Sus datos se convierten en apoyo para el trabajo diario.

Sí. Los 6 servicios se pueden planificar como paquetes de trabajo delimitados. Juntos aclaramos la situación de partida, los requisitos previos y el resultado que necesita en primer lugar. Las subpáginas muestran el alcance correspondiente y las decisiones técnicas.

Antes de la implementación se acuerdan los objetivos, los sistemas afectados, la participación, los resultados y los criterios de aceptación. Las cuestiones técnicas abiertas pueden aclararse primero mediante un inventario o un piloto. Las tareas adicionales se evalúan según su impacto en el esfuerzo y en el plazo.

La documentación, la formación y las responsabilidades se contemplan en el encargo. Si OTOKO® asume tareas continuas, acordamos para ello un alcance de operación con horarios de servicio y vías de escalado. Su equipo también puede dar continuidad a los resultados por su cuenta o con sus socios actuales.

Una IA, por sí sola, no responde a ninguna pregunta sobre la calidad de los datos, la responsabilidad o la rentabilidad. Por eso separamos las tareas: poner los datos a disposición, entender los indicadores, comprobar las predicciones e integrar los modelos generativos de forma adecuada. Puede encargar cada ámbito por separado. En un proyecto completo, combinamos los resultados en una solución que sus empleados pueden usar dentro de los flujos de trabajo existentes.

Los informes, las previsiones y los asistentes necesitan datos fiables. OTOKO® planifica e implementa una plataforma de datos que reúne sus fuentes, controla los accesos y pone los datos a disposición para tareas concretas. El punto de partida puede ser un único dominio, por ejemplo ventas, producción o servicio.

Arquitectura objetivo con capas de almacenamiento, zonas para datos en bruto y preparados y concepto de acceso Despliegue con Terraform y Kubernetes, reproducible para pruebas, aceptación y producción Catálogo de datos con linaje, responsables, reglas de calidad y plazos de conservación Cifrado en reposo y en tránsito, gestión de claves en HSM si se desea Monitorización, copias de seguridad y restauración con tiempos de recuperación documentados

Plataforma de datos operativa con infraestructura como código Catálogo de datos y modelo de datos Manual de operación con concepto de acceso y plan de contingencia

El punto de partida son las decisiones que deben apoyarse con datos: ¿qué existencias deben estar disponibles a diario, qué eventos de forma inmediata y qué valores históricos se necesitan? De ahí derivamos el modelo de datos, las necesidades de almacenamiento, el ritmo de actualización y los responsables. Un data lake recoge datos en bruto de distintos tipos; un data warehouse pone a disposición datos depurados para los análisis. Un lakehouse combina las propiedades correspondientes, pero no sustituye la responsabilidad sobre los datos. Antes de implantar una plataforma nueva, comprobamos si la existente puede ampliarse.

Diseñamos capas de procesamiento separadas con transiciones trazables. Los datos entrantes llevan registrados su procedencia, el momento de carga y un esquema; unas reglas de calidad determinan qué datos se siguen procesando y cuáles pasan a revisión. Los procesos de carga repetibles evitan que un reinicio duplique las cifras. Los roles se vinculan a los dominios de datos, los accesos de desarrollo se restringen y las reglas de conservación se tienen en cuenta técnicamente. Las decisiones de arquitectura sobre formatos de archivo, particionamiento y capacidad de cómputo se prueban con sus consultas y volúmenes de datos, para que un almacenamiento económico no acabe generando análisis desproporcionadamente costosos.

En la aceptación no solo tenemos en cuenta un análisis correcto, sino también las fuentes ausentes, las entradas dañadas y el restablecimiento tras una incidencia. Su equipo recibe el modelo de datos, el manual de operación y los responsables designados. Para la planificación resultan útiles los informes de ejemplo, una lista de las fuentes de datos, los volúmenes conocidos y los grupos de usuarios previstos. Un catálogo de datos muestra qué se ha registrado y dónde la visión sigue siendo incompleta.

Cuando las cifras del ERP, el CRM y la producción no coinciden, un dashboard más bonito no ayuda. Desarrollamos pipelines de datos que conectan las fuentes, unifican los formatos y tratan de forma visible las entradas erróneas. Su área de negocio puede comprobar de dónde procede un valor y cuándo se actualizó por última vez.

Conexión de SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce, bases de datos, archivos e interfaces Pipelines por lotes y de streaming con reglas de validación de formato, duplicados, completitud y plausibilidad Pipelines versionados con pruebas automatizadas y proceso de aprobación Linaje de datos trazable desde la fuente hasta el informe Operación con alertas ante ejecuciones fallidas e incumplimientos de calidad

Pipelines como código con pruebas Conjunto de reglas de validación e informes de calidad Registro de linaje por conjunto de datos

ETL significa transformar los datos antes de cargarlos en el destino; en ELT, el procesamiento tiene lugar principalmente en la plataforma de destino. Elegimos según el volumen de datos, la necesidad de protección y los recursos de cómputo disponibles. Más importante que la sigla son las reglas para los campos obligatorios, las unidades, los datos de fecha y hora y las claves de negocio. Un precio ausente, por ejemplo, no debe convertirse silenciosamente en cero. Los registros erróneos siguen un proceso de aclaración trazable, con responsables asignados y la posibilidad de volver a procesarlos una vez corregidos.

Para el procesamiento incremental, guardamos el progreso y la procedencia. Los eventos tardíos, las correcciones posteriores y los datos de origen eliminados necesitan reglas propias. Change Data Capture puede registrar los cambios en la base de datos; comprobamos si es adecuado en función de la base de datos, los permisos y las repercusiones en la operación del sistema de origen. Las transformaciones versionadas y los conjuntos de datos de prueba permiten validar los cambios en columnas y formatos. En los reintentos, utilizamos identificadores estables o reglas de comprobación de coherencia, para que una factura entregada de nuevo no aparezca duplicada en el análisis.