.
- Quien pueda decidir cómo se define cada métrica.
Cuándo no encaja
Si aún no hay histórico suficiente, un modelo predictivo no tiene sentido: empezamos por ordenar los datos. Y si basta con un buen informe, no hace falta construir nada más.
Qué afecta al plazo y al coste
- El número de fuentes y lo limpios que estén sus datos.
- Cuánto histórico hay disponible.
- Cada cuánto deben actualizarse los datos.
- Si hace falta un modelo predictivo, además de los informes.
Experiencia relacionada
Integración de datos de marketing y comercio electrónico y predicción de generación eólica y solar, además de mucha experiencia entrenando modelos de predicción de demanda.