El problema que resolvemos
La mayoría de empresas tienen datos dispersos en decenas de sistemas: CRM, ERP, hojas de cálculo, bases de datos legacy. Sacar un informe fiable lleva días. Tomar una decisión basada en datos reales es casi imposible.
Datos en silos, informes manuales en Excel, semanas para responder una pregunta de negocio, decisiones basadas en intuición.
Datos centralizados en BigQuery, dashboards en tiempo real en Looker, respuestas en segundos, decisiones basadas en datos.
Datos e IA ya no son dos proyectos separados
Google ha convertido BigQuery en una plataforma completa de datos a IA — lo que llama el Agentic Data Cloud. Los mismos datos que alimentan tus dashboards alimentan a tus agentes de IA. Por eso, construir una buena plataforma de datos es el paso 1 de cualquier estrategia de IA.
Con Conversational Analytics (disponible en BigQuery y Looker), cualquier persona del equipo pregunta en lenguaje natural y obtiene respuestas al momento — sin SQL y sin esperar a un dashboard.
Los data agents de Google (ingeniería y ciencia de datos, ya disponibles) construyen pipelines, vigilan la calidad del dato y automatizan modelos predictivos — tu plataforma se mantiene sola cada vez más.
La capa semántica de Looker define una única fuente de verdad para métricas y dimensiones: según Google, mejora hasta dos tercios la precisión de las respuestas de la IA. Sin datos gobernados, la IA alucina.
Los agentes analíticos que construimos sobre BigQuery y Looker se publican directamente en Gemini Enterprise, para que toda tu plantilla trabaje con datos vivos.
Descubre Gemini Enterprise →Nuestro framework en 5 pilares
No te vendemos herramientas sueltas — te guiamos en un viaje completo de datos con un marco probado:
Definimos qué datos necesitas, dónde están y cómo deben fluir. Creamos una hoja de ruta clara: qué migrar primero, qué métricas importan y cómo medir el ROI.
Implementamos BigQuery como tu data warehouse central: serverless, sin infraestructura que gestionar, consultas sobre petabytes en segundos. Conectamos todas tus fuentes de datos con pipelines automatizados (Dataflow, Pub/Sub).
Dashboards interactivos que se actualizan en tiempo real. Informes self-service para que cada departamento acceda a sus métricas sin depender de IT. Alertas automáticas cuando algo se desvía.
Modelos predictivos con BigQuery ML y Vertex AI directamente sobre tu warehouse, y analítica conversacional para preguntar a los datos en lenguaje natural. Previsión de demanda, detección de anomalías, segmentación de clientes — sin necesidad de científicos de datos en plantilla.
Gestión del cambio, formación a equipos, gobernanza y catálogo de datos con Dataplex, y soporte gestionado para que la plataforma evolucione con tu negocio.
Cómo empezamos: tres formas de trabajar con nosotros
Sin proyectos eternos ni licencias que no necesitas. Empezamos pequeño, demostramos valor y escalamos:
Auditamos tus fuentes de datos, evaluamos tu madurez analítica y te entregamos un roadmap priorizado con ROI estimado por caso de uso.
BigQuery como warehouse central, pipelines automatizados con Dataflow y tus primeros dashboards Looker en producción. Equipo dedicado — arquitecto de datos, ingenieros y PM — y formación incluida.
Gobernanza con Dataplex, optimización de costes, nuevos casos de uso de IA y agentes, y soporte gestionado. La plataforma evoluciona con tu negocio.
Casos de uso por industria
Esto no es teoría — son los escenarios reales que implementamos para nuestros clientes:
BigQuery ML para predecir demanda por SKU y temporada. Reducción de roturas de stock y sobrestock con modelos entrenados sobre datos históricos de ventas.
Streaming analytics con Pub/Sub + Dataflow para detectar transacciones sospechosas en milisegundos. Modelos de anomalías con Vertex AI.
Unificación de datos de Google Ads, CRM y web analytics en BigQuery. Dashboards en Looker para ver ROI real por canal, campaña y segmento.
Análisis de datos de flota, tiempos de entrega y costes operativos. Dashboards operacionales que muestran KPIs en tiempo real.
¿Por qué BigQuery y no otra solución?
Serverless, sin infraestructura. Pago por consulta. Escala a petabytes sin configuración. ML, búsqueda vectorial y agentes de IA integrados.
Requiere gestionar clusters. Escalado manual. Costes de almacenamiento separados.
Hardware caro, licencias, mantenimiento. Escalado en semanas. Costes fijos elevados.
Stack tecnológico que implementamos
Preguntas frecuentes
Partner Premier de Google Cloud · +50 clientes activos en España
¿Listo para tomar decisiones basadas en datos?
Empieza con el Data Maturity Assessment gratuito: evaluamos tu madurez de datos y te proponemos un roadmap concreto con ROI estimado.
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