Big Data
Convertimos datos dispersos en información útil para dirigir tu empresa. Integramos fuentes, ordenamos métricas y creamos cuadros de mando que permiten entender ventas, clientes, marketing y operaciones sin depender de informes manuales.
Más de 20 años trabajando con tecnología, software y procesos empresariales, con certificación de Google en Data Analytics. Empezamos por las preguntas de negocio y elegimos después la arquitectura, las conexiones y la herramienta de visualización adecuada.
Servicios de Big Data con alcance y precio claros
Empieza auditando tus fuentes, crea un primer dashboard o conecta varias herramientas en un sistema de Business Intelligence. Cada plan delimita datos, páginas, indicadores, revisiones y formación.
Antes de construir
🧭 Auditoría de Datos
Para saber qué información tienes, qué calidad presenta y qué decisiones podría mejorar antes de invertir en herramientas.
Pago único · Entrega habitual en 5 días laborables
- Reunión online de hasta 60 minutos
- Análisis de un área de negocio concreta
- Inventario de hasta 2 fuentes de datos
- Revisión mediante una muestra facilitada
- Definición de hasta 8 indicadores o KPI
- Problemas de calidad, duplicidad y actualización
- Recomendación de arquitectura y herramienta
- Hoja de ruta resumida en PDF
- Una ronda de aclaraciones por email
Un primer cuadro de mando
📊 Dashboard Inicial
Para dejar atrás un informe manual y consultar los principales indicadores de un área en una visualización clara.
Pago único · Entrega habitual entre 7 y 10 días laborables
- Sesión inicial de hasta 60 minutos
- Una fuente Excel, CSV o Google Sheets
- Archivo de hasta 100.000 filas y 50 MB
- Preparación y normalización básica de datos
- Un dashboard de una página
- Hasta 8 KPI, 6 gráficos y 3 filtros
- Looker Studio o archivo Power BI Desktop
- Una ronda de ajustes antes de entregar
- Una hora de formación online
Varias fuentes conectadas
🔗 Business Intelligence
Para unificar información de varias herramientas y disponer de un sistema de seguimiento que pueda crecer con la empresa.
Pago único · Entrega habitual entre 15 y 20 días laborables
- Sesión de alcance de hasta 90 minutos
- Hasta 3 fuentes con conector estándar
- Un modelo de datos para un área de negocio
- Hasta 3 páginas de dashboard
- Hasta 15 KPI y 12 visualizaciones
- Actualización programada cuando sea compatible
- Validación con datos y casos del cliente
- Dos rondas de ajustes antes de publicar
- Documentación funcional y técnica básica
- Dos horas de formación online
Experiencia para convertir datos en decisiones fiables
Un dashboard atractivo no sirve si los datos llegan tarde, los indicadores están mal definidos o nadie confía en ellos. Trabajamos la pregunta de negocio, la calidad, la integración y la adopción por el equipo.
Estamos muy contentos con el trabajo realizado por Consultoría Informática. Nos han diseñado una web a medida en WordPress para Comprar Frutas Tropicales, incluyendo toda la tienda online, y el resultado ha quedado justo como queríamos: una web bonita, rápida, fácil de usar y muy sencilla de gestionar por nuestra parte.
Durante todo el proceso han estado pendientes de cada detalle, escuchando nuestras ideas y proponiendo soluciones cuando no teníamos claro cómo hacer algo. La comunicación ha sido muy cercana y siempre han respondido rápido ante cualquier duda o cambio.
Se nota que conocen muy bien WordPress, WooCommerce y todo lo relacionado con la venta online. Recomendamos totalmente a Consultoría Informática para cualquier empresa que necesite una web profesional y un trato humano de verdad.
Tras un año trabajando con ellos solo tengo palabras positivas que decir. Reactivos, profesionales y siempre a la escucha. Crearon un CRM para mi empresa compaginando IA y automatización que ha permitido aumentar nuestra productividad enormemente.
Consultoría Informática ha desarrollado para Taxi Sol Almería una plataforma web moderna y un sistema de gestión de reservas con IA, pensado para facilitar el contacto con los clientes y organizar mejor las solicitudes del servicio.
