Del dato guardado al dato que decide.
DATOS · ANALÍTICA · CIENCIA DE DATOS · IA · INNOVACIÓN
Es donde más valor generamos y donde más especializados estamos. Modelos de datos que aguantan, cuadros de mando que la gente abre por voluntad propia, ciencia de datos con impacto medible e inteligencia artificial que corre sobre tu información sin sacarla de tu perímetro.
Migramos tu analítica a Oracle AI Data Platform sin reescribir tus desarrollos
Oracle AI Data Platform (AIDP) es la plataforma con la que Oracle unifica lakehouse, catálogo de gobierno, Spark administrado, notebooks y construcción de agentes de IA sobre un mismo conjunto de datos.
Es hacia donde se está moviendo el ecosistema — y la pregunta que nos hacen todos los meses es la misma: ¿tengo que reescribir veinte años de desarrollos para llegar allá? No. Construimos un framework de migración que traduce tus activos actuales a los artefactos de AIDP conservando la lógica de negocio: tus procedimientos, tus mapeos y tus modelos siguen siendo tuyos y siguen haciendo lo mismo. Lo que cambia es la plataforma que los ejecuta.
¿QUÉ ES AIDP?
Una plataforma, no un producto suelto
Reúne Object Storage, Autonomous AI Database, Spark administrado, notebooks, Master Catalog para linaje y gobierno, y una capa de agentes — todo bajo control de acceso por roles y visible desde Oracle Analytics Cloud.
¿POR QUÉ IMPORTA?
Se acaba la copia eterna de datos
Soporta Apache Iceberg y Delta Lake, así que puedes consultar lo que vive en otros almacenes sin moverlo, y trae ingesta sin ETL desde Fusion. Menos tuberías que mantener y menos versiones del mismo dato peleándose entre sí.
¿DÓNDE FALLA LA GENTE?
Migrar a mano y por partes
El error caro es reescribir a mano lo que ya funciona y cortar sin comparar resultados. Nuestro framework automatiza la traducción y obliga a una fase de ejecución en paralelo: no se apaga nada hasta que todas las cifras cuadran.
FASE 1 · 2 a 3 SEMANAS
Inventario y clasificación
Rastreamos automáticamente tus activos: procedimientos, mapeos, flujos, modelos y dependencias entre ellos. Cada uno queda clasificado en una de cuatro rutas.
Migra tal cual
Migra con adaptación menor
Requiere rediseño
Se retira: nadie lo usa
FASE 2 · 3 a 6 SEMANAS
Traducción asistida
El framework genera los artefactos equivalentes en AIDP y nuestro equipo revisa cada uno. Nada se publica sin que una persona lo haya leído.
Catálogos y esquemas en Master Catalog
Flujos a notebooks y trabajos Spark
Lógica de negocio preservada
Linaje y gobierno desde el día uno
FASE 3 · 3 a 5 SEMANAS
Ejecución en paralelo
Las dos plataformas corren a la vez considerando los mismos datos. Posteriormente comparamos resultados automáticamente, cifra por cifra.
Reconciliación diaria automatizada
Informe de diferencias con causa
Comparación de rendimiento y costo
Sin corte hasta que cuadre
FASE 4 · 2 SEMANAS
Corte y habilitación
Corte por dominios con reversa probada, y tu equipo formado en el entorno nuevo antes de recibirlo, garantizando una transición fluida y sin riesgos.
Corte por olas, no de golpe
Plan de reversa probado por ola
Formación en Workbench y notebooks
Documentación en tu repositorio
Qué migra sin reescritura
10 a 16
Semanas · proyecto completo ·
0
Cortes sin reconciliación previa
4,2 X
Fases con entregable propio
100%
Documentación en tu repositorio
Tableros que se abren por voluntad propia
La mayoría de los tableros mueren al tercer mes porque responden preguntas que nadie hizo. Los nuestros parten de la decisión que hay que tomar y van hacia atrás. Este es un ejemplo real de nuestro estándar de diseño:
Parte de la decisión, no del dato
Antes de modelar preguntamos qué decisión cambia con este tablero. Si no hay una respuesta clara, el tablero no se construye.
Diccionario de métricas acordado
«Cliente activo» y «venta» se definen una vez, con firma de negocio. Es la causa #1 de que dos áreas reporten cifras distintas.
Diseño verificado, no decorado
Paletas comprobadas para daltonismo, tabla de datos en cada gráfico y contraste medido. Un tablero que no se puede leer no informa.
Análisis especializados, no tableros con promedios
Aquí es donde separamos la analítica descriptiva —qué pasó— de la que mueve la aguja: qué va a pasar y qué conviene hacer. Todo corre sobre tu plataforma Oracle, con los datos donde ya están.
Pronóstico de demanda
Series de tiempo con estacionalidad, calendario local y efectos de promoción. Para inventario, personal y capacidad.
Entregable: modelo en producción
Detección de anomalías
Fraude, consumo atípico, incluso fallos silenciosos de proceso. Aprende de tu operación en vez de usar umbrales fijos.
Base: datos históricos propios
Propensión y fuga
Quién va a comprar, quién se va a ir y qué acción podría cambiar ese resultado, además con el impacto económico estimado.
Salida: lista priorizada accionable
Optimización y simulación
Rutas, precios, asignación de recursos y escenarios «qué pasaría si». Programación matemática cuando el problema tiene restricciones duras, no solo un modelo predictivo encima.
Casos: logística · pricing · turnos
Analítica de grafos y geoespacial
Redes de relaciones para fraude y riesgo, y análisis territorial para expansión y cobertura. Ambas capacidades vienen dentro de la base de datos Oracle, sin licencia aparte ni otra herramienta.
Motor: Autonomous AI Database
INTELIGENCIA ARTÍFICIAL
IA sobre tus datos, en tu perímetro
La ventaja de tener los datos en Oracle es que la IA puede ejecutarse donde ya están. Sin exportar a un tercero, copias paralelas o que la información salga de tu control.
Búsqueda semántica e híbrida con AI Vector Search
Asistentes de consulta en lenguaje natural sobre tu modelo de datos
Agentes anclados a datos empresariales, construidos con Agent Factory
Clasificación y extracción documental a escala
Modelos privados en contenedores dentro de tu red
INNOVACIÓN
Un laboratorio con fecha de corte
La innovación sin límite de tiempo se convierte en un costo permanente. Trabajamos con ciclos cortos y una decisión explícita al final: se escala, se ajusta o se para.
Ciclo de 6 semanas
Hipótesis, métrica de éxito y prototipo funcionando con datos reales. Definido antes de empezar, no descubierto al final.
Comité de corte
Al terminar el ciclo se decide con evidencia: escalar a proyecto, iterar una vez más, o cerrar y documentar el aprendizaje.
Vigilancia tecnológica
Informe trimestral de qué cambió en el ecosistema Oracle y qué de eso te afecta de verdad. Sin ruido de lanzamientos que no vas a usar.