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Análisis y asesoramiento
Del requisito a la hoja de ruta: OTOKO® le acompaña en el análisis de sus procesos, la evaluación técnica y la planificación de soluciones digitales.
Análisis y asesoramiento
Del requisito a la hoja de ruta: OTOKO® le acompaña en el análisis de sus procesos, la evaluación técnica y la planificación de soluciones digitales.
Data Engineering y data lakes para empresas modernas basadas en datos
Un Data Engineering potente y data lakes flexibles constituyen la base de una transformación digital exitosa. Desarrollamos plataformas de datos escalables que reciben, procesan y ponen a disposición de forma segura grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para las aplicaciones más diversas. Nuestra arquitectura combina las ventajas de los conceptos modernos de lake, lakehouse y warehouse en una solución duradera que se integra de forma directa con su ecosistema de datos.
Con una plataforma de datos construida de forma inteligente, dispone de la base ideal para aplicaciones avanzadas de analítica, modelos de machine learning y amplios requisitos de cumplimiento normativo. Gracias a pipelines de datos robustos, procesos de calidad automatizados y políticas de gobernanza claras, garantizamos que los datos sean siempre fiables, actuales y analizables. Al mismo tiempo, las capas de almacenamiento escalables permiten un procesamiento eficiente incluso de volúmenes de datos muy grandes sin pérdida de rendimiento.
Nuestras soluciones ayudan a las empresas a integrar, estructurar y aprovechar estratégicamente datos procedentes de las fuentes más diversas. Ya se trate de análisis en tiempo real, procesos empresariales basados en datos o requisitos regulatorios complejos, nuestras plataformas ofrecen la flexibilidad y la seguridad necesarias para generar valor a largo plazo.
Integración de datos y ETL/ELT para procesos fiables basados en datos
Una integración de datos eficiente es la base de toda estrategia de datos exitosa. Nuestras soluciones de ETL y ELT permiten a las empresas unificar datos procedentes de los sistemas más diversos de forma rápida, segura y completa. Gracias a pipelines potentes de batch y streaming, garantizamos que tanto la información histórica como la actual estén siempre disponibles y sean analizables. La ingesta en tiempo real hace que los nuevos datos se procesen de inmediato, de modo que las decisiones puedan tomarse sobre una base siempre actual y fiable.
Nuestras plataformas ofrecen amplias funciones de procesamiento de datos, desde la transformación de alto rendimiento hasta el control de calidad automatizado y el control de versiones transparente. Así mantiene en todo momento una visión clara del origen, la precisión y la evolución de sus datos. Con procesos claros y tecnologías actuales, creamos un entorno robusto que reduce los errores de datos y aumenta la fiabilidad de todo su entorno de analítica y machine learning.
Las empresas se benefician de flujos de trabajo integrados que se adaptan con flexibilidad a los sistemas existentes y unifican entornos de datos complejos. Ya se trate de grandes flujos de datos procedentes de fuentes distribuidas o de exigentes requisitos de seguridad y cumplimiento normativo, nos aseguramos de que sus datos sigan siendo integrables, limpios y utilizables en todo momento.
Business Intelligence y reporting para decisiones claras basadas en datos
Las soluciones modernas de Business Intelligence convierten datos complejos en conocimientos comprensibles que se integran directamente en el día a día de la empresa. Desarrollamos sistemas de reporting potentes que permiten a las empresas contar con una visión transparente, unificada y fiable de todos los indicadores relevantes. Con dashboards de autoservicio y paneles de KPI intuitivos, los equipos obtienen la libertad de crear sus propios análisis sin depender de hojas de cálculo manuales ni de fuentes de datos poco claras.
Nuestros modelos de datos constituyen la base de resultados coherentes, ya que armonizan la información de distintos sistemas y la ponen a disposición en una forma claramente estructurada. Para ello, nos apoyamos en un concepto de gobernanza bien pensado que garantiza a largo plazo la calidad de los datos, la seguridad y la trazabilidad. Así evita la típica proliferación de hojas de Excel y crea unos cimientos de datos unificados y fiables para toda la empresa.
Con nuestras soluciones de Business Intelligence, toma decisiones más rápidas, más eficientes y con mucha más seguridad. Ya sea para la gestión empresarial, la optimización operativa o la planificación estratégica, le ayudamos a convertir los datos en una auténtica ventaja competitiva y a construir una cultura duradera basada en datos.
Machine learning y analítica predictiva para decisiones precisas basadas en datos
Con métodos modernos de machine learning y soluciones de analítica predictiva, ayudamos a las empresas a predecir con fiabilidad la evolución futura y a automatizar decisiones operativas. Nuestros modelos de forecasting ofrecen previsiones precisas sobre demanda, ingresos o necesidades de recursos, y crean así una base sólida para la planificación estratégica y el control eficiente de procesos.
