Dashboards & Reporting
Dashboards y reporting que el negocio realmente usa
Analítica self-service sobre AWS: dashboards con Amazon QuickSight y Amazon Q, KPIs definidos con el negocio, reporting automatizado y modelos predictivos cuando el caso lo amerita.
Decisiones con datos, no con intuición
El problema
- Tenés datos pero no insights: tableros que nadie mira o que no responden las preguntas del negocio.
- Querés predecir (churn, demanda, fraude, scoring) pero no tenés un equipo de ML.
- Los modelos que probaste nunca llegaron a producción: quedaron en un notebook.
- Cada área te pide reportes a mano y tu equipo de datos vive apagando incendios.
Qué incluye
- Dashboards y analítica self-service con Amazon QuickSight y Amazon Q.
- Modelos de ML para predicción: churn, demanda, fraude, scoring y más.
- MLOps: del notebook a producción, con monitoreo y reentrenamiento.
- Analítica embebida dentro de tus propios productos.
- Métricas y KPIs definidos con el negocio, no solo con IT.
Que el modelo llegue a producción, no al cajón
El valor no está en entrenar un modelo: está en operarlo. Aplicamos MLOps para que tus modelos lleguen a producción, se monitoreen y se reentrenen, con la misma disciplina con la que operamos infraestructura.
Cómo trabajamos
Discovery
Definimos con el negocio las preguntas a responder y las decisiones que queremos habilitar con datos.
Plan & Quote
Diseñamos la solución (analítica, modelo o ambos) y un alcance acotado a precio claro.
Ejecución
Construimos los dashboards o el modelo, los validamos con datos reales y los iteramos.
Hand-off & MSP
Dejamos todo en producción y monitoreado. Podemos operarlo y evolucionarlo con vos.
Stack & tecnologías
Analítica self-service · modelos en producción
Preguntas frecuentes
¿Necesito un equipo de data science para esto?
No. Nosotros aportamos las skills de ML y MLOps, y capacitamos a tu equipo para que pueda mantener y evolucionar la solución.
¿Qué se puede predecir con ML?
Casos típicos: churn de clientes, demanda, detección de fraude, scoring de riesgo, mantenimiento predictivo. Partimos del caso que mueva tu negocio.
¿Qué diferencia hay entre analítica e IA generativa?
La analítica y el ML responden con números y predicciones sobre tus datos. La GenAI genera contenido y conversa. A veces se combinan: por ejemplo, Amazon Q para consultar tus datos en lenguaje natural.
¿Cómo evitan que el modelo quede obsoleto?
Con MLOps: monitoreamos su performance en producción y lo reentrenamos cuando los datos cambian.
