Decisiones basadas en datos.
En SUMāTO convertimos los datos dispersos de su organización en una capacidad de decisión confiable, gobernada y lista para escalar. Diseñamos, construimos y operamos la plataforma analítica que su dirección necesita para anticiparse, no solo para reaccionar.
La analítica de datos empresarial convierte el dato disperso en una decisión repetible, sobre las fuentes que la organización ya opera.
Quién la entrega
SUMāTO, firma de consultoría e integración tecnológica fundada en 2016, con sede en México y oficina en Bogotá, y cobertura en América Latina. En español y en la zona horaria del cliente.
Dónde se aplica
Cobranza y riesgo de cartera, pronóstico de demanda, calidad del dato maestro, reportes regulatorios y tableros que se usan para decidir, no para archivar.
Cómo empieza
Con un diagnóstico de 60 minutos sobre un proceso real y medible. La organización conserva los entregables del diagnóstico aunque decida no avanzar.
Bajo qué criterio
DAMA-DMBOK para el gobierno del dato, ISO/IEC 25012 para la calidad y ISO/IEC 38505 para la rendición de cuentas sobre el dato.
Es el conjunto de arquitectura, ingeniería, gobierno y modelos que permite que cada área de su empresa pregunte y obtenga respuestas confiables sobre lo que pasó, por qué pasó y qué conviene hacer a continuación. No se trata de acumular tableros, sino de construir una fuente única de verdad sobre la cual la dirección pueda actuar con seguridad. La analítica de datos bien implementada es, además, la base indispensable sobre la que se construye cualquier iniciativa seria de inteligencia artificial.
El dato es un activo solo cuando se puede confiar en él.
La mayoría de las organizaciones tiene datos de sobra; el reto está en integrarlos, hacerlos consistentes y gobernarlos. Estas son las razones por las que invertir en una capacidad analítica seria deja de ser opcional.
Una sola versión de la verdad
Elimina las discusiones sobre qué cifra es la correcta y alinea a finanzas, comercial y operaciones sobre los mismos indicadores.
Velocidad de decisión
Reduce el tiempo entre una pregunta de negocio y una respuesta sustentada, de semanas de conciliación manual a minutos.
Anticipación
Los modelos predictivos permiten ver tendencias, riesgos y oportunidades antes de que se materialicen en el resultado.
Eficiencia operativa
Automatiza la consolidación de información y libera a sus equipos del trabajo repetitivo de armar reportes manuales.
Cumplimiento y trazabilidad
El gobierno del dato asegura que la información sensible esté controlada, auditada y lista para el regulador.
Cimiento para la IA
Sin datos limpios, integrados y gobernados, cualquier proyecto de inteligencia artificial parte sobre arena.
Una capacidad analítica de extremo a extremo.
Cubrimos todo el ciclo del dato, desde la estrategia y el gobierno hasta la operación de modelos en producción. Cada capacidad se entrega de forma modular y se integra sobre el Data Platform que implementamos y operamos.
Estrategia y gobierno de datos
Definimos la visión, las políticas y los roles que convierten al dato en un activo corporativo administrado con disciplina.
Ingeniería de datos (ETL/ELT)
Construimos pipelines robustos que integran sus fuentes, las transforman y las dejan listas para el análisis de forma automática.
Data warehouse y lakehouse
Diseñamos el repositorio central, en la nube o híbrido, que sostiene tanto el reporte estructurado como la analítica avanzada.
BI y tableros ejecutivos
Entregamos tableros de indicadores claros para la dirección, con la información correcta en el nivel correcto de cada decisión.
Analítica avanzada y modelos predictivos
Desarrollamos modelos de pronóstico, clasificación y segmentación que anticipan el comportamiento del negocio.
Calidad y catálogo de datos
Implementamos reglas de calidad, linaje y un catálogo que permite a cada usuario encontrar y confiar en el dato que utiliza.
Self-service analytics
Habilitamos a las áreas de negocio para que respondan sus propias preguntas, sin depender de un equipo técnico central.
Data Platform
La plataforma de datos que diseñamos, integramos y operamos reúne ingeniería, gobierno y modelos en una base lista para crecer hacia la inteligencia artificial.
De la teoría a resultados concretos de negocio.
Estos son escenarios reales donde la analítica de datos cambia la forma en que opera y decide una organización.
Tableros ejecutivos y KPIs
La dirección monitorea el desempeño del negocio en un solo lugar, con indicadores consistentes y siempre actualizados.
