# Servicios de Big Data y Analítica para Empresas | Alher Tech > Convertimos datos dispersos en decisiones: almacenes de datos, pipelines, cuadros de mando BI, streaming en tiempo real y machine learning sobre infraestructura que es tuya. Consulta gratuita. - Canonical page: https://alhertech.com/es/servicios/big-data-y-analitica/ - Site: Alher Tech (custom software, AI agents and SEO engineering, https://alhertech.com/) - Contact: https://alhertech.com/es/contacto/ --- Las ventas viven en el CRM, los costes en el ERP, el tráfico en Analytics, y los números de verdad en una hoja de cálculo que alguien reconstruye cada lunes. Lo unificamos todo en un único sitio modelado y consultable, montamos encima cuadros de mando que tu equipo abre de verdad, y añadimos predicción o detección de anomalías donde un pronóstico vale más que un informe. Stack open source, sin licencias por usuario, y la plataforma se queda contigo. ## ¿Qué Cubre Nuestro Trabajo de Big Data y Analítica? - **Auditoría de Datos e Inventario de Fuentes**: Antes de construir nada mapeamos dónde viven tus datos de verdad: bases de datos, APIs de SaaS, exportaciones que nadie documentó y las hojas de cálculo que se convirtieron en sistemas críticos sin que nadie lo decidiera. Recibes un inventario honesto de lo que tienes, lo que se contradice y lo que falta para responder a las preguntas que importan. - **Almacén y Lago de Datos**: Un único sitio donde aterrizan todas las fuentes, modelado para que una pregunta tenga exactamente una respuesta. Construimos sobre PostgreSQL o un almacén columnar según tu volumen, con las capas cruda y modelada separadas para que una transformación mala nunca destruya el dato original. - **Business Intelligence que la Gente Sí Abre**: Cuadros de mando diseñados alrededor de las decisiones que tu equipo toma cada semana, no alrededor de todas las métricas que podríamos dibujar. Cada uno responde a una pregunta concreta, carga en menos de dos segundos y muestra cuándo se actualizó el dato para que nadie tenga que preguntar si la cifra está caducada. - **Streaming en Tiempo Real Cuando Compensa**: El tiempo real cuesta más de construir y más de mantener, así que solo lo usamos donde el retraso tiene precio: stock que se sobrevende, fraude que se cuela, una máquina que falla. Todo lo demás va en lotes programados, que son más baratos, más simples y más fáciles de depurar a las tres de la mañana. - **Machine Learning sobre Tus Propios Datos**: Previsión de demanda, segmentación de clientes, scoring de abandono, detección de anomalías en operaciones. Empezamos con el modelo más simple que mejore tu estimación actual, lo medimos contra la realidad unas semanas, y solo añadimos complejidad si los números lo justifican. - **Gobernanza y RGPD por Diseño**: Acceso por rol, datos personales pseudonimizados en las capas analíticas, reglas de retención aplicadas por el pipeline en vez de por un documento de políticas, y trazabilidad de cada cifra del cuadro de mando hasta su origen. Pensado para la protección de datos europea desde la primera tabla, no parcheado después de una auditoría. ## Cómo Funciona un Proyecto de Datos - **Las Preguntas Antes de las Herramientas**: Empezamos por las decisiones que quieres tomar mejor, no por la tecnología. Cinco o seis preguntas concretas ("qué productos pierden dinero tras gastos de envío", "qué clientes están a punto de irse") definen todo el alcance y evitan que el proyecto acabe siendo un almacén que nadie consulta. - **Auditoría de Fuentes y Viabilidad**: Nos conectamos a tus sistemas y comprobamos si el dato necesario para responder a esas preguntas existe de verdad, está completo y es coherente. Aquí es donde te decimos con honestidad si una pregunta todavía no se puede responder y qué tendrías que empezar a registrar primero. - **Modelado y Definición de Métricas**: Escribimos con tu equipo cómo se calcula exactamente cada métrica y lo acordamos antes de que exista ningún cuadro de mando. Casi todas las discusiones de reporting son discusiones de definición, y resolverlas en esta fase cuesta una reunión en lugar de una reconstrucción. - **Construcción de Pipelines y Almacén**: Ingesta, almacenamiento crudo, transformaciones y tests, desplegados en Docker con la planificación y los reintentos que cada fuente necesita. Todo es código en tu repositorio, así que nada depende de una configuración que alguien pinchó en una herramienta. - **Cuadros de Mando y Autoservicio**: Construimos los cuadros de mando de las preguntas acordadas y después formamos a tu equipo para que responda las siguientes sin nosotros. Una plataforma de datos que necesita un desarrollador para cada gráfico nuevo ha fracasado, por buena