El resultado es una solución clara, funcional y adaptada a las necesidades reales de un taxi local: permite transmitir más confianza, mejorar la imagen digital del negocio y hacer que la reserva sea más sencilla y rápida.
Un trabajo muy bien enfocado, práctico y profesional, que combina desarrollo web, automatización e inteligencia artificial para mejorar el día a día de Taxi Sol Almería.
En nuestra clínica de masajes necesitábamos automatizar la gestión de citas para ahorrar tiempo y mejorar la atención al cliente, y trabajar con Consultoría Informática – XTechAI ha sido un antes y un después.
Nos han desarrollado un sistema totalmente adaptado a nuestro día a día: reservas online, gestión de agenda, recordatorios automáticos y reducción de cancelaciones. Ahora todo funciona de forma mucho más organizada y profesional, sin depender de llamadas constantes.
Hemos ganado en eficiencia, pero sobre todo en tranquilidad, sabiendo que el sistema trabaja por nosotros.
Destacamos su capacidad para entender nuestro negocio y convertirlo en una solución tecnológica sencilla y efectiva.
Sin duda, una inversión que ha marcado la diferencia.
En nuestra clínica de masajes terapéuticos necesitábamos una solución digital que se adaptara realmente a nuestra forma de trabajar, y Consultoría Informática – XTechAI ha superado todas nuestras expectativas con el desarrollo de una app a medida.
Han creado una aplicación intuitiva y completamente personalizada que nos permite gestionar citas, historiales de clientes y tratamientos de forma sencilla y eficiente. Todo está centralizado, lo que nos ha permitido mejorar la organización interna y ofrecer una atención mucho más profesional.
Además, la app está pensada para crecer con nosotros, incorporando nuevas funcionalidades según nuestras necesidades.
Destacamos su capacidad para entender nuestro sector y transformar nuestras ideas en una herramienta real, útil y fácil de usar.
Sin duda, un gran acierto contar con ellos.
Encargar el desarrollo a medida del CRM para nuestra autoescuela ha sido una de las mejores decisiones que hemos tomado.
Necesitábamos una herramienta que realmente se adaptara a nuestro día a día, y han conseguido justo eso. Ahora tenemos todo mucho más organizado: alumnos, clases, seguimiento… todo en un solo sitio y funcionando de forma sencilla.
Se nota que no es un software genérico, está hecho pensando en nosotros y en cómo trabajamos.
Además, el trato ha sido cercano y muy profesional en todo momento, siempre aportando soluciones y mejoras.
Sin duda, han mejorado muchísimo nuestra gestión y nuestro tiempo.
Totalmente recomendables.
Como pintor en Granada, tener presencia en internet hoy en día es clave, pero no tenía ni idea de por dónde empezar. Gracias a ellos, no solo tengo una web en WordPress profesional, sino que además estoy empezando a aparecer en Google y a recibir clientes reales.
Han sabido entender mi negocio desde el principio y adaptar la web para que conecte con mis clientes. Todo es sencillo, claro y bien enfocado. Y lo mejor es que no se han quedado solo en hacer la web, también han trabajado el posicionamiento para que de verdad funcione.
Se nota cuando alguien sabe lo que hace y se implica de verdad en que te vaya bien.
Para mí ha sido un antes y un después. Totalmente recomendables si eres autónomo y quieres empezar a generar trabajo gracias a internet.
Buen contenido en el curso sobre IA. Raalizaré otros cursos
Un equipo profesional, cercano y resolutivo. En Consultoría Informática nos ayudaron a mejorar la seguridad y el rendimiento de nuestra web, además de orientarnos en soluciones de inteligencia artificial adaptadas a nuestro negocio. Siempre responden rápido, aportan ideas claras y prácticas, y se nota que dominan la parte técnica. Muy recomendables si buscas confianza y resultados.
En nuestro caso, buscábamos automatizar procesos y encontramos una consultoría informática con experiencia en Zapier y Make. Nos ayudaron a ahorrar horas de trabajo cada semana. ¡Un cambio brutal!
¿Tienes informes dispersos o no sabes qué indicadores deberías medir? Cuéntanos qué decisiones quieres mejorar y revisaremos si necesitas una auditoría, un dashboard, integración o un proyecto de datos más amplio.
