Consultoría de estrategia de datos
Obtenga el control sobre cómo se recopilan, estructuran y utilizan sus datos con nuestros servicios de consultoría de estrategia de datos. Nuestros expertos diseñan estrategias prácticas que conectan la analítica, la gobernanza y el valor empresarial.
LeverX es un integrador global de sistemas con más de 20 años de experiencia en soluciones tecnológicas basadas en datos. Como empresa de consultoría de estrategia de datos de confianza, ayudamos a las empresas a diseñar e implantar estrategias de datos que conectan la gobernanza, la arquitectura y la analítica en un marco coherente. Nuestros servicios de consultoría permiten a las organizaciones definir claramente la propiedad de los datos, garantizar los estándares de calidad y construir modelos escalables para el crecimiento a largo plazo.
Toda decisión fiable comienza con una estrategia de datos fiable
La toma de decisiones basada en datos depende de algo más que del acceso a la información. En primer lugar, depende de la estructura, la coherencia y el control. Sin una estrategia coherente, las organizaciones se enfrentan a fuentes duplicadas, riesgos de cumplimiento normativo e informes poco fiables. La cuestión no es si su empresa utiliza datos. Sino si los utiliza de forma correcta, coherente y a escala.
LeverX ayuda a las empresas a convertir la gestión de datos en una disciplina estructurada. Como parte de nuestros servicios de consultoría de estrategia de datos, definimos modelos de propiedad, establecemos estándares de calidad de datos y diseñamos arquitecturas escalables para el análisis y la automatización. Desde la configuración de la gobernanza hasta la planificación de la migración a la nube, nuestro enfoque de consultoría garantiza que su ecosistema de datos respalde tanto los objetivos empresariales como los requisitos normativos.
Nuestros servicios de estrategia de datos
Evaluación de datos
Desarrollo de estrategias de datos
Arquitectura de datos y planificación de infraestructuras
Planificación de la aplicación y hoja de ruta
Evaluación de la preparación para la IA y Gen AI
Gobernanza y conformidad de los datos
Facilitación de análisis e información
Gestión de la calidad de los datos
Jevgenijs Skorobogatovs
Socio cliente y Director de desarrollo de negocio
Ventajas prácticas de una estrategia de datos inteligente
Tomar decisiones basadas en datos
Identificar y aprovechar las oportunidades de mercado
Gane con información centrada en los ingresos
Mejorar los resultados y la retención de clientes
Optimizar las operaciones y reducir los costes
Acelerar la adopción y productización segura de la IA
Taller de estrategia de datos a través del pensamiento de diseño
Organizamos talleres de Design Thinking para conectar la estrategia de datos directamente con sus objetivos empresariales. Este taller es una forma rápida de aprender cómo utiliza su organización los datos, dónde se rompen, qué podría mejorar su valor y otra información importante. En lugar de partir de los sistemas, partimos de las necesidades humanas y los resultados empresariales. En unas pocas sesiones estructuradas, las ideas se convierten en casos de uso comprobables, las prioridades quedan claras y la estrategia se convierte en algo tangible.
Como resultado, la estrategia se basa en un entendimiento compartido y se alinea con los objetivos empresariales. El taller suele incluir lo siguiente
- Comprender las necesidades de los usuarios. Determinar cómo utilizan y dependen de los datos los distintos equipos, clientes y responsables de la toma de decisiones.
- Mapear los flujos de valor. Analizar cómo se mueven los datos a través de los procesos para identificar dónde surgen cuellos de botella o ineficiencias.
- Generar ideas innovadoras. Encuentre posibles casos de uso para el análisis, la automatización o la IA.
- Crear prototipos de soluciones. Esbozar y probar iniciativas de datos clave antes de ampliarlas a toda la organización.
- Alinear la estrategia con los objetivos empresariales. Traducir los conocimientos en objetivos cuantificables.
- Crear una hoja de ruta clara. Diseñar un plan que ofrezca beneficios inmediatos y mejoras duraderas.
El resultado es una visión compartida, prioridades validadas y una hoja de ruta práctica para guiar el crecimiento basado en datos.
Nuestros servicios relacionados
Gestión de datos
Integración de datos
Modernización de datos
Seguridad de los datos
Industrias a las que prestamos servicio
¿Por qué LeverX?
Experiencia comprobada
Expertos en la industria
Alianza con SAP
Calidad y seguridad
Inversión en innovación
Flexibilidad
Preguntas frecuentes
¿Cómo mantener la calidad de los datos y la gobernanza?
La calidad de los datos no es sólo un proyecto, es un hábito. Empieza con una propiedad clara y normas sencillas para comprobar la exactitud antes de que los datos entren en cualquier sistema. La gobernanza añade estructura: normas, derechos de acceso y revisiones periódicas.
En LeverX hemos aprendido que los mejores resultados se obtienen combinando la automatización con la responsabilidad. Las comprobaciones automatizadas detectan los problemas rutinarios; las personas se encargan de las decisiones. Este equilibrio mantiene la información precisa, conforme y fiable en todos los equipos.
¿Cuál es el plazo habitual para implantar una estrategia de datos?
¿Qué resultados -y qué KPI- debemos esperar de una estrategia de datos sólida?
Cuando una estrategia de datos funciona, se nota. Los informes empiezan a funcionar más rápido. Las cifras contradictorias aparecen con menos frecuencia. Las auditorías de cumplimiento se vuelven menos estresantes.
También se consiguen periodos de elaboración de informes más cortos, menos duplicados y menos tiempo dedicado a resolver errores. Y, como todo el mundo trabaja a partir de los mismos datos fiables, con el tiempo la toma de decisiones es más clara y las operaciones más fluidas.
¿Cómo integrar la analítica avanzada y la IA en nuestra estrategia de datos?
Lanzarse directamente a la IA es una empresa arriesgada: sólo funciona si los datos son sólidos. Por eso, antes de crear cualquier modelo, nos aseguramos de que los datos sean completos, coherentes y procedan de fuentes éticas.
A continuación, definimos cómo encajan la analítica y la IA en sus flujos de trabajo (por ejemplo, previsión, conocimiento del cliente o automatización). Una vez que la base de datos es sólida, añadir herramientas avanzadas no es un reto. Es el siguiente paso lógico, que se basa en el trabajo ya realizado en lugar de sustituirlo.
¿Qué modelos comerciales existen para los proyectos de estrategia de datos?
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