Data Audit
Sabé qué datos tenés antes de invertir en datos
Un relevamiento de tus fuentes, tu calidad de datos y tu arquitectura actual, con un diagnóstico claro y un roadmap priorizado. El punto de partida de cualquier iniciativa de datos