Certificación de Google en análisis de datos
La metodología de trabajo se apoya en competencias de preparación, limpieza, análisis y visualización de datos. La certificación no sustituye el conocimiento del negocio: por eso validamos cada KPI y cada resultado con la persona responsable antes de dar un cuadro de mando por terminado.
- Preguntas de negocio y criterios de éxito.
- Calidad, estructura y procedencia de los datos.
- Análisis reproducible y métricas documentadas.
- Visualizaciones comprensibles para cada usuario.
El valor no está en acumular datos, sino en poder confiar en ellos.
Definimos fuentes, transformaciones, KPI, responsables y frecuencia de actualización para que cada cifra tenga un significado común y pueda utilizarse para decidir.
Big Data para empresas que necesitan información clara y accionable
El Big Data permite recopilar, integrar, procesar y analizar grandes cantidades de información procedente de ventas, clientes, páginas web, comercio electrónico, CRM, ERP, campañas, sensores, aplicaciones y operaciones internas. Su finalidad no es almacenar datos por acumularlos, sino convertirlos en conocimiento que ayude a decidir con mayor rapidez y menos incertidumbre.
En Consultoría Informática trabajamos desde la necesidad de negocio hacia la solución técnica. Primero definimos qué pregunta debe responder el sistema, quién utilizará la información y qué acción se tomará después. Solo entonces decidimos si basta con ordenar una hoja de cálculo, si conviene crear un dashboard de Business Intelligence o si hace falta una arquitectura de datos más amplia.
Este enfoque permite que autónomos, pymes y empresas consolidadas empiecen con un proyecto proporcionado. Una organización no necesita millones de registros para beneficiarse del análisis de datos: necesita información suficiente, una pregunta relevante y un proceso fiable para mantener los indicadores actualizados.
¿Qué es Big Data y para qué sirve?
Big Data es el conjunto de métodos, tecnologías y prácticas utilizados para trabajar con datos cuyo volumen, velocidad o diversidad dificultan su tratamiento mediante herramientas convencionales. Incluye la captura de información, su almacenamiento, transformación, calidad, análisis, visualización, gobierno y utilización dentro de los procesos de una empresa.
En la práctica, un proyecto de datos puede servir para unificar cifras que ahora aparecen en varios sistemas, automatizar informes, detectar tendencias, comparar el rendimiento de áreas o periodos, segmentar clientes, prever demanda, localizar anomalías y facilitar que dirección consulte indicadores sin pedir una hoja nueva cada semana.
- Conocer ventas, margen, recurrencia y evolución por producto, canal o zona.
- Relacionar inversión en marketing con oportunidades y ventas reales.
- Detectar inventario inmovilizado, roturas de stock o desviaciones de costes.
- Medir tiempos de respuesta, incidencias, productividad y cumplimiento de objetivos.
- Identificar clientes con mayor valor, riesgo de abandono o probabilidad de recompra.
- Crear alertas cuando un indicador supera un límite o cambia de forma inesperada.
- Preparar información fiable para modelos predictivos e inteligencia artificial.
El resultado debe ser comprensible para la persona que decide. Una arquitectura técnicamente avanzada no aporta valor si el equipo no sabe interpretar los datos, los KPI no están consensuados o el informe no conduce a ninguna acción.
Las cinco características del Big Data: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor
Volumen de información
Describe la cantidad de datos que genera y conserva una organización. El volumen condiciona el almacenamiento, el tiempo de procesamiento y la tecnología necesaria, pero por sí solo no determina el éxito. Un conjunto pequeño y bien orientado puede resolver una pregunta empresarial mejor que millones de registros sin contexto.
Velocidad de generación y actualización
Algunas decisiones admiten un informe mensual; otras necesitan datos diarios, cada hora o casi en tiempo real. Definir la frecuencia correcta evita construir sistemas más caros de lo necesario y permite saber cuándo debe actualizarse cada indicador.
Variedad de fuentes y formatos
Los datos pueden estar estructurados en tablas SQL, CRM o ERP; semiestructurados en JSON, registros y APIs; o no estructurados en documentos, correos, textos, imágenes y audio. Integrarlos exige conocer su significado y no limitarse a unir campos con nombres parecidos.
