Data / Intelligence
Plataforma web de social listening
Plataforma web de social listening (redes sociales, principalmente TikTok), con vista de cliente y panel de administración.
- +1 año
- En operación
PXL DATA
Datos que se convierten en decisiones.
Diseñamos arquitecturas de datos modernas: ingesta, modelado dimensional, data warehouse, transformaciones gobernadas, analítica self-service y métricas que el equipo de negocio realmente entiende.
- 6 a 16 semanas
- Duración típica
- Equipo dependerá de Alcance
- Equipo
- PXL Project, PXL Dedicated o PXL Flex
- Modelo
Qué incluye
Adaptable a la madurez de tu data y volumen
Estrategia de datos
Definimos arquitectura, fuentes, modelo de datos, frecuencia de ingesta y plan de gobernanza alineado al negocio.
Ingesta y ETL/ELT
Pipelines con Airbyte, Fivetran, dbt o desarrollo a medida según fuentes y volumen. Trabajos batch y streaming.
Data warehouse moderno
Snowflake, BigQuery, Redshift o Databricks según patrón de consultas, costos y stack existente.
Modelado dimensional y semántico
Modelos estrella, métricas certificadas y capa semántica para que negocio y data hablen el mismo idioma.
Transformaciones con dbt
Lógica de negocio versionada, testeada y documentada. Sin SQL escondido en Looker o en macros de Excel.
Dashboards y BI
Looker, Metabase, Tableau, Power BI según madurez del equipo. Dashboards que se actualizan automáticamente y que el usuario final realmente abre.
Calidad y gobernanza
Tests automatizados de calidad, linaje, catálogo de datos, ownership y acceso por rol. Compliance desde el modelado.
Analítica embebida y productos de datos
Integración de analítica dentro de productos digitales (B2B SaaS dashboards, portales clientes) y construcción de productos de datos a medida.
Bases de conocimiento para IA
Convertimos manuales, procesos y documentos dispersos en conocimiento ordenado, actualizado y con responsable, listo para que la IA responda con precisión. La conexión con agentes la cubre PXL Intelligence.
Para quién
¿Es PXL Data lo que necesitas?
Te ayudamos a decidir rápido. Si no somos el match correcto, te recomendamos a quién sí.
No es para ti si…
- Necesitas un dashboard de 3 KPIs y lo resuelves con Google Sheets
- No tienes equipo que vaya a operar los datos después del proyecto
- Esperas un data warehouse 'mágico' sin definir qué preguntas vas a hacer
- Tus fuentes de datos no existen o no están limpias (empieza con un inventario)
- Buscas la herramienta de moda sin importar fit con el negocio
Es para ti si…
- Tienes datos en múltiples sistemas y no logras consolidarlos para reportar
- El equipo de negocio toma decisiones con Excel que tarda 2 días en preparar
- Tu producto necesita analítica embebida para clientes B2B
- Pagas mucho por dashboards que nadie usa porque los datos no son confiables
- Estás regulado y necesitas trazabilidad y linaje de cada métrica
Problema
El costo de datos que nadie cree.
Muchas empresas creen que su problema de datos es de herramienta, cuando casi siempre es de modelado y gobernanza. Compran Tableau o Looker, conectan a una base sucia y producen 200 dashboards que nadie cree. El problema real es que no hay una sola fuente de verdad sobre qué es 'revenue', 'cliente activo' o 'churn'.
Métricas distintas entre áreas porque cada quien usa su propia query
Reportes desactualizados sin que nadie se dé cuenta
ETL frágiles que rompen cada vez que cambia un sistema fuente
Reportes semanales hechos a mano que consumen días del equipo
Imposibilidad de responder preguntas nuevas sin pedirle 2 semanas al área de TI
Acceso a datos sensibles sin control ni auditoría
Resultados de negocio
Decisiones más rápidas con datos confiables.
