Ciencia de Datos
Como empresa de ciencia de datos, hacemos modelado estadístico, análisis histórico, BI y predicción para convertir la información de tu empresa en ventaja competitiva.
Diagnóstico de datos gratuito: evaluación de datos disponibles, oportunidades de análisis y prioridades de acción en 30 minutos.
Solicitá tu diagnóstico¿Ciencia de Datos o IA? En Ciencia de Datos pesa el modelado estadístico, el análisis histórico, la predicción numérica y la reportería BI. Si tu necesidad son agentes conversacionales, chatbots o automatizaciones con LLMs, probablemente estés buscando Inteligencia Artificial.
Predicción para optimizar ingresos
Uso de datos históricos para proyectar el futuro. Construimos modelos predictivos de ventas, demanda y comportamiento de mercado que te permiten anticiparte a las tendencias y decidir con fundamento estadístico, no con intuición.
Entregables
- – Modelo predictivo calibrado con tus datos históricos
- – Proyecciones de demanda, ventas o métricas clave
- – Análisis de escenarios (optimista, base, conservador)
- – Reporte periódico automatizado con actualizaciones
Transformación de datos en decisiones
Convertimos tus datos dispersos en información estructurada para tomar decisiones estratégicas en tiempo real. Unificamos fuentes, limpiamos registros y construimos dashboards que consolidan la realidad de tu negocio en un solo lugar.
Entregables
- – Auditoría y limpieza de fuentes de datos existentes
- – Dashboards dinámicos en Power BI, Tableau o herramienta preferida
- – Unificación de sistemas y bases de datos
- – Informe de insights con recomendaciones de negocio
Prevención de riesgos
Detección de anomalías en tiempo real para empresas. Implementamos sistemas que monitorean tus datos operativos e identifican patrones irregulares antes de que se conviertan en problemas, desde fraudes financieros hasta fallas operativas.
Entregables
- – Sistema de detección de anomalías configurado para tu operación
- – Dashboard de monitoreo en tiempo real
- – Alertas automáticas por canal preferido (email, WhatsApp, Slack)
- – Documentación técnica y capacitación del equipo
Ordenamiento y aprovechamiento de datos históricos
Muchas empresas tienen años de datos acumulados sin explotar. Organizamos tu información histórica — planillas, registros, bases desactualizadas — y la transformamos en activos útiles para proyectar, comparar y decidir con respaldo real.
Entregables
- – Relevamiento y auditoría de fuentes de datos históricos
- – Modelo de datos consolidado y documentado
- – Dashboards históricos con comparativos anuales / estacionales
- – Plan de gobernanza para mantener los datos limpios a futuro
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre Business Intelligence (BI) y modelos predictivos?
BI mira el pasado y el presente: cuánto vendí el mes pasado, qué clientes me rinden más, en qué se va el costo operativo. Sirve para decisiones informadas con datos que ya tenés. Los modelos predictivos miran el futuro: cuánto venderé el mes próximo, qué cliente está por irse, qué producto se va a agotar. Sirven para anticipar y actuar antes. Casi todo proyecto serio combina ambos.
¿Pueden conectar Power BI o Tableau a mi ERP, CRM o base SQL?
Sí. Conectores nativos para SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle, SAP, Salesforce, HubSpot, Google Sheets, Excel, APIs REST, y prácticamente cualquier fuente. Para fuentes legacy sin conector estándar, armamos pipeline ETL con Python o herramientas como n8n, Airbyte o Fivetran.
¿Hacen modelos de predicción de demanda, fraude, churn o lead scoring?
Sí. Predicción de demanda (regresión, ARIMA, Prophet, modelos de gradient boosting), detección de fraude (clasificación supervisada + reglas), churn (clasificación + análisis de supervivencia), lead scoring (clasificación). Cada modelo requiere histórico mínimo y calidad de datos suficiente; el primer paso es siempre evaluar viabilidad antes de proponer.
¿Cómo arranca un proyecto de datos si todavía no tengo data pipeline?
Empezamos con un diagnóstico de fuentes de datos disponibles (Excel, base, sistema, papel) y un caso de uso concreto. Primero ordenamos la fuente más rica y armamos un dashboard inicial (resultado en 2-4 semanas). En paralelo, definimos pipeline más robusto para escalar. El error clásico es querer ordenar TODO antes de mostrar resultado: matá esa idea, mostrá valor rápido y profundizá.
¿Con qué stack técnico trabajan?
Python (pandas, scikit-learn, statsmodels, PyTorch para casos avanzados), R cuando el análisis estadístico es más demandante, SQL en todas sus variantes (PostgreSQL, SQL Server, BigQuery), Spark para volúmenes grandes, y herramientas de visualización: Power BI, Tableau, Looker Studio, Grafana según el caso.
¿Cuánto tarda en estar visible un dashboard útil?
Un dashboard de BI simple con datos limpios: 1 a 2 semanas. Si hay que limpiar fuentes y armar ETL: 4 a 8 semanas. Modelos predictivos: 6 a 12 semanas, dependiendo de cantidad de datos y validación. Todos los proyectos arrancan con un diagnóstico gratuito de 30 min para definir scope realista.
¿Tus datos están trabajando para vos?
Contactanos y descubrí cómo convertir la información de tu empresa en ventaja competitiva.