Infoverity ayuda a las empresas a diseñar e implementar las plataformas de datos, las capas de analítica y los flujos de datos que cierran la brecha entre los datos que ya tienen y las decisiones que necesitan tomar. Esa misma infraestructura es la que hace fiable la IA cuando llega el momento de ponerla en marcha.
La mayoría de las empresas trabajan con datos en los que no confían del todo. Los informes tardan días en producirse y, aun así, se contradicen entre sí. Los usuarios de negocio hacen cola para pedir información a un equipo técnico que dedica más tiempo a preparar los datos que a responder preguntas. La misma métrica tiene tres definiciones distintas según de qué sistema se haya extraído. No es un problema de herramientas: es un problema de plataforma y de arquitectura, y se agrava en el momento en que entra la IA. Los modelos generativos y los agentes de IA dependen por completo de la fiabilidad de los datos con los que razonan. Los sistemas aislados y las definiciones inconsistentes no solo ralentizan la analítica: hacen que los resultados de la IA sean incontrolables.
Infoverity cierra esta brecha con sus servicios de Analítica, IA y Gestión de Datos. Planteamos la estrategia e implementamos la infraestructura que hace posible trabajar con datos fiables: el data warehouse o el data lake en la nube, las capas semánticas y los marcos de indicadores clave (KPI). Así, cada equipo accede a la información fiable que necesita. Sobre esa misma base, desplegamos los modelos de IA. Contamos con más de 1.000 proyectos entregados y más de 200 clientes empresariales, y trabajamos siempre bajo el mismo enfoque: la plataforma y la IA forman un único programa integrado.
La experiencia de Infoverity ha cambiado radicalmente el panorama de datos en SSM.
"No solo hemos consolidado los datos maestros de 4 dominios en menos de 18 meses: también hemos creado una hoja de ruta de datos estratégica para los próximos 2 años. El equipo nos ha ayudado a construir una plataforma de MDM y gobierno de datos de primer nivel, mientras seguimos acelerando el desarrollo de un ecosistema de datos integrado y de autoservicio para que SSM lo utilice. No estaríamos donde estamos en nuestro recorrido de datos sin Infoverity como socio estratégico de pensamiento e implementación."- Traducido del original en inglés
Te ayudamos a diseñar la estrategia y a implementar tu data warehouse o data lake, consolidando los datos de tus sistemas operativos en una única plataforma. Definimos también la lógica de negocio que hace que cada métrica sea coherente, para que cada equipo trabaje con una versión de los datos en la que puede confiar. No es solo un repositorio de datos: es una capa de inteligencia.
Implementamos la capa semántica, el catálogo de datos y los controles de acceso que permiten a analistas, equipos de operaciones y usuarios de negocio encontrar, entender y usar los datos por su cuenta, sin tener que esperar a que un equipo técnico les resuelva cada solicitud. Una organización con la que trabajamos pasó de canalizar cada petición de datos a través de un único equipo técnico, a dar a toda la organización acceso directo y a demanda.
Un panel de control estático que nadie abre no es inteligencia de negocio. Diseñamos cuadros de mando con indicadores clave (KPI) gobernados e integramos métricas en tiempo real directamente en las herramientas y aplicaciones que tus equipos ya usan. VirtuAlly redujo el tiempo medio de incorporación de pacientes de 10 minutos a entre 1 y 2 minutos, tras sustituir el seguimiento manual en hojas de cálculo por una lógica de KPI automatizada y gobernada, implementada sobre un data warehouse en la nube.
Los modelos de IA que razonan entre distintos dominios necesitan datos integrados, gobernados y coherentes. Te ayudamos a implementar la plataforma de datos en la nube con la trazabilidad, los controles de calidad y las definiciones semánticas que hacen que los resultados de la IA sean fiables, auditables y desplegables a gran escala. El trabajo de plataforma y el trabajo de IA forman un único programa, no dos proyectos separados.
El cuello de botella casi nunca es un problema de capacidad: es un problema de cómo está diseñado el acceso a los datos. Cuando todas las peticiones pasan por un único equipo, ese equipo dedica su tiempo a extraer y entregar información en vez de analizarla. La solución pasa por rediseñar el modelo de acceso: un catálogo de datos gobernado, una capa de acceso directo a los datos y controles basados en roles. Así, el equipo de analítica deja de ser una cola de peticiones y empieza a dedicarse al trabajo para el que fue contratado.
La inconsistencia entre métricas casi siempre es un problema de arquitectura, no de los informes en sí. Cuando cada equipo construye su propia lógica de cálculo sobre los mismos datos en bruto, es normal que cada uno llegue a un resultado distinto. La solución está en una capa semántica gobernada que defina cada métrica una sola vez, a nivel de plataforma, para que todos los paneles, informes y consultas de IA trabajen siempre con el mismo cálculo.
La adopción de una plataforma falla casi siempre porque el gobierno de los datos se piensa demasiado tarde. Los usuarios de negocio necesitan saber qué datos existen, qué significan, con qué frecuencia se actualizan y si tienen permiso para usarlos. Contar con un catálogo de datos, documentación de trazabilidad y flujos de solicitud de acceso bien definidos es lo que convierte un data lake en algo que un usuario no técnico puede explorar por su cuenta.
La IA que razona entre distintos dominios es la más valiosa, y también la más difícil de levantar sobre una infraestructura fragmentada. Unificar el modelo de datos, resolver los conflictos de definición y montar la capa de integración que alimenta a los modelos de IA con datos completos, actualizados y coherentes desde cada sistema relevante es lo que marca la diferencia. La IA solo es fiable cuando antes se ha hecho bien el trabajo de datos.
Descubre cómo Infoverity ayudó a mejorar los resultados de un cliente mediante gobierno de datos y acceso directo a los datos, usando Databricks e Informatica MDM.
Te ayudamos a diseñar la arquitectura y a migrar a entornos de data warehouse y lakehouse en la nube, pensados tanto para la carga de analítica que tienes hoy como para los casos de uso de IA que sumarás después.
Diseñamos los pipelines que llevan los datos desde tus sistemas de origen hasta tu plataforma de forma fiable y a gran escala, con la trazabilidad que necesitan tus programas de gobierno y de IA. En tiempo real o por lotes, en todos los sistemas que importan.
Diseño de la capa semántica, desarrollo de cuadros de mando con indicadores clave (KPI), implementación del catálogo de datos y configuración de herramientas de BI (inteligencia de negocio). Los usuarios de negocio llegan directamente a los datos que necesitan. El equipo de analítica se centra en analizar, no en extraer.
Un diagnóstico específico que analiza tu plataforma de datos actual en relación con los casos de uso de IA de tu hoja de ruta, identifica qué está bloqueando el paso al entorno real y define el plan de trabajo para resolverlo.
Lógica de KPIs gobernada, integrada en las herramientas y flujos de trabajo que tus equipos ya usan. Decisiones operativas tomadas sobre datos en vivo, no sobre la exportación del día anterior.
Despliegue integral de aplicaciones de aprendizaje automático (ML) y de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) sobre tu plataforma de datos gobernada, desde la fase de prueba de concepto hasta el entorno real, sobre una infraestructura que tu equipo de datos entiende y puede mantener.
¿Tus datos están a la altura de la transformación que quieres impulsar en tu negocio?
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