Datos bien arquitectados convierten al equipo de negocio en autosuficiente. Decisiones que tardaban semanas se toman en minutos. Métricas son consistentes entre áreas. La analítica deja de ser un departamento de servicios reactivo y se convierte en una capacidad estratégica.
Una sola fuente de verdad acordada entre negocio, producto y finanzas
Decisiones operativas en minutos, no en días
Equipo de negocio autónomo para responder sus propias preguntas
Analítica embebida en producto que se monetiza o reduce churn
Cumplimiento de regulación con linaje y auditoría completos
Datos confiables que sostienen IA, automatización y forecasting reales
Proceso
5 pasos del engagement típico.
Diagnóstico y estrategia
Inventario de fuentes, casos de uso prioritarios, definición de métricas certificadas y arquitectura objetivo.
Ingesta y modelado
Construcción de pipelines de ingesta y modelos dimensionales. Pruebas de calidad automatizadas.
Capa semántica y BI
Definición de capa semántica certificada, construcción de dashboards core y self-service para usuarios de negocio.
Adopción y gobernanza
Capacitación, catálogo de datos, política de acceso y proceso para mantener calidad y métricas vivas.
Evolución continua
Nuevos casos de uso, productos de datos, analítica embebida y soporte continuo con PXL Dedicated o PXL Flex.
Casos relacionados
Proyectos donde este servicio fue protagonista.
Gobierno
CONRICyt
Acceso unificado a repositorios académicos para 300K+ investigadores en México.
- 300k
- Usuarios activos
- 12M
- Búsquedas/año
- 4×
- Velocidad búsqueda
SaaS B2B
Extracción y clasificación de documentos con IA
Modelo de IA para extracción y clasificación de documentos operativos de centros comerciales (contratos, reportes, facturación). Base de datos vectorial con búsqueda semántica, validación cruzada y traspaso a humano en casos excepcionales.
- 99%
- Precisión
- -80%
- Tiempo de procesamiento por documento
Stack | Herramientas | Estándares
Tecnologías que usamos en PXL Data.
Stack moderno de data governance. Modelado, transformación y BI sobre plataformas cloud probadas.
- Snowflake
- BigQuery
- Redshift
- Databricks
- dbt
- Airbyte
- Fivetran
- Stitch
- Airflow
- Looker
- Metabase
- Tableau
- Power BI
- Apache Spark
- Kafka
- Dagster
- Great Expectations
- Looker Studio
- Apache Superset
Preguntas frecuentes
Lo que casi siempre preguntan.
¿Snowflake, BigQuery o Redshift?
Depende. BigQuery es excelente si ya estás en GCP y tu carga es analítica con consultas grandes esporádicas. Snowflake es el más flexible para multi-cloud y workloads mixtos. Redshift sigue siendo válido si ya tienes ecosistema AWS profundo. En Discovery te damos recomendación con costos proyectados a 12 meses.
¿Por qué dbt y no SQL en Looker o Tableau?
Porque separamos la transformación de datos (dbt, gobernada y versionada) de la visualización (Looker, Tableau, Power BI). Así la lógica de negocio no queda encerrada dentro de un dashboard específico.
¿Pueden hacer analítica embebida en mi producto?
Sí, podemos construir analítica dentro de tu propio producto, no solo dashboards internos para tu equipo.
¿Cuánto cuesta operar un data warehouse moderno?
Depende del volumen de datos y de cuántas fuentes se integren.
¿Pueden ayudarnos a definir KPIs?
Sí, parte del trabajo es ayudar al equipo de negocio a definir métricas que realmente entiendan y usen, no solo construir el pipeline de datos.
¿Manejan datos sensibles y cumplimiento normativo?
Sí, aplicamos gobernanza de datos, control de acceso basado en roles y cumplimiento desde la etapa de modelado de datos, no como algo posterior. Si tu proyecto requiere un estándar específico, lo confirmamos desde la etapa de diseño de la arquitectura.
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