GUÍA

Madurez analítica: ¿en qué capa está tu organización?

Los datos corporativos generan valor en cinco capas: qué ha pasado, por qué ha pasado, qué puede pasar, qué opción elegir y, en la cima, una capa perceptiva que las vigila todas de forma continua. En cada capa mostramos con claridad lo que entregamos hoy y lo que está en la hoja de ruta.

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CINCO CAPAS

Las cinco capas de la madurez analítica

Cada una de las cuatro capas es la base de la siguiente; la quinta, en la cima, las vigila todas de forma continua y devuelve a cada capa los hallazgos con su fundamento.

05 Perceptiva (Perceptive) AgenticObjectsEn producción

Capa de inteligencia continua

¿Qué se nos escapa?

Un equipo de analistas que trabaja por encima de tus dashboards: vigila de forma continua las cuatro capas, genera hallazgos sin que tengas que preguntar y vincula cada cifra a su fuente. Muestra qué ha cambiado y dónde se concentra; no responde al «por qué»: la interpretación y la decisión siguen siendo de las personas.

Un producto de AgenticObjects · D-CAT es partner de implementación

Capa de inteligencia continua AgenticObjects

Hallazgos sin preguntar
El Autonomous analyst trabaja de forma programada y registra cada desviación con su fundamento.
Respuestas con evidencias
El Conversational analyst responde a cada pregunta junto con la evidencia en la que se basa.
Registro persistente
Los Finding, Recommendation y Brief no se borran: se archivan y siguen siendo trazables.
Cifras verificadas
Un motor determinista genera cada cifra y la verifica antes de publicarla.

Brief Datos Brief Datos Brief Datos Brief Datos

Descriptiva (Descriptive): ¿qué ha pasado?

Dashboards, KPI e informes: la cara conocida de los datos corporativos. El data warehouse y el modelo semántico son la base de esta capa.

Lo que entregamos hoy

Business intelligence (BI) empresarial: proyectos de data warehouse, dashboards y KPI
Axoria Data Studio: genera el data warehouse y el modelo semántico con 7 agentes, con aprobación humana
Visualización de HealthCat: 25+ informes listos para la dirección hospitalaria
Health Check para la inversión actual en BI

En producción

BI empresarial Axoria Data Studio Visualización de HealthCat

Diagnóstica (Diagnostic): ¿por qué ha pasado?

Muestra en qué canal, segmento o campaña se concentra una desviación y analiza los posibles factores. El análisis diagnóstico con machine learning se desarrolla por proyecto dentro de BI-Driven AI; la interpretación y la decisión corresponden al equipo de negocio.

Lo que entregamos hoy

Drill-down e informes de autoservicio (self-service): informes que siguen la desviación hasta su desglose

En producción

BI-Driven AI: análisis diagnóstico Proyectos de business intelligence de D-CAT

Predictiva (Predictive): ¿qué puede pasar?

Modeliza preguntas como la demanda, el riesgo o la afluencia con datos históricos y señales externas. Los modelos de previsión se desarrollan por proyecto dentro de BI-Driven AI.

En los productos: en la hoja de ruta

Previsión de Tracta: previsión de tendencias y precios
Promotion Intelligence: previsión del impacto de las campañas
Previsión de HealthCat: proyección de la afluencia de pacientes

Hoja de ruta

BI-Driven AI: previsión Previsión de Tracta Promotion Intelligence

Prescriptiva (Prescriptive): ¿qué opción conviene valorar?

Combina la previsión con las reglas de negocio y los objetivos; compara opciones mediante simulación what-if y optimización. El sistema recomienda; la decisión sigue siendo de las personas.

En los productos: en la hoja de ruta

Promotion Intelligence: opciones de campaña y segmento
HealthCat: recomendaciones de recursos operativos

Hoja de ruta

BI-Driven AI: analítica prescriptiva

ENFOQUE

El enfoque de D-CAT, capa a capa

Qué hacemos en cada capa y con qué método.

Directivos comentando informes proyectados en una pantalla en una sala de reuniones

01 · Descriptiva

Del data warehouse al dashboard

El modelado de datos, la definición de KPI y el diseño de dashboards son el trabajo de esta capa. Axoria Data Studio lleva a cabo este proceso con agentes de IA y con aprobación humana en cada paso.

Data warehouse y ETL
Modelo semántico y permisos
Paquetes de dashboards y KPI
Reporting centralizado para holdings y empresas del grupo

BI empresarial Axoria Data Studio

Analista revisando gráficos en varias pantallas

02 · Diagnóstica

Descubrir dónde se concentra la desviación

No «las ventas han caído», sino «esta campaña, en este canal y en este segmento, no ha dado el resultado esperado». Los informes con drill-down muestran el desglose de la desviación; el análisis estadístico ordena los posibles factores.

Detección de anomalías y desviaciones
Correlación y pruebas de hipótesis
Análisis de desviaciones por categoría, tienda o campaña

BI-Driven AI: análisis diagnóstico

Ingeniero revisando datos en una tableta en una planta de producción

03 · Predictiva

Modelizar el futuro a partir de los datos

Previsión de la demanda, riesgo de pérdida de clientes, necesidades de stock: «Si lanzo esta campaña, ¿cuánto venderé?». Nuestro enfoque se apoya en cuatro pilares.

El conocimiento del sector es el motor de esta base: en sanidad, conocer el sistema de información hospitalaria (HIS) y el funcionamiento de un hospital hace que el modelo se plantee la pregunta correcta.

Selección del modelo según las características de los datos: LightGBM, XGBoost, series temporales o regresión clásica
Enriquecimiento continuo de variables (features) y reentrenamiento
Datos externos: meteorología, indicadores macroeconómicos, índices sectoriales
Funcionamiento transparente: cómo se construye la previsión se explica en un lenguaje que entiende el usuario final

BI-Driven AI: previsión

Equipo evaluando escenarios alrededor de una mesa

04 · Prescriptiva

De la previsión a la opción

La previsión se combina con las reglas de negocio, las decisiones anteriores y el objetivo de optimización, y las opciones se comparan mediante simulación what-if. El sistema recomienda; la evaluación y la decisión son de las personas.

La analítica prescriptiva para Promotion Intelligence y HealthCat está en la hoja de ruta; hoy trabajamos por proyecto.

Optimización y simulación what-if
Escenarios de combinación de promociones y de distribución de stock
Retroalimentación de resultados: qué opción dio qué resultado

BI-Driven AI: analítica prescriptiva

AUTOEVALUACIÓN

¿Cómo saber en qué capa estás?

Cuatro preguntas aclaran tu capa actual y el siguiente paso.

¿Tus informes salen de una única fuente?

Si el mismo KPI da resultados distintos en informes distintos, primero hay que reforzar la base de la capa descriptiva.

¿Puedes analizar una desviación hasta su desglose?

Si no puedes bajar al nivel de canal, segmento o campaña, la capa diagnóstica necesita drill-down y un modelo de datos.

¿Tus previsiones se basan en un modelo?

Si las previsiones se hacen a mano en hojas de cálculo, hay que preparar el histórico de datos y las variables para la capa predictiva.

¿Decides comparando opciones?

Si tienes definidos escenarios what-if y objetivos de optimización, el terreno para la capa prescriptiva está preparado.

SIGUIENTE PASO

Definamos juntos tu capa actual

En una evaluación de 30 minutos hablamos de tu capa actual y del siguiente paso.

Solicita una evaluación info@dcat.com.tr