01
Datos y objetivo
Auditamos tus datos y definimos qué decisión queremos mejorar.
dataAnálisis predictivo
Análisis predictivo
para decidir con antelación
Modelos que anticipan demanda, detectan anomalías y convierten tus datos históricos en decisiones de negocio con semanas de ventaja.
Qué es
Adelántate a tu mercado,
no persigas el dato.
Tu negocio ya genera los datos que necesita para predecir. Lo que falta es convertirlos en decisiones con antelación: cuánto stock pedir, qué clientes están por irse, qué máquina va a fallar.
Construimos modelos predictivos a medida — desde forecasting de demanda y churn de clientes hasta detección de anomalías y mantenimiento predictivo — y los entregamos en dashboards accionables o integrados en tus procesos.
- ✓Forecasting de demandaPrevé ventas por SKU, categoría o tienda con semanas de margen.
- ✓Churn y LTVIdentifica qué clientes están por irse y cuánto valen los que se quedan.
- ✓Detección de anomalíasSalta cuando algo no encaja: fraude, fallos, fugas.
- ✓Mantenimiento predictivoAnticipa averías y planifica intervenciones antes de la parada.
Cómo lo hacemos
De la idea al deploy,
en 4 pasos
Un proceso ligero, iterativo y con entregables tangibles desde la primera semana.
02
Modelado
Entrenamos varios modelos y elegimos el de mejor precisión y robustez.
03
Integración
Lo conectamos a tu dashboard, ERP o sistema de alertas.
04
Mejora continua
Reentrenamos con datos nuevos y monitorizamos el rendimiento.
Impacto
Resultados que se miden
Cifras de referencia en proyectos similares. Validamos los tuyos en la primera fase.
+22%
Margen por decisión
Mejor pricing, mejor stock, mejor inversión.
−30%
Stock inmovilizado
Pides justo lo que se va a vender.
94%
Precisión típica
Modelos validados antes de pasar a producción.
Casos de uso
Aplicaciones reales por industria
Retail
Forecasting de stock
Prevé demanda por tienda y SKU con datos meteorológicos y promo.
SaaS
Predicción de churn
Identifica cuentas en riesgo con 60 días de antelación.
Banca
Riesgo crediticio
Scoring fino sobre nuevos solicitantes con datos alternativos.
Industria
Mantenimiento
Avisa de la máquina que va a fallar antes de que pare la línea.
Seguros
Detección de fraude
Salta sobre patrones anómalos en siniestros y suscripciones.
Marketing
Propensity modeling
Identifica qué clientes responderán mejor a cada campaña.
Stack
Tecnologías que usamos
Elegimos las herramientas en función del proyecto, no al revés. Estas son las que más solemos usar.
Python · scikit-learnPyTorch · XGBoostProphet · LightGBMSnowflake · BigQueryMetabase · Power BIMLflow · AirflowAWS SageMaker · GCP
FAQ
Preguntas frecuentes
¿Cuántos datos necesito?
Depende del problema. Para forecasting suele bastar con 12–18 meses de histórico, pero analizamos tu caso primero.
¿Y si mis datos están desordenados?
Es lo habitual. Una parte del proyecto siempre es ordenar, limpiar y enriquecer los datos antes de modelar.
¿Quién interpreta las predicciones?
Las entregamos en dashboards claros para no-técnicos, y formamos al equipo para que actúe sobre ellas.
¿Cómo sé si el modelo es fiable?
Lo validamos con datos pasados antes de desplegar y monitorizamos su precisión cada mes.
¿Se puede integrar con mi ERP?
Sí. Las predicciones se pueden empujar como alertas, columnas o acciones dentro de tu sistema actual.
Siguiente paso
Decide antes,
no después.
Te proponemos un primer modelo predictivo sobre tus datos reales y validamos el ROI antes de escalar. ¿Hablamos?
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