Veracidad y calidad del dato
Duplicados, campos vacíos, fechas inconsistentes, errores de captura y definiciones diferentes generan conclusiones incorrectas. La calidad requiere reglas, validaciones, trazabilidad y responsables que puedan confirmar qué cifra es válida.
Valor para el negocio
La última característica es la más importante. El dato debe ayudar a reducir un coste, aprovechar una oportunidad, controlar un riesgo, mejorar una experiencia o decidir mejor. Si no existe una acción asociada, conviene revisar si el indicador merece mantenerse.
Big Data, análisis de datos y Business Intelligence: diferencias
Estos conceptos están relacionados, pero no significan exactamente lo mismo. Big Data se centra en gestionar y aprovechar información que presenta gran escala, rapidez o diversidad. El análisis de datos aplica limpieza, exploración, estadística y modelos para responder preguntas. El Business Intelligence organiza métricas e informes para que las personas responsables puedan supervisar el negocio y tomar decisiones.
Un dashboard de ventas en Power BI o Looker Studio puede ser un proyecto de Business Intelligence sin necesitar una plataforma masiva. Si más adelante se conectan millones de eventos, datos no estructurados, varias APIs y procesamiento continuo, la solución se acerca a una arquitectura Big Data. Elegimos la dimensión técnica según la necesidad real, no para añadir complejidad o etiquetas comerciales.
También diferenciamos la analítica descriptiva, que explica qué ha ocurrido; la diagnóstica, que investiga por qué; la predictiva, que estima qué podría suceder; y la prescriptiva, que propone posibles acciones. Cada nivel exige datos, validaciones y controles diferentes.
Servicios de consultoría Big Data y analítica empresarial
Auditoría y estrategia de datos
Revisamos objetivos, fuentes, responsables, calidad, frecuencia, herramientas y problemas actuales. El diagnóstico permite priorizar casos de uso y decidir si conviene corregir la captura, automatizar un informe, crear un modelo común o desarrollar una plataforma más completa.
Integración de fuentes y pipelines de datos
Conectamos datos procedentes de hojas de cálculo, bases de datos, web, comercio electrónico, CRM, ERP y servicios externos mediante conectores o APIs. Los procesos ETL o ELT extraen, transforman y cargan la información en el destino definido, con registros y controles que permitan detectar fallos.
Modelado, calidad y gobierno del dato
Unificamos conceptos, formatos y relaciones para construir una fuente de información coherente. Documentamos el significado de los KPI, su origen, la fórmula, la periodicidad y la persona responsable. En proyectos mayores también se definen permisos, catálogo, linaje, retención y reglas de calidad.
Dashboards y cuadros de mando
Diseñamos visualizaciones en Power BI, Looker Studio u otras herramientas adecuadas al entorno. Cada página se organiza alrededor de una decisión: qué está pasando, dónde existe una desviación y qué detalle debe consultar el usuario para actuar.
Analítica avanzada y modelos predictivos
Cuando existe suficiente histórico y una variable que pueda medirse, podemos estudiar previsión de demanda, segmentación, propensión de compra, abandono, detección de anomalías o clasificación. Antes de desarrollar un modelo definimos la métrica de éxito, el conjunto de validación y cómo se utilizará el resultado.
Formación, documentación y soporte
Explicamos cómo se actualiza la información, qué significa cada indicador, qué filtros puede aplicar el usuario y qué limitaciones presenta el sistema. Las nuevas fuentes, cambios de estructura, evolución de KPI y mantenimiento recurrente se pueden presupuestar como fases posteriores.
Cómo desarrollamos un proyecto de Big Data
La metodología se adapta al tamaño del proyecto, pero mantiene fases y entregables que permiten controlar el alcance, validar los resultados y evitar que una interpretación incorrecta llegue al cuadro de mando.
- Descubrimiento: decisiones, usuarios, preguntas, fuentes, problemas y objetivos medibles.
- Inventario: sistemas, propietarios, formatos, volumen, frecuencia, accesos y restricciones.
- Calidad: revisión de muestras, duplicados, campos vacíos, consistencia y trazabilidad.
- Definición: KPI, fórmulas, dimensiones, filtros, periodicidad y criterios de aceptación.
- Arquitectura: conectores, ETL o ELT, modelo, almacenamiento, permisos y herramienta de BI.