Para un rendimiento empresarial estable, aplicamos métodos potentes de detección de anomalías que identifican irregularidades de forma temprana y minimizan los riesgos. Además, desarrollamos modelos inteligentes para el análisis de la pérdida de clientes y para la recomendación de la mejor acción, que permiten decisiones personalizadas en tiempo real. Estos sistemas se completan con pipelines de scoring robustos que evalúan grandes volúmenes de datos de forma coherente e integran los resultados de manera fiable en sus procesos empresariales.
Nuestras plataformas de machine learning son escalables, transparentes y están diseñadas para un uso a largo plazo. Con estructuras de datos claras, una alta calidad de los modelos y conceptos de monitorización automatizados, garantizamos que sus soluciones funcionen de forma precisa, eficaz y rentable de manera constante. Así convierte los datos en valor medible y refuerza de forma duradera la competitividad de su empresa.
IA generativa e integración de LLM para soluciones empresariales inteligentes
Con IA generativa y modelos modernos de lenguaje de gran tamaño (LLM), ayudamos a las empresas a elevar a un nuevo nivel el conocimiento, los procesos y las interacciones. Nuestras soluciones permiten desarrollar chatbots potentes que ofrecen a clientes y empleados respuestas naturales, precisas y contextuales. Además, creamos sistemas inteligentes de búsqueda de conocimiento que localizan, procesan y presentan de forma comprensible la información de conjuntos de datos complejos.
Un elemento central de nuestro trabajo es la generación aumentada por recuperación (RAG), mediante la cual sus propios datos empresariales se integran de forma segura en el proceso de generación del modelo. De este modo se obtienen respuestas correctas en cuanto al contenido, trazables y adaptadas específicamente a su organización. Además, ofrecemos aplicaciones versátiles de generación de texto e imágenes con las que se pueden crear contenidos de forma automatizada y acelerar notablemente los procesos creativos.
Nuestras soluciones son seguras, escalables y están diseñadas específicamente para proteger los datos sensibles. Con directrices de gobernanza claras, mecanismos de calidad robustos y arquitecturas de modelos transparentes, garantizamos que todas las aplicaciones cumplan los requisitos más exigentes de protección de datos y cumplimiento normativo. Así crea una base fiable para aplicaciones de IA productivas y aumenta al mismo tiempo la eficiencia y la capacidad de innovación de su empresa.
MLOps y operación de modelos para sistemas de IA fiables y escalables
Un MLOps eficiente constituye la base para un uso estable, reproducible y seguro de los modelos de machine learning en toda la empresa. Desarrollamos procesos robustos para el control de versiones de modelos, CI/CD para machine learning y despliegues totalmente automatizados que permiten poner en marcha nuevos modelos de forma rápida y fiable. Así reduce los ciclos de desarrollo, aumenta la calidad de sus soluciones y garantiza una operación sin contratiempos incluso ante requisitos complejos.
Un componente central de nuestras plataformas de MLOps es la monitorización integral del drift. Con una monitorización continua, detectamos a tiempo los cambios en los datos o en el comportamiento del modelo y garantizamos así una calidad de previsión alta de forma constante. Además, integramos flujos de reentrenamiento automatizados que actualizan los modelos con regularidad y los adaptan a nuevas situaciones de datos sin intervención manual.
Para una optimización basada en datos, aplicamos pruebas A/B específicas que muestran de forma transparente la diferencia de rendimiento entre distintas versiones de un modelo. Nuestras arquitecturas están diseñadas para el scale-out y, al mismo tiempo, ofrecen una operación de modelos responsable que tiene en cuenta la protección de datos, la trazabilidad, la equidad y el cumplimiento normativo. Así garantizamos que sus soluciones de IA no solo sean potentes, sino también fiables y estables a largo plazo.
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De los datos en bruto a la ventaja competitiva: datos e IA para la estrategia, el crecimiento y la automatización
Muchas organizaciones disponen de datos valiosos, repartidos entre ERP, CRM, sistemas de producción, sensores, seguimiento web o datos de mercado externos. Pero sin una base de datos común surgen islas de informes, decisiones lentas y potencial sin aprovechar. Construimos plataformas de datos escalables que unifican y depuran las fuentes de datos y las hacen aprovechables para las áreas de negocio.
Con un Data Engineering robusto, creamos una base fiable: pipelines de ingesta (batch y streaming), controles de calidad de datos, catálogos de metadatos, control de versiones de esquemas y controles de acceso. Tanto si trabaja de forma nativa en la nube (Azure, AWS, GCP) como de forma híbrida, configuramos sus data landing zones de manera limpia y tenemos en cuenta la seguridad y el cumplimiento normativo desde el principio.