que sea la arquitectura. - **Monitorización, Calidad y Traspaso**: Comprobaciones de frescura y volumen en cada tabla, alertas cuando una fuente deja de enviar o una cifra se sale de su rango plausible, y documentación suficiente para que tu equipo o el siguiente proveedor tome el relevo. Sin arquitecturas rehén. ## Cómo se Mueve el Dato en Realidad Toda plataforma que construimos sigue las mismas cinco capas. Saber en qué capa vive un problema es lo que hace que un stack de datos sea mantenible en lugar de magia. - Fuentes: **Donde nace el dato**: Bases de datos de producción, ERP y CRM, APIs de SaaS, logs de eventos, sensores IoT y las hojas de cálculo que aún guardan algo que no está en ningún otro sitio. Conexiones de solo lectura: nunca ponemos la carga analítica sobre el sistema que hace funcionar tu negocio. - Ingesta: **Moverlo sin perderlo**: Extracciones programadas para la mayoría de fuentes, captura de cambios donde el histórico importa, y flujos de eventos donde la latencia tiene coste. Cada ejecución es idempotente, así que un trabajo fallido se puede repetir sin duplicar una sola fila. - Almacenamiento: **Primero crudo, siempre**: La copia intacta aterriza primero y nunca se sobrescribe. Las tablas modeladas se reconstruyen desde ella, así que un fallo de transformación te cuesta una reejecución en lugar de un histórico corrupto para siempre. - Modelado: **Una métrica, una definición**: Esta es la capa que decide si tu empresa discute sobre cifras en las reuniones. La lógica de negocio vive aquí, en control de versiones y con tests: qué cuenta como cliente activo, cuándo se reconoce un ingreso, qué pedidos se excluyen. - Consumo: **Cuadros de mando, alertas y modelos**: BI para las preguntas recurrentes, alertas para las cifras que deben interrumpir a alguien, una API para las aplicaciones que necesitan consultarlo, y machine learning donde una predicción vale más que un gráfico. ## El Stack con el que Construimos Plataformas de Datos Componentes open source y cloud-native que ejecutamos en producción, elegidos para que tus costes escalen con el volumen de datos y no con el número de personas autorizadas a mirarlos. ## Preguntas Frecuentes ### No somos una gran empresa, ¿tenemos de verdad "big data"? Probablemente no, y es una buena noticia. La etiqueta importa mucho menos que el problema: si tus cifras viven en cinco sistemas que no coinciden, o alguien dedica un día entero cada mes a reconstruir el mismo informe, tienes un problema de datos que merece resolverse. Las técnicas son las mismas, la infraestructura es mucho más barata, y una empresa pequeña suele ver el beneficio antes porque hay menos política entre la pregunta y la respuesta. ### ¿Por qué construir esto en vez de comprar Power BI o Tableau? Esas son herramientas de visualización, y son buenas. No resuelven la parte difícil, que es tener debajo datos limpios, acordados y conectados. Sin esa capa, una licencia de BI solo te da versiones más bonitas de las mismas cifras contradictorias. Nos parece perfecto poner Power BI encima de la plataforma que construimos si tu equipo ya lo conoce: el almacén y los pipelines son lo que de verdad estás pagando. ### ¿Cuánto cuesta un proyecto de datos y analítica? Una primera plataforma enfocada (tres a cinco fuentes, un almacén modelado y dos o tres cuadros de mando) suele ir de 8.000 a 20.000 euros. Añadir streaming en tiempo real o modelos de machine learning lo sube, y una auditoría de datos por separado arranca sobre los 2.500 euros. La primera consulta es gratuita y acaba con un alcance y un precio cerrados, no con una horquilla. ### ¿Dónde viven nuestros datos? ¿Salen de la UE? Tú eliges, y por defecto se queda en la UE. Desplegamos en regiones europeas de AWS o Azure, en un proveedor europeo, o completamente en tus propios servidores si el dato es lo bastante sensible para justificarlo. Como todo el stack es open source, el on-premise es una decisión de despliegue y no un producto distinto. ### ¿Podéis trabajar con los sistemas que ya tenemos? Sí, y lo preferimos. Leemos de tu ERP, CRM, comercio electrónico y aplicaciones propias sin modificarlos, con acceso de solo lectura o réplicas para que la carga analítica nunca ralentice producción. Si un sistema no tiene API, trabajamos con acceso a base de datos, exportaciones programadas o lo que sí ofrezca. ### ¿Qué pasa si dejamos de trabajar con vosotros? Te quedas con todo: el repositorio, las definiciones de infraestructura, la documentación y los datos, en tus propias cuentas. Usamos componentes open source estándar precisamente para que otro equipo pueda tomar el relevo. La documentación de traspaso es parte del proyecto, no un extra que se negocia al final.