- Construcción: integración, transformaciones, modelo de datos, visualizaciones y documentación.
- Validación: comparación con fuentes, casos límite y aprobación por responsables del negocio.
- Entrega: publicación, formación, seguimiento inicial y plan de evolución.
Cuando participan varios departamentos, proveedores o sistemas, podemos coordinar el trabajo mediante nuestro servicio de gestión de proyectos IT. El proyecto se divide en hitos y cada cambio que afecte al alcance, los datos o las integraciones se valora antes de aplicarlo.
Fuentes de datos que podemos integrar
La viabilidad depende de que exista acceso autorizado y un método estable para extraer la información. Antes de presupuestar una integración revisamos conectores, API, autenticación, límites de uso, estructura, documentación y frecuencia de actualización.
- Excel, CSV, Google Sheets y otros ficheros tabulares.
- Bases de datos SQL y NoSQL compatibles con la arquitectura acordada.
- CRM, ERP, software de facturación y aplicaciones internas.
- WordPress, WooCommerce y plataformas de comercio electrónico.
- Google Analytics, Search Console, publicidad y canales de marketing.
- Formularios, atención al cliente, incidencias y herramientas de proyectos.
- APIs de proveedores, plataformas cloud, sensores y registros de actividad.
- Documentos y textos, cuando el proyecto incluye extracción u organización específica.
Si una plataforma no ofrece exportación, conector o API documentada, puede ser necesario desarrollar una integración específica. El software a medida, los conectores privados y la extracción desde formatos no estructurados se presupuestan después de una revisión técnica.
Aplicaciones del Big Data por área de negocio
Dirección y control de gestión
Cuadros ejecutivos con ingresos, margen, previsión, desviaciones, tesorería, objetivos y evolución. La dirección puede consultar una misma definición de cada KPI y profundizar únicamente cuando aparece una variación relevante.
Marketing y ventas
Integración de campañas, analítica web, CRM y ventas para medir captación, conversión, coste, retorno, ciclo comercial y valor del cliente. El objetivo es diferenciar métricas de actividad de resultados que realmente aportan negocio.
Comercio electrónico y retail
Análisis de productos, categorías, promociones, recurrencia, carrito, devoluciones, stock y comportamiento de compra. Cuando existen datos suficientes se pueden estudiar recomendaciones, segmentación y previsión de demanda.
Operaciones, logística e industria
Seguimiento de tiempos, capacidad, incidencias, calidad, rutas, inventario y rendimiento. Los datos pueden utilizarse para detectar cuellos de botella, anticipar necesidades y comparar el resultado de cambios operativos.
Atención al cliente y servicios
Volumen de consultas, motivos, canales, tiempos de primera respuesta, resolución, reincidencia y satisfacción. La clasificación de textos permite agrupar temas que no aparecen correctamente etiquetados en el sistema de origen.
Recursos humanos y gestión de equipos
Indicadores agregados de planificación, cobertura, formación, carga y evolución. Los proyectos que trabajen con datos personales o decisiones laborales requieren especial atención a la finalidad, proporcionalidad, acceso, sesgos y supervisión humana.
Tecnologías para análisis, visualización y arquitectura de datos
No imponemos una tecnología única. Elegimos la solución según las fuentes, el número de usuarios, la frecuencia de actualización, el entorno existente, la seguridad, el presupuesto y la capacidad del equipo para mantenerla.
- Visualización: Power BI, Looker Studio, Tableau u otras herramientas compatibles.
- Consulta y transformación: SQL, Power Query, hojas de cálculo y procesos programados.
- Análisis: Python, estadística y bibliotecas de ciencia de datos cuando el caso lo requiere.
- Integración: conectores, APIs, webhooks y pipelines ETL o ELT.
- Almacenamiento: bases de datos, data warehouse, data lake o servicios cloud según escala.
- Procesamiento distribuido: tecnologías como Spark cuando el volumen y el rendimiento lo justifican.
Power BI encaja especialmente bien en organizaciones que ya trabajan con Microsoft; Looker Studio puede ser suficiente para cuadros de marketing o proyectos pequeños; y otras plataformas ofrecen capacidades distintas de visualización, gobierno o escala. Las licencias y el consumo de infraestructura se calculan por separado para que el coste recurrente quede claro.