Las áreas de negocio necesitan respuestas, no datos en bruto. Por eso ofrecemos Business Intelligence, dashboards de autoservicio y modelos de KPI que dan a la dirección, a los equipos de operaciones y al controlling información fiable en tiempo real, sin que cada informe se convierta en un proyecto de TI.
En el siguiente paso, la observación se convierte en previsión: los modelos de machine learning respaldan la planificación de la demanda, las previsiones de mantenimiento, la detección de fraude, la optimización de precios o la fidelización de clientes. Desarrollamos pipelines de ML, integramos el control de versiones de los modelos y creamos API a través de las cuales las predicciones se incorporan directamente a sus procesos empresariales.
La IA generativa abre nuevas formas de aprovechar el conocimiento: asistentes de chat internos basados en documentos de la empresa, resúmenes automatizados de informes o bots de soporte multilingües. Con la generación aumentada por recuperación (RAG), combinamos LLM con sus fuentes de datos seguras, incluyendo gobernanza, control de acceso y registro.
Después de la prueba de concepto (PoC) llega el escalado: con enfoques de MLOps automatizamos el entrenamiento, la validación, el despliegue y la monitorización de sus modelos. Monitorizamos el drift, el rendimiento y los costes, desarrollamos estrategias de reentrenamiento y garantizamos que los modelos se operen de forma trazable y conforme a la normativa.
Los proyectos de datos rara vez fracasan por la tecnología, sino más a menudo por la falta de propiedad, gobernanza y adopción. Por eso le ayudamos con la gobernanza de datos, los modelos de roles, la protección de datos (RGPD), los permisos y la gestión responsable de los datos. Así se asegura de que los datos sean fiables, estén documentados y puedan utilizarse en toda la empresa.
Nuestros clientes
Preguntas frecuentes
¿Qué debemos saber sobre «Análisis y asesoramiento»?
Del requisito a la hoja de ruta: OTOKO® le acompaña en el análisis de sus procesos, la evaluación técnica y la planificación de soluciones digitales.
¿Cómo ayuda OTOKO® con «Consultoría de software»?
Cuando las áreas de negocio necesitan nuevas funciones, pero TI debe aclarar antes los costes, las dependencias y los riesgos, creamos una base de decisión conjunta.
¿Qué servicios incluye «Consultoría de software»?
Talleres de requisitos con el área de negocio y TI Comparación de software estándar, adaptación y desarrollo propio Análisis de flujos de datos, interfaces y requisitos de operación Concepto de arquitectura y estudio de viabilidad técnica
¿Qué resultados obtenemos con «Consultoría de software»?
Requisitos y backlog priorizado Resumen de arquitectura y flujos de datos Documento de decisión con opciones y factores de esfuerzo
¿Qué debemos preparar para «Consultoría de software»?
Descripciones de procesos existentes y resumen de sistemas Acceso a los responsables de negocio y a la arquitectura de TI Marco presupuestario, objetivos de tiempo y limitaciones conocidas
¿Cómo puede ser «Consultoría de software» en la práctica?
Un área de negocio quiere su propia plataforma de pedidos. Antes del desarrollo, comparamos la ampliación del ERP existente con un portal complementario. Un prototipo comprueba la conexión crítica con el ERP; después, el cliente decide sobre la primera fase de ampliación delimitada.
¿Qué aspectos técnicos son importantes para «Consultoría de software»?
Modelo de procesos Decisiones de arquitectura Prototipo técnico
¿Qué aspectos son importantes para «Del deseo al requisito verificable»?
Una lista de funciones deseadas todavía no explica qué problema hay que resolver. Por eso recorremos con el área de negocio, TI y los futuros usuarios el flujo de trabajo real: ¿quién inicia un proceso, qué decisión sigue, qué datos faltan y dónde se genera hoy trabajo adicional? De estas conversaciones surgen casos de uso priorizados, roles y criterios de aceptación medibles. También se incluyen las excepciones, las sustituciones y los casos de error. El resultado es un backlog editable con límites claros. Las decisiones de negocio siguen siendo suyas; las hipótesis técnicas y las preguntas abiertas las documentamos de forma expresa. Así se hace visible qué función es necesaria para una primera puesta en producción y qué ampliación puede seguir más adelante.
¿Comprar, adaptar o desarrollar por cuenta propia?
No todo requisito justifica un desarrollo específico. Comparamos las alternativas adecuadas según la cobertura de procesos, la capacidad de integración, los costes recurrentes y las posibilidades de cambio futuro. En el caso del software estándar, también analizamos los puntos de ampliación, las posibilidades de exportación y la dependencia del fabricante. Un desarrollo propio resulta conveniente allí donde procesos particulares o características de producto generan un valor propio. Un documento de decisión muestra las opciones con sus requisitos previos y sus consecuencias. Separamos el esfuerzo de implementación puntual de la operación, las licencias y el desarrollo posterior. Las interfaces desconocidas se tratan como una incertidumbre y, si es necesario, se examinan mediante un prototipo técnico acotado.
