Contrato de datos
Fuentes, definiciones, calidad, permisos, retención y propietarios.
Data & BI Foundation · Gerencia con datos dispersos
Datos confiables e IA aplicada con gobierno
Centralizar datos críticos y entregar KPIs confiables.
La arquitectura se define desde procesos, datos, integraciones y criterios de aceptación; no desde una herramienta aislada.
ALCANCE COMERCIAL DE REFERENCIA
Data & BI Foundation
- Resultado
- Centralizar datos críticos y entregar KPIs confiables
- Implementación desde
- $23.300.000
- Duración estimada
- 10–14 semanas
- Operación mensual desde
- $2.750.000
Valores referenciales en CLP. Licencias, consumo de terceros y dependencias no validadas se cotizan por separado.
SEÑALES
Cuándo conviene revisar esta solución.
Estas señales provienen de las capacidades técnicas asociadas por el motor. El diagnóstico confirma cuáles aplican al caso real.
- 01
Los equipos quieren aplicar IA, pero las fuentes no comparten definiciones, calidad ni permisos.
- 02
Los prototipos funcionan con ejemplos controlados y fallan al enfrentar datos incompletos o cambiantes.
- 03
Las respuestas o predicciones no conservan fuente, versión ni un mecanismo de revisión humana.
ENFOQUE
Una primera entrega completa y verificable.
- 01Caso de decisión
Definimos usuario, acción, costo del error y evidencia mínima antes de elegir un modelo.
- 02Base de datos confiable
Acordamos fuentes, contratos, calidad, acceso, retención y linaje.
- 03Piloto evaluable
Construimos el flujo con conjunto de pruebas, umbrales y derivación humana.
- 04Operación y gobierno
Registramos costo, latencia, calidad, cambios y responsables de revisión.
ENTREGABLES
Qué debe quedar operativo y documentado.
Pipeline y servicio
Ingesta, transformación, almacenamiento, API o interfaz para el caso priorizado.
Marco de evaluación
Casos de prueba, métricas, umbrales, trazabilidad y supervisión humana.
CAPACIDADES DEL MOTOR
Servicios que pueden participar.
La oferta organiza el resultado; estas capacidades aportan contenido técnico, procesos, entidades y criterios de decisión sin convertirse en un catálogo de 60 tareas.
01ingenieria-software
Plataformas de Datos e IA Aplicada
prepara datos confiables y servicios controlados para incorporar analítica o IA en decisiones empresariales sin desconectar modelos, permisos y operación.
Revisar capacidad ↗02datos-medicionAnalítica Digital y Dashboards
define eventos y estados que conectan navegación, campañas y oportunidades, con un dashboard que responde preguntas concretas.
Revisar capacidad ↗03datos-medicionAutomatización de Reportes
consolida fuentes con reglas y controles para reducir trabajo manual sin ocultar diferencias de definición o calidad.
Revisar capacidad ↗04ingenieria-softwareIntegración de APIs y Sistemas
conecta aplicaciones y fuentes de datos mediante contratos verificables para eliminar duplicación, conservar trazabilidad y manejar fallas sin perder operaciones.
Revisar capacidad ↗PREGUNTAS FRECUENTES
Antes de definir alcance e inversión.
¿Qué mantenimiento necesita el software después del lanzamiento?
Conviene separar garantía, soporte operativo, infraestructura, actualizaciones preventivas y evolución funcional. El acuerdo debe definir severidades, tiempos de respuesta, monitoreo, respaldos, despliegues, responsables y costos de terceros, además de una forma de priorizar mejoras.
¿Cómo definen un MVP sin dejar una solución frágil?
El MVP debe cerrar un recorrido operativo real y producir una señal de éxito. Incluye los roles, datos e integraciones mínimos, además de pruebas, monitoreo y límites de alcance. Las etapas siguientes se priorizan con evidencia del uso, no con una lista inicial de funciones sin validar.
¿Pueden integrar el software con nuestro ERP, CRM o sistemas actuales?
Sí, cuando el sistema ofrece una interfaz o es posible construir un adaptador seguro. Definimos autenticación, contratos y mapeo de datos, límites, reintentos, idempotencia, alertas, conciliación y una salida manual para los casos críticos. La viabilidad se confirma con documentación y accesos técnicos.
¿Cómo incorporan seguridad y protección de datos en el desarrollo?
La seguridad se trata como requisito desde el diagnóstico: mínimo privilegio, roles, gestión de secretos, cifrado cuando corresponde, control de dependencias, registros, respaldo y recuperación, pruebas y respuesta a incidentes. Los controles se ajustan al riesgo, los datos y la exposición de cada sistema.
SIGUIENTE DECISIÓN
¿Datos confiables e IA aplicada con gobierno?
Revisemos el proceso, los datos y las dependencias para convertir esta oferta de referencia en un alcance verificable.