Calidad, gobierno, privacidad y seguridad de los datos
La calidad del resultado depende de la calidad y el significado de los datos. Por eso documentamos de dónde procede cada indicador, qué transformaciones se aplican, cuándo se actualiza y quién debe validarlo. También identificamos qué sucede cuando una fuente no responde, cambia de estructura o entrega información incompleta.
- Acceso basado en funciones y principio de mínimo privilegio.
- Separación entre datos de origen, transformaciones y resultados publicados.
- Reglas para formatos, duplicados, valores ausentes y rangos válidos.
- Registro de cargas, errores y modificaciones relevantes.
- Políticas de conservación, copias, eliminación y continuidad.
- Control de datos personales, confidenciales o sujetos a restricciones contractuales.
Cuando el proyecto contiene datos personales, la organización debe disponer de una base jurídica, informar cuando corresponda y limitar el tratamiento a la finalidad definida. Nuestro enfoque técnico incorpora minimización, permisos y trazabilidad, y puede coordinarse con una revisión de seguridad informática. Esto no sustituye el asesoramiento jurídico especializado que pueda necesitar la empresa.
Big Data e inteligencia artificial
La inteligencia artificial necesita datos adecuados para aprender patrones, clasificar, predecir o generar recomendaciones. Big Data aporta la arquitectura y el procesamiento; la IA añade modelos capaces de estimar resultados o trabajar con información compleja. Ninguna de las dos corrige automáticamente una fuente mal definida o una métrica equivocada.
- Previsión de ventas, demanda, carga o incidencias.
- Segmentación de clientes por comportamiento y valor.
- Detección de anomalías, fraude o cambios inesperados.
- Clasificación y análisis de correos, opiniones, tickets o documentos.
- Sistemas de recomendación y priorización de oportunidades.
- Consultas conversacionales sobre información empresarial autorizada.
Podemos combinar el proyecto con nuestros servicios de inteligencia artificial cuando existe un caso de uso medible. Para soluciones que requieren programación de modelos o integraciones avanzadas, nuestra vertical especializada amplía la información sobre desarrollo de IA a medida.
Antes de poner un modelo en producción definimos datos de entrenamiento y validación, métrica de rendimiento, errores aceptables, supervisión, frecuencia de revisión y procedimiento de actuación. Un resultado predictivo expresa una probabilidad; no debe presentarse como una certeza ni utilizarse sin control en decisiones de impacto relevante.
¿Cuándo necesita una empresa un proyecto de datos?
Existen señales claras de que la información ha dejado de acompañar el crecimiento del negocio. No todas requieren una plataforma Big Data, pero sí una revisión ordenada de fuentes, definiciones y procesos.
- Cada departamento presenta una cifra diferente para el mismo indicador.
- Los informes dependen de copiar, pegar y corregir datos manualmente.
- Preparar el cierre semanal o mensual consume demasiadas horas.
- Hay información en CRM, ERP, web y campañas, pero no se puede relacionar.
- Las decisiones se toman tarde porque el dato llega desactualizado.
- La empresa quiere aplicar IA, pero desconoce la calidad y disponibilidad del histórico.
- Existen dashboards, pero nadie sabe cómo se calculan sus métricas.
- El crecimiento de usuarios, eventos o transacciones supera la capacidad actual.
Si solo necesitas responder una pregunta concreta con una fuente estable, el Dashboard Inicial puede ser suficiente. Cuando hay varias herramientas, actualizaciones programadas, permisos y métricas relacionadas, conviene plantear un sistema de Business Intelligence. Los proyectos de arquitectura, procesamiento distribuido o modelos predictivos se presupuestan a medida.
Errores que hacen fracasar un proyecto de Big Data
- Empezar por la herramienta: comprar licencias sin definir preguntas, usuarios y acciones.
- Analizarlo todo: ampliar fuentes y KPI sin priorizar una decisión concreta.
- Ignorar la calidad: visualizar datos duplicados o incompletos como si fueran fiables.
- No acordar definiciones: utilizar fórmulas distintas para ventas, clientes o margen.
- Ocultar costes recurrentes: no prever licencias, conectores, almacenamiento y mantenimiento.
