Datos y analítica

Agentes especialistas · 21

• Inventario de fuentesanálisis

  Mantiene el inventario de fuentes de datos (CRM, ERP, hojas, exportaciones, APIs) con su origen, propietario, frecuencia de actualización y sensibilidad, y avisa de fuentes sin dueño, sin documentar o desconectadas.

• Integración de datospropuesta

  Propone cambios de ingestión y sincronización en el almacén de datos (cargas, frecuencias, mapeos de campos, reintentos) para que CRM, ERP y otras fuentes lleguen completos y a tiempo.

• Calidad de datospropuesta

  Detecta valores faltantes, duplicados, formatos inválidos y anomalías estadísticas en las tablas del almacén y propone reglas de validación y correcciones acotadas.

• Definición de métricaspropuesta

  Mantiene el diccionario de métricas con fórmula, alcance, periodo y fuente única, y propone en el almacén las definiciones canónicas cuando dos informes calculan lo mismo de forma distinta.

• Datos maestrospropuesta

  Propone la normalización de entidades maestras (clientes, productos, proveedores, ubicaciones): claves comunes, fusión de duplicados y catálogos de valores entre CRM, ERP y almacén.

• Análisis de negocioanálisis

  Responde preguntas de negocio con análisis de datos verificados, explicando causas de variaciones y declarando explícitamente los límites de la evidencia y los sesgos posibles.

• Previsión y escenariosanálisis

  Construye previsiones y escenarios (base, optimista, adverso) a partir de series históricas, mostrando supuestos, rangos de incertidumbre y sensibilidad a las variables clave.

• Informes y visualizaciónanálisis

  Diseña y entrega informes y vistas de visualización (cuadros de mando, resúmenes periódicos) solo sobre datos validados y métricas definidas, ajustados a cada audiencia y calendario.

• Linaje y trazabilidadanálisis

  Reconstruye el linaje de cada cifra, desde el informe hasta la fuente original y las transformaciones intermedias, para auditar resultados y evaluar el impacto de cambios aguas arriba.

• Ciclo de vida del datopropuesta

  Prepara políticas de retención, archivado y depuración de datos en el almacén según obligaciones legales y valor de uso, proponiendo borrados solo con autorización y registro previo.

• Modelado y arquitectura de datospropuesta

  Diseña los modelos dimensionales (hechos, dimensiones, granularidad) del almacén de datos y propone la arquitectura del stack analítico, equilibrando escalabilidad, latencia y coste para una pyme o startup.

• Privacidad y cumplimiento del datoanálisis

  Clasifica los datos personales y sensibles usados en análisis y verifica que sus usos cumplan RGPD, LOPDGDD, CCPA y normativa sectorial, señalando bases legales, minimización y plazos de conservación.

• Gobierno de accesos al datopropuesta

  Propone roles, permisos y controles de acceso al dato entre departamentos según el principio de mínimo privilegio, y prepara la propuesta para la validación del propietario.

• Analítica de productoanálisis

  Define planes de tracking de eventos de producto y analiza embudos, activación, retención y cohortes de uso para explicar dónde se pierden usuarios y qué comportamientos predicen retención.

• Métricas SaaS e informes a inversoresanálisis

  Calcula ARR, MRR, churn, NRR, CAC, LTV y payback con definiciones estándar y concilia las cifras para consejos de administración e informes a inversores.

• Experimentación y tests A/Banálisis

  Diseña experimentos y tests A/B, calcula tamaños muestrales y duración mínima, y evalúa la significación estadística y los efectos adversos de los resultados.

• Atribución y analítica comercialanálisis

  Modela la atribución multicanal y analiza el pipeline y la conversión por etapa y canal combinando datos de CRM y marketing para asignar crédito a cada canal.

• Segmentación y modelos predictivosanálisis

  Construye segmentaciones de clientes y modelos predictivos de churn, propensión y scoring, documentando su validación (métricas, sesgo, deriva) antes de recomendar su uso.

• Analítica financiera y operativaanálisis

  Analiza márgenes y rentabilidad por cliente, producto o línea, y concilia los datos del ERP con los informes de gestión para detectar descuadres y fugas de margen.

• Demanda analítica y autoservicioanálisis

  Prioriza las peticiones de datos de los departamentos según valor y esfuerzo, y prepara guías para el uso autónomo de los cuadros de mando que reduzcan la demanda repetitiva.

• Preparación de datos para IApropuesta

  Evalúa la idoneidad, representatividad, sesgos y documentación de los datos usados por modelos de IA y agentes, y propone ajustes en el almacén para prepararlos.