Métricas en tiempo real
Operaciones y ventas reaccionan al instante con datos que fluyen continuamente desde sus sistemas transaccionales.
Detección de fraude
Identificamos patrones anómalos en transacciones para alertar operaciones sospechosas antes de que generen pérdida.
Scoring y riesgo crediticio
Estimamos la probabilidad de incumplimiento para apoyar decisiones de originación y gestión de cartera más precisas.
Forecasting de demanda
Anticipamos la demanda futura para planear compras, producción y abastecimiento con menor incertidumbre.
Segmentación de clientes
Agrupamos a sus clientes por comportamiento y valor para personalizar ofertas y enfocar el esfuerzo comercial.
Optimización de inventario
Equilibramos disponibilidad y costo de inventario con base en patrones de consumo y pronósticos confiables.
Análisis de cartera
Damos visibilidad sobre la evolución, concentración y deterioro de la cartera para anticipar acciones de cobranza.
Reporting regulatorio
Producimos reportes auditables y trazables que cumplen los requerimientos del regulador con un mínimo esfuerzo manual.
Lo que cambia cuando el dato se vuelve confiable.
Decisiones más rápidas y sustentadas
Su comité directivo deja de discutir cifras y empieza a discutir decisiones, con información que todos reconocen como válida.
Menos esfuerzo manual
La consolidación de reportes se automatiza, liberando a equipos valiosos para análisis de mayor impacto.
Mayor anticipación al riesgo
Los modelos predictivos alertan sobre fraude, deterioro de cartera o caídas de demanda con tiempo para actuar.
Control y cumplimiento
El gobierno del dato asegura trazabilidad y control sobre la información sensible, reduciendo la exposición regulatoria.
Escalabilidad sin retrabajo
Una arquitectura bien diseñada crece con su negocio sin necesidad de reconstruir todo cada vez que cambia una fuente.
Base lista para la IA
Al tener datos limpios y gobernados, los proyectos de inteligencia artificial parten sobre una fundación sólida y no sobre supuestos.
Una capacidad entregada por consultores.
Entregamos tecnología y acompañamiento: metodología, gobierno y operación. La analítica se vuelve una capacidad sostenible que sigue produciendo después del proyecto. Lo hacemos desde Ciudad de México y Bogotá, con equipos que trabajan en español y conocen el dato de la operación latinoamericana.
Diagnóstico (assessment)
Evaluamos la madurez de sus datos, fuentes y procesos para definir el punto de partida y la hoja de ruta más conveniente.
Arquitectura y gobierno de datos
Diseñamos la arquitectura alineada con su arquitectura empresarial y definimos las políticas de gobierno del dato.
Metodología (PMI/ágil)
Combinamos marcos PMI y prácticas ágiles para entregar valor en incrementos cortos y con control de alcance y riesgo.
Ingeniería de datos y modelos
Construimos los pipelines, el repositorio analítico y los modelos predictivos que sostienen los casos de uso priorizados.
Operación gestionada
Operamos la plataforma, monitoreamos la calidad y mantenemos los modelos para que la capacidad se mantenga viva en el tiempo.
Gobierno del dato y cumplimiento
Aseguramos trazabilidad, control de accesos y cumplimiento, dejando lista la base para avanzar hacia su preparación para IA.
Con qué criterio se implementa.
La implementación sigue los mismos marcos que ordenan un diagnóstico, de modo que lo que se construye queda auditable desde el primer día y la evidencia está lista cuando llega la auditoría.
DAMA-DMBOK
Gestión del dato. Gobierno, calidad y ciclo de vida: la implementación deja cada dominio de datos con dueño.
DCAM
Capacidad. La escala que permite demostrar que la operación de datos madura año contra año.
ISO/IEC 25012
Calidad medible. Exactitud, completitud y consistencia se monitorean como métricas, no como percepción.
ISO/IEC 38505
Rendición de cuentas. Quién responde por cada dominio de datos y ante quién.
Ley de protección de datos aplicable
Cumplimiento. Retención, acceso y tratamiento se implementan según el marco local, no según la costumbre.
Kimball / modelado dimensional
Modelo. El modelo analítico se diseña para las preguntas del negocio, no para el diagrama del sistema origen.
Lo que recibe su organización.
- Diagnóstico de madurez de datos con hoja de ruta priorizada por valor de negocio.
- Modelo de arquitectura de datos (warehouse o lakehouse) documentado y aprobado.
- Pipelines de ingeniería de datos (ETL/ELT) en operación sobre sus fuentes reales.
- Tableros ejecutivos y de operación con los KPIs definidos por cada área.