¿Qué debemos saber sobre «Una arquitectura que su equipo pueda operar»?
Planificamos juntos los límites del sistema, la responsabilidad sobre los datos, las interfaces y las vías de acceso. Una estructura modular no tiene por qué significar automáticamente microservicios: un monolito bien organizado puede ser la mejor opción para un equipo pequeño. La disponibilidad, la carga prevista, la recuperación y las capacidades de su organización de operación determinan la complejidad. Registramos las decisiones de arquitectura con su justificación y las alternativas descartadas. Para las hipótesis de riesgo, acordamos una validación, por ejemplo una integración de interfaces o una prueba de carga. A partir de ahí se dispone de una arquitectura objetivo viable, riesgos priorizados y una propuesta para los próximos paquetes de trabajo.
¿Cómo ayuda OTOKO® con «Traducir los objetivos de calidad en una arquitectura verificable»?
«Rápido», «seguro» y «escalable» no bastan como requisito. Para un proceso de búsqueda necesitamos, por ejemplo, el volumen de datos previsto, los usuarios simultáneos y un tiempo de respuesta aceptable. Para la aprobación de un pedido, además, deben estar definidos los permisos, el registro y el comportamiento ante un fallo. Describimos estos escenarios de calidad con un desencadenante, un estado operativo y la reacción deseada. De ahí se derivan decisiones técnicas y pruebas posteriores. Los objetivos pueden entrar en conflicto: una verificación exhaustiva de cada solicitud aumenta el esfuerzo de procesamiento; una vista de datos especialmente actualizada puede generar un acoplamiento adicional. Exponemos estos conflictos de objetivos y los priorizamos junto con los responsables. Por eso la arquitectura no contiene solo componentes, sino también hipótesis, límites y evidencias. Un prototipo de carga responde a una pregunta distinta de la de un diseño de interfaz interactivo. Ambos reciben un encargo de verificación concreto y un final definido.
¿Qué aspectos son importantes para «Límites del sistema, soberanía sobre los datos y responsabilidades»?
Cuando un pedido, una factura y una ficha maestra de cliente existen en varias aplicaciones, debe quedar claro quién puede modificar qué información. Delimitamos los ámbitos de responsabilidad de negocio y diferenciamos sus conceptos. «Cliente» puede significar datos y reglas distintos para ventas, contabilidad y soporte. Un modelo de base de datos común para todos los ámbitos simplifica al principio la implementación, pero puede vincular fuertemente entre sí los cambios posteriores. Analizamos los límites de los módulos, las dependencias y los traspasos entre equipos. Un despliegue independiente solo merece la pena cuando la independencia obtenida justifica el esfuerzo adicional en interfaces, monitorización y gestión de errores. La decisión entre una aplicación modular y servicios distribuidos depende también del tamaño del equipo, la responsabilidad sobre los releases y la capacidad operativa. La matriz de responsabilidades, el contexto del sistema y las decisiones de arquitectura documentadas dejan constancia de quién puede modificar un límite y qué otros equipos deben participar.
¿Qué debemos saber sobre «Inversión, deuda técnica y una hoja de ruta viable»?
Un concepto de arquitectura debe poder financiarse e integrarse en la operación en curso. Analizamos juntos el esfuerzo de desarrollo, las licencias, la migración de datos, la infraestructura y el mantenimiento a largo plazo. La deuda técnica ya existente se evalúa según qué cambios dificulta o qué fallos favorece. No todo componente anticuado debe sustituirse de inmediato; un componente pequeño y estable puede ser menos arriesgado que su sustitución mal preparada. La hoja de ruta vincula las etapas de negocio con los requisitos técnicos previos. Antes de un nuevo portal de socios, por ejemplo, puede ser necesario aclarar primero la gestión de permisos. Cada etapa recibe un resultado, puntos de decisión y dependencias identificadas. Para los costes utilizamos hipótesis y rangos verificables mientras existan incógnitas relevantes. Así puede comparar ofertas y decidir si un estudio adicional es más conveniente que un encargo de implementación precipitado.
¿Cómo ayuda OTOKO® con «Evaluación»?
Panorama de aplicaciones, requisitos, riesgos Área de negocio, TI, seguridad de la información, arquitecto de software de OTOKO® Proyectos evaluados, inventario, requisitos de seguridad y de operación
¿Qué aspectos son importantes para «Concepto»?
Arquitectura, tecnología, modelo de operación Área de negocio, arquitectura, protección de datos, seguridad de la información Arquitectura objetivo, modelo de amenazas, estrategia de pruebas, modelo de operación, hitos
