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Los datos en bruto se convierten en decisiones estratégicas.
Arquitectura de datos moderna, dashboards ejecutivos, modelos predictivos y gobernanza LGPD, entregados por un equipo sénior del diagnóstico al soporte continuo.
No vendemos tecnología: ayudamos a elegirla. Diseñamos la arquitectura, construimos los pipelines y entregamos dashboards y modelos que funcionan en producción, con gobernanza desde el primer día.
De la fuente al insight, en una única plataforma
Cuatro capas, origen, ingesta, almacenamiento y consumo, con integración nativa y observabilidad de punta a punta.
- ERPPedidos, fiscal e inventario
- CRMClientes y oportunidades
- E-commerceTienda, APIs y eventos
- Ingesta y CDCFivetran y Airbyte
- PipelinesOrquestación en Airflow
- Data warehouseSnowflake o BigQuery
- Modeladodbt, pruebas y documentación
- Calidad y LGPDLinaje y observabilidad
- BI y dashboardsPower BI o Looker
- Analytics y MLPrevisión y scoring
- DecisiónKPIs fiables por área
Arquitectura de referencia. Las herramientas de cada capa cambian según el stack que la empresa ya usa.
Qué entregamos en datos
Cuatro frentes a cargo del mismo squad, con analytics engineer, data engineer y científico de datos en el mismo equipo.
Ingeniería de datos
Pipelines fiables que funcionan solos, con orquestación, pruebas automatizadas, observabilidad y CI/CD. Se acabó el cron job perdido en una máquina virtual.
- Warehouse en Snowflake, BigQuery o Databricks, con modelado dimensional.
- Ingesta ELT con Fivetran, Airbyte y captura de cambios (CDC).
- Transformaciones en dbt, versionadas, probadas y documentadas.
- Orquestación en Airflow y deploy de modelos por CI/CD.
BI y dashboards
Power BI, Tableau o Looker con un modelado semántico sólido, seguridad a nivel de fila y actualización fiable. Adopción real, no solo dashboards bonitos.
- Modelado en estrella (Kimball) y medidas DAX optimizadas.
- Seguridad a nivel de fila (RLS) y workspaces por área.
- Actualización incremental y pipelines de deploy en Dev, QA y Prod.
- LookML versionado y analytics embebido en productos digitales.
Gobernanza y calidad
Gobernanza de verdad, no una política en PDF: catálogo, linaje, contratos de datos y LGPD desde el primer día.
- Catálogo de datos y glosario de negocio versionado.
- Linaje automático de la fuente al dashboard.
- Enmascaramiento dinámico, tokenización y derechos del titular.
- Alertas de actualización, volumen y cambios de schema.
Analytics avanzado
Del dashboard a la decisión automatizada: modelos predictivos, IA generativa y automatizaciones que funcionan en producción.
- Previsión de demanda con series temporales y redes neuronales.
- Propensión de compra, churn y LTV por cliente.
- Preguntas en lenguaje natural sobre el warehouse.
- MLOps con Vertex AI, SageMaker y MLflow.
Qué herramienta tiene sentido para ti
Somos agnósticos de stack. En el diagnóstico, la elección sale del perfil de quien la va a usar, de la madurez analítica y del costo total de la operación, no de un paquete cerrado.
¿Cuál es la madurez de datos de tu empresa?
Cuatro etapas, del informe en hoja de cálculo a la decisión automatizada. El diagnóstico muestra dónde está la operación y los próximos pasos.
Reactivo
Hojas de cálculo y exportaciones manuales. Cada área tiene su propio número.
- Centralizar los datos en un warehouse en la nube.
- Cambiar las hojas de cálculo críticas por dashboards versionados.
- Inventariar fuentes y datos personales (LGPD).
Repetible
Base de datos operativa e informes puntuales, que tardan días en salir.
- Transformaciones versionadas y probadas en dbt.
- Catálogo de datos con glosario de negocio.
- Metas de actualización y calidad por pipeline.
Gestionado
Warehouse centralizado y métricas alineadas entre áreas.
- Observabilidad de datos.
- Equipo de analytics engineering estructurado.
- Primeros modelos de ML operados con MLOps.
Optimizado
Fuente única de verdad, con linaje y auditoría continua.
- IA generativa y self-service avanzado.
- Data products y arquitectura mesh.
- Datos servidos a las áreas mediante APIs internas.
Diagnóstico de madurez de datos
Cinco preguntas, unos dos minutos. Al final, ves la etapa de tu operación y tres próximos pasos para avanzar.
Tus respuestas se quedan en tu navegador. No se envía nada hasta que pidas el diagnóstico por e-mail.
Pregunta 1 de 5
Cuatro etapas para convertirse en una operación orientada por datos
- 1
Discovery y assessment
Mapeamos fuentes, KPIs, brechas y objetivos de negocio y entregamos el roadmap.
- 2
Arquitectura y MVP
Diseñamos el stack y ponemos en producción el primer caso de uso.