- Modelos predictivos para los casos de uso priorizados, validados y en producción.
- Catálogo de datos, reglas de calidad y linaje para sostener la confianza en la información.
- Marco de gobierno del dato con políticas, roles y controles de cumplimiento.
- Plan de operación gestionada y transferencia de conocimiento a sus equipos.
Lo que suelen preguntarnos los directivos.
¿Necesitamos tener todos nuestros datos ordenados antes de empezar?+
¿Cuánto tarda en verse el primer resultado?+
¿Reemplazan a nuestro equipo de tecnología?+
¿Funcionan con nuestras herramientas actuales o imponen una plataforma?+
¿Cómo aseguran la calidad y el gobierno de los datos?+
¿Esto nos prepara para usar inteligencia artificial?+
¿Cómo comenzamos a trabajar con SUMāTO?+
Con qué se entrega esta capacidad.
Una plataforma de datos se sostiene sobre la arquitectura y el plan que la ordenan. Estos son los servicios que la acompañan.
Plan Estratégico de TI
El plan que decide qué dominios de datos se atienden primero y con qué inversión.
Arquitectura Empresarial
El modelo que hace que sus datos convivan con el core en lugar de duplicarlo.
Consultoría Estratégica
Qué decisiones del negocio dependen hoy de datos que nadie ha certificado.
¿Sus datos sostienen las decisiones que ya toma con ellos?
El Assessment de Madurez de Datos y Analítica evalúa calidad, linaje y gobierno por dominio, la arquitectura que los mueve y la capacidad analítica del equipo. Entrega un mapa de brechas y una ruta de remediación ordenada por impacto en la decisión.
El dato relevante cambia según el sector.
- Banca y Finanzas — riesgo, cumplimiento regulatorio y rentabilidad por cliente.
- Retail — comportamiento de compra, surtido y elasticidad de precio.
- Manufactura — eficiencia de planta, calidad y trazabilidad de producto.
- Logística y Transporte — costo por ruta, ocupación de flota y nivel de servicio.
- Seguros — siniestralidad, tarificación y detección de fraude.
Transformación empresarial con SUMāTO.
Esta capacidad se integra en un programa de transformación empresarial de punta a punta —estrategia, IA, datos, automatización, ciberseguridad y nube—, guiado por consultoría estratégica. Esta capacidad es el insumo de Inteligencia Artificial y se apoya en Cloud para escalar sin rehacer la plataforma.
Datos y analítica, en profundidad.
- Del reporte al insight: la analítica de autoservicio — cómo pasar de pedir reportes a responder preguntas.
- Privacidad y gobierno del dato — qué exige la nueva era regulatoria.
- Big data en la práctica: de Hadoop a Spark — qué tecnología resuelve qué problema.
Convirtamos sus datos en decisiones.
En 60 minutos entendemos su contexto, identificamos los casos de uso de mayor valor y le mostramos una ruta clara para construir su capacidad analítica. Sin compromiso, con una conversación consultiva y concreta.
Los términos, definidos sin rodeos.
Seis definiciones que se sostienen fuera de esta página: cada una explica el término completo sin necesitar el párrafo anterior.
Gobierno de datos
El gobierno de datos es el conjunto de responsabilidades, definiciones y controles que establece quién responde por cada dato, qué significa exactamente y quién puede usarlo. Sin él, dos áreas presentan cifras distintas para la misma pregunta.
Modelo semántico
Un modelo semántico es la capa donde cada métrica del negocio queda definida una sola vez —qué se cuenta, qué se excluye y en qué periodo— de modo que todo tablero que la use devuelva el mismo número.
Lakehouse
Un lakehouse es una arquitectura de datos que combina el almacenamiento abierto y económico del data lake con las garantías transaccionales y el rendimiento del data warehouse, evitando mantener y sincronizar dos plataformas separadas.
ETL y ELT
ETL y ELT son las dos formas de mover datos entre sistemas: ETL transforma antes de cargar, ELT carga primero y transforma dentro del destino. La elección depende de dónde esté la capacidad de cómputo y del control que exija el dato.
Calidad de datos
La calidad de datos es la medida de si un dato sirve para decidir: si está completo, es exacto, llega a tiempo y es consistente entre sistemas. Se gestiona con reglas medidas de forma continua, no con limpiezas puntuales.
Analítica predictiva
La analítica predictiva usa datos históricos para estimar qué va a ocurrir —demanda, mora, rotación, falla de un equipo— con un margen de error declarado, de modo que una decisión pueda tomarse antes del hecho y no después.