- Olvidar a los usuarios: construir un dashboard que el equipo no entiende ni incorpora a su rutina.
- Automatizar sin control: no registrar errores ni definir qué sucede si una fuente falla.
- Aplicar IA demasiado pronto: entrenar modelos sin histórico suficiente, objetivo medible o validación independiente.
Reducimos estos riesgos trabajando por fases. La primera versión debe resolver una necesidad relevante con el menor número de fuentes y métricas posible. Después se mide su utilidad y se amplía únicamente cuando el negocio puede mantener y aprovechar la solución.
Preguntas frecuentes sobre Big Data
¿Mi empresa es demasiado pequeña para utilizar Big Data?
No. Una pyme puede empezar ordenando una o dos fuentes y creando un cuadro de mando para una decisión concreta. No siempre necesitará una arquitectura masiva, pero sí puede beneficiarse de análisis de datos, automatización de informes y Business Intelligence.
¿Qué diferencia hay entre Big Data y un dashboard?
Big Data abarca la captura, almacenamiento, procesamiento, calidad y análisis de información de gran volumen, velocidad o variedad. Un dashboard es la capa visual que presenta indicadores y permite explorarlos. Puede existir un dashboard sin una arquitectura Big Data.
¿Cuánto cuesta un proyecto de Big Data?
La Auditoría de Datos cuesta 199 € más IVA, el Dashboard Inicial 499 € más IVA y el servicio Business Intelligence parte de 999 € más IVA. Una plataforma de datos, integración mediante API privada, migración histórica o modelo predictivo se presupuesta según alcance.
¿Cuánto tarda la implementación?
La auditoría suele entregarse en cinco días laborables, el dashboard inicial entre siete y diez días y el sistema de Business Intelligence entre quince y veinte días. El plazo comienza cuando disponemos de datos, accesos y definiciones necesarias.
¿Podéis conectar Power BI con mi CRM o ERP?
Sí, cuando el sistema dispone de un conector, base de datos accesible o API documentada. El precio depende de la autenticación, límites, estructura, volumen y frecuencia. Los conectores premium y desarrollos específicos no están incluidos en los planes básicos.
¿Trabajáis con Power BI, Looker Studio y Tableau?
Seleccionamos la herramienta según el entorno, las fuentes, usuarios, permisos y presupuesto. El Dashboard Inicial incluye Looker Studio o un archivo Power BI Desktop. Tableau, publicación corporativa y licencias se valoran aparte.
¿Las licencias están incluidas?
No. Las tarifas cubren los servicios definidos, pero no licencias, conectores premium, consumo cloud, servidores ni suscripciones. Antes de empezar indicamos las herramientas necesarias y los costes recurrentes conocidos.
¿Qué datos debemos proporcionar?
Necesitamos una muestra representativa, explicación de los campos, acceso autorizado a las fuentes incluidas y una persona capaz de validar cifras y definiciones. Los datos deben entregarse por un canal acordado y con los permisos necesarios.
¿Incluís limpieza de datos?
El Dashboard Inicial incluye preparación y normalización básica de una fuente. Unificar historiales, corregir errores masivos, reconstruir campos, resolver duplicados complejos o transformar documentos requiere una valoración adicional.
¿El dashboard se actualiza automáticamente?
En Business Intelligence se configura actualización programada cuando las fuentes, el conector, la licencia y la plataforma lo permiten. En el Dashboard Inicial la actualización depende del formato y la herramienta elegida.
¿Podéis crear modelos predictivos con inteligencia artificial?
Sí, después de comprobar que existe suficiente histórico, calidad, una variable objetivo y un uso empresarial definido. El modelado predictivo no está incluido en los tres planes publicados y se presupuesta como proyecto a medida.
¿Qué sucede después de la entrega?
Incluimos formación y un periodo para corregir errores respecto al alcance aprobado. El mantenimiento, nuevas fuentes, cambios de estructura, nuevas páginas y evolución de indicadores se pueden contratar aparte.
Convierte tus datos en un sistema que te ayude a decidir
Explícanos qué información tienes, cómo preparas ahora tus informes y qué decisión quieres mejorar. Te diremos si conviene empezar por una auditoría, un dashboard, una integración o una solución a medida.
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