Agentic ETL · DWH · BI · Visualización — Un workbench agentic que gestiona el data warehouse corporativo de punta a punta. 7 agentes de IA, arquitectura human-in-the-loop, hasta 85% de aceleración.
Los consultores entran en los sistemas origen. Qué tablas hay, qué significa cada columna, cómo está la calidad del dato — lo revisan una por una.
¿Fact o dimension? ¿Qué KPI se calcula cómo? ¿Qué job de ETL se escribe? Cada decisión requiere trabajo humano.
Se codifican el modelo semántico y las métricas. Cada paso se construye sobre el anterior. Cada paso supone riesgo de error.
No es una herramienta de automatización — es un compañero de trabajo que piensa, decide y aprende.
Cada agente se alimenta de la salida del anterior. En cada transición entra usted en juego — Human-in-the-Loop.
Funciona on-premise. Ningún dato real de cliente sale al exterior. Detecta los PII de la base de datos origen (documento de identidad, IBAN, nombre, correo) y los transforma preservando el formato. El informe de cumplimiento KVKK se genera automáticamente.
No lanza consultas aleatorias — explora la base de datos paso a paso. Baja a los campos sospechosos e investiga las relaciones. Salida: diccionario de datos automático + sugerencias de KPI. El borrador que los consultores tardaban semanas en preparar — en minutos.
Cada tabla y cada columna se revisa sistemáticamente. Puntuación de calidad de 0 a 100. Campos de alto riesgo en rojo, campos que requieren atención en amarillo. Las reglas de calidad aprobadas se añaden automáticamente al proceso ETL y a la infraestructura de pruebas.
Decisiones de fact / dimension, granularidad, tipos de SCD — todo se analiza y se presenta con justificación. Salida: modelo visual + sentencias SQL CREATE TABLE. DDL automática a partir del modelo aprobado.
Produce el diseño visual de los wireframes de dashboards antes incluso de construir el DWH. Alinea las expectativas de las áreas de negocio. Desaparecen las tensiones del «no queríamos decir esto».
Produce formatos de salida alineados con los estándares modernos de ingeniería de datos. En lugar de escribir desde cero, revise y adapte el código generado.
Medidas, comparativas temporales, tasas de crecimiento — generadas automáticamente, con sus explicaciones. Salida: un paquete de modelo semántico listo. Las reglas de RLS se trasladan automáticamente.
El despliegue on-premise no es una preferencia de marketing.
El agente de Axoria Privacy se ejecuta como agente cero. Lo único que ve la AI es dato sintético — sin ninguna información real de identidad, pero preservando las propiedades estadísticas.
Se producen entregables concretos para el cumplimiento de KVKK.
Cada llamada de AI queda registrada. Qué agente · qué modelo · cuántos tokens · qué coste — se sigue en tiempo real.
Proyecto mediano típico: 1–2 USD de coste total de AI.
Hacer el mismo proceso manualmente: varias semanas de varios consultores.
Axoria está en el centro de la familia de productos de D-CAT Technologies. El vertical de salud HealthCat se construye sobre Axoria. Puede compartirse infraestructura común con Tracta, Orix y Promotion Intelligence.
Arquitectura de 7 agentes, human-in-the-loop, seguridad on-premise. Medible, predecible, repetible.