Mostramos cómo una empresa puede avanzar desde datos dispersos hacia un Data Warehouse, reportes de inteligencia de negocio, modelos predictivos y agentes IA que apoyan decisiones concretas.
Centralizar datos desde Excel, sistemas internos y fuentes externas.
Crear dashboards para conocer ventas, costos, márgenes y KPIs.
Usar históricos para anticipar demanda, ventas o comportamiento futuro.
Aplicar agentes IA para recomendar acciones como precios o alertas.
El primer paso es construir una base confiable para que los reportes y modelos trabajen con información ordenada.
Integramos datos de ventas, productos, clientes, inventario, contabilidad u otros sistemas, para dejarlos limpios, trazables y disponibles en un Data Warehouse.
Archivos y sistemas desconectados, sin una versión única del negocio.
Pipelines ETL que consolidan y transforman los datos automáticamente.
Datos limpios, centralizados y listos para reportes o modelos predictivos.
Una vez que los datos están centralizados, se pueden construir reportes para entender mejor el negocio.
Construimos dashboards con indicadores relevantes para ventas, finanzas, operaciones, inventario, clientes y rentabilidad. El objetivo es reducir el tiempo manual y aumentar visibilidad.
Usamos el histórico de datos para estimar comportamientos futuros y anticipar decisiones.
A partir del histórico de ventas, productos, clientes o temporadas, se pueden generar modelos que ayuden a proyectar demanda, planificar compras y detectar tendencias.
Un agente IA puede analizar un Excel de productos, costos, stock y ventas para recomendar precios de forma práctica.
El agente no reemplaza la decisión del dueño: entrega una recomendación basada en margen, rotación, stock, tipo de producto y comportamiento histórico.
También puede aplicarse a alertas comerciales, productos con baja rentabilidad, sobrestock o recomendaciones de promociones.
| Producto | Actual | Sugerido IA | Acción |
|---|---|---|---|
| Pepsi lata 350cc | $800 | $900 | Subir |
| Tomate kg | $1.500 | $1.350 | Bajar |
| Harina 1kg | $1.200 | $1.250 | Ajustar |
Ejemplo referencial: la recomendación se calcula usando datos del archivo input, como costo, margen actual, rotación, stock disponible y ventas históricas.
Podemos revisar tus datos actuales y proponer una solución escalable: desde ordenar la información hasta implementar dashboards, modelos predictivos o agentes IA.
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