- 3
Escala
Sumamos nuevas fuentes, dashboards, modelos y gobernanza.
- 4
Soporte continuo
Equipo dedicado a la evolución, con observabilidad y monitoreo continuo.
Preguntas frecuentes
¿Por dónde empieza un proyecto de datos con CCX?
Por el diagnóstico de madurez: mapeamos fuentes, KPIs por área, cuellos de botella y objetivos. De ahí salen el roadmap y el primer caso de uso, que llega a producción antes de cualquier expansión.
¿Con qué herramienta de BI trabajan?
Con Power BI, Tableau, Looker y Metabase. Somos agnósticos de stack: la elección depende del perfil de quien consume, de la madurez analítica y del costo total, no de un paquete cerrado.
¿Necesitamos un data warehouse?
Si los números viven en hojas de cálculo y en bases de datos operativas, centralizarlos en un warehouse en la nube (Snowflake, BigQuery o Databricks) suele ser el primer paso. Es lo que da una fuente única de verdad a dashboards y modelos.
¿Cómo entra la LGPD en el proyecto?
Desde el primer día: mapeo de datos personales, enmascaramiento dinámico y tokenización, derechos del titular, bases legales auditables y logs de acceso con retención configurable.
¿Se puede usar IA sobre nuestros datos?
Sí. Con una capa semántica validada, es posible hacer preguntas en lenguaje natural al warehouse, además de poner en producción modelos de previsión de demanda, churn y LTV.
¿El conocimiento se queda con nuestro equipo?
Sí. Cada entrega sale documentada en dbt docs, con un catálogo consultable y capacitación por perfil: ejecutivo, analista y técnico.
¿CCX sigue después de la entrega?
En la etapa de soporte continuo, un equipo dedicado se ocupa de la evolución de la plataforma, la observabilidad de los pipelines y el monitoreo continuo.
Guía de datos y BI enterprise
El stack moderno para decidir en tiempo real: arquitectura, warehouse, BI, gobernanza e IA aplicada, tal como los implementa CCX.
Arquitectura moderna: lakehouse, ELT y capas Medallion
La arquitectura de referencia combina las capas Bronze (dato en bruto), Silver (limpio y conformado) y Gold (listo para el negocio) sobre un lakehouse o warehouse. Esto separa responsabilidades, permite reprocesar sin duplicar y ofrece trazabilidad de punta a punta.
La ingesta es ELT, no ETL: Fivetran para conectores SaaS, Airbyte para conectores propios y CDC para bases de datos transaccionales. Las transformaciones viven en dbt, con pruebas, documentación y CI/CD, y la observabilidad avisa al equipo antes de que el problema llegue al dashboard.
Snowflake, BigQuery, Redshift o Databricks
Snowflake separa cómputo y almacenamiento y funciona en AWS, Azure y GCP. BigQuery es serverless y la elección natural para quien ya está en Google Cloud. Redshift tiene sentido para operaciones muy apoyadas en AWS. Databricks es la elección cuando el ML y la ingeniería en Spark pasan a ser el centro del producto.
En la mayoría de los proyectos, el primer stack es Snowflake, dbt y Fivetran con la herramienta de BI que el equipo ya usa, y evoluciona a Databricks cuando el ML pasa a ser central.
Power BI, Tableau, Looker o Metabase
Power BI encaja en operaciones Microsoft con muchos consumidores ocasionales. Tableau gana en la exploración visual profunda. Looker es BI como código, con una capa semántica rigurosa y analytics embebido. Metabase atiende a equipos compactos que quieren BI sin burocracia.
CCX implementa las cuatro y ayuda a elegir según el perfil de usuario, la madurez analítica y el costo total.
Gobernanza, LGPD y cultura de datos
La mayoría de los proyectos fracasa por falta de responsables y de procesos, no de tecnología. El framework es ligero: responsables de datos en el negocio, data stewards en el equipo de datos, catálogo, contratos de datos entre productores y consumidores y un comité que aprueba los cambios en la capa Gold.
En la LGPD: clasificación de datos personales, enmascaramiento por políticas en el warehouse, seudonimización y derecho al olvido con registro de auditoría. La cultura de datos entra en el alcance, con documentación accesible para el negocio y capacitación por perfil.
IA aplicada: del warehouse al agente en producción
El stack de datos alimenta tres tipos de IA: analytics predictiva (churn, LTV, previsión), recomendación en producción mediante un feature store e IA generativa conectada al warehouse, con agentes que responden preguntas del negocio en lenguaje natural.
La capa semántica es un requisito previo: sin ella, el agente inventa métricas. Por eso recomendamos empezar por preguntas en lenguaje natural sobre la capa semántica antes de pasar a agentes complejos.
Habla con un arquitecto de datos.
Treinta minutos con un ingeniero de CCX, sin costo, para mapear tu stack actual, los cuellos de botella y el camino hacia una operación orientada por datos.