Datos y analítica

Datos y analítica: estrategia, ingeniería e IA para decidir con confianza.

Estrategia y gobierno de datos, ingeniería de plataformas, analítica e IA sobre datos SAP y no SAP, en Google Cloud, en AWS o en Microsoft Azure.

datos del ERP y de otras fuentes en una sola arquitectura
SAP + no SAP
del diagnóstico de datos a la operación y la evolución
4 etapas
nivel de partner de Google Cloud
Premier

Visión general

Datos gestionados como un activo, no como subproducto de los sistemas.

Datos y analítica es la práctica que convierte registros dispersos en ERP, CRM, hojas de cálculo y aplicaciones en información fiable para decidir, reducir riesgos y optimizar procesos. Abarca estrategia, gobierno, ingeniería, visualización e inteligencia artificial.

Grupo Intelsis parte de un diagnóstico de tu madurez y tus prioridades, diseña y construye la plataforma, entrega análisis y modelos de IA en ciclos cortos y te acompaña en la operación, con gobierno y mejora continua. Trabajamos en entornos on-premise, en la nube o híbridos, con datos SAP y no SAP.

La diferencia es unir un conocimiento profundo de SAP con plataformas en la nube como Google Cloud, donde somos Premier Partner, y AWS. Así, el indicador que llega al dashboard conserva el significado de negocio que nació en el ERP, y puedes contar con equipos de datos dedicados o un centro de excelencia.

Aspectos destacados

  • Estrategia, gobierno y calidad de datos
  • Ingeniería de datos y plataformas en la nube
  • Dashboards, informes y modelos analíticos
  • Machine learning e IA aplicados al negocio
  • Equipos de datos dedicados o centro de excelencia

Por qué Grupo Intelsis

Negocio, SAP y nube en el mismo equipo de datos.

Los proyectos de datos fracasan cuando tecnología, procesos y personas avanzan por separado. Por eso abordamos los tres a la vez.

  • Estrategia ligada a resultados

    Cada iniciativa parte de una decisión de negocio y de una mejora medible en eficiencia, coste o crecimiento, no de una herramienta.

  • Contexto SAP en cada dato

    Conocemos los procesos y las reglas de SAP que dan sentido a las cifras, lo que evita retrabajo y discrepancias entre áreas.

  • Partner de los principales proveedores

    SAP Gold Partner, Google Cloud Premier Partner y AWS Partner: elegimos la plataforma según el escenario, el coste y la estrategia de nube.

  • Cambio cultural, no solo tecnología

    Impulsamos decisiones basadas en datos con roles claros, formación de los equipos y rutinas de seguimiento de los indicadores.

Líneas de actuación

De la estrategia a la operación, toda la cadena de datos.

Trabajamos en proyectos puntuales o en toda la cadena, según la madurez y las prioridades de tu empresa.

  • Estrategia de datos

    Diagnóstico de madurez, casos de uso priorizados por valor y hoja de ruta alineada con los objetivos del negocio y la arquitectura actual.

  • Gobierno y calidad

    Políticas, roles, catálogo, linaje y reglas de calidad para que todos confíen en la misma definición de cada indicador.

  • Ingeniería y plataformas

    Arquitecturas on-premise, en la nube o híbridas para grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, con pipelines monitorizados.

  • Integración SAP y no SAP

    Extracción y modelado de datos de SAP ECC, SAP S/4HANA y SAP BW junto con CRM, e-commerce, archivos y API, preservando la semántica del negocio.

  • Analítica y visualización

    Dashboards, informes y modelos analíticos para cada área, con SAP Analytics Cloud, Looker o la herramienta que mejor encaje en el escenario.

  • Machine learning e IA

    Modelos de previsión, clasificación y detección de anomalías, e IA generativa sobre datos gobernados, con plataformas como Vertex AI.

  • Equipos de datos y CoE

    Squads dedicados o un centro de excelencia (CoE) que opera, mantiene y hace evolucionar la plataforma y los productos de datos con tu equipo.

  • Operación y evolución continua

    Monitorización de cargas, costes y calidad, gestión de incidencias e incorporación de nuevas fuentes y casos de uso en cada ciclo.

Arquitectura de referencia

Cinco capas entre la fuente y la decisión.

Cada capa tiene un papel claro, y el gobierno de datos las atraviesa todas.

  1. Fuentes

    ERP SAP, CRM, e-commerce, hojas de cálculo, archivos y API de partners, cada uno con su responsable y su frecuencia.

    • SAP S/4HANA
    • SAP ECC
    • SaaS y API
  2. Ingesta e integración

    Cargas por lotes o casi en tiempo real, con orquestación, monitorización y gestión de fallos.

    • Batch
    • Streaming
    • Orquestación
  3. Plataforma y modelado

    Data warehouse o lakehouse con capas de datos en bruto, depurados y listos para el consumo.

    • BigQuery
    • SAP Datasphere
    • SAP BW
  4. Gobierno

    Catálogo, linaje, calidad, seguridad y privacidad aplicados a todas las capas.

    • Catálogo
    • Calidad
    • Privacidad
  5. Consumo e IA

    Dashboards, planificación, modelos de machine learning y aplicaciones que usan datos fiables.

    • SAP Analytics Cloud
    • Looker
    • Vertex AI

Diagnóstico de datos

Lo que evaluamos antes de proponer cualquier plataforma.

Una imagen objetiva de la madurez orienta prioridades, inversiones y el orden de las entregas.

Estrategia y gobierno

  • Decisiones e indicadores críticos por área
  • Responsables de datos y roles definidos
  • Definición única de cada métrica
  • Políticas de acceso, privacidad y protección de datos
  • Calidad medida y con seguimiento

Plataforma e ingeniería

  • Inventario de fuentes SAP y no SAP
  • Integraciones, cargas y dependencias
  • Latencia necesaria por caso de uso
  • Costes, escalabilidad y seguridad
  • Documentación y linaje

Analítica e IA

  • Informes en uso y duplicidades
  • Autonomía de los usuarios de negocio
  • Casos de uso viables de machine learning
  • Datos preparados para la IA generativa
  • Adopción y rutinas de gestión

Cómo trabajamos

Cuatro etapas, del diagnóstico a la operación.

Cada etapa genera entregables útiles, y la siguiente se apoya en lo aprendido.

  1. Diagnóstico y prioridades

    Empieza con una conversación gratuita de 30 minutos y sigue con la evaluación de madurez, los casos de uso priorizados y la hoja de ruta de datos.

  2. Arquitectura y plataforma

    Diseño conjunto de la arquitectura y construcción de pipelines, modelos y capas de gobierno en la plataforma elegida.

  3. Analítica e IA en ciclos cortos

    Dashboards, modelos analíticos y soluciones de machine learning entregados en iteraciones cortas, con validación frecuente de las áreas.

  4. Go-live, operación y evolución

    Go-live acompañado, monitorización, soporte y nuevas fuentes y casos de uso, con equipos dedicados o un centro de excelencia.

Preguntas frecuentes

Dudas sobre Datos y analítica

¿Por dónde empezar un proyecto de datos?

Por las decisiones que más importan. En el diagnóstico identificamos indicadores críticos, fuentes, problemas de calidad e iniciativas en marcha, y priorizamos pocos casos de uso de alto valor. Así, la plataforma crece guiada por resultados y no por una lista de herramientas.

¿Grupo Intelsis trabaja solo con datos SAP?

No. Integramos datos de SAP ECC, SAP S/4HANA y SAP BW con CRM, e-commerce, hojas de cálculo, API y otras aplicaciones. Conocer SAP a fondo es una ventaja, porque preserva el significado de los datos de negocio, pero la arquitectura se diseña para todo el ecosistema de tu empresa.

¿Qué plataforma de datos es la adecuada para mi empresa?

Depende de las fuentes, los volúmenes, los casos de uso, las capacidades del equipo y la estrategia de nube. Evaluamos opciones como SAP Datasphere, Google BigQuery y los servicios de datos de AWS y Microsoft Azure, teniendo en cuenta el coste de operación, la seguridad y la integración con SAP antes de recomendar.

¿En qué se diferencia este servicio de la especialidad SAP Analytics Cloud?

SAP Analytics Cloud es la solución de SAP para BI, planificación y análisis predictivo. El servicio de datos y analítica cubre toda la cadena, desde la estrategia y el gobierno hasta la ingeniería, las plataformas y la IA, con o sin SAP. En muchos proyectos, ambos se complementan.

¿Es posible externalizar la operación de la plataforma de datos?

Sí. Además de proyectos, ofrecemos operación y evolución continua: monitorización de cargas, calidad y costes, soporte de pipelines y dashboards, y equipos de datos dedicados o un centro de excelencia que trabaja junto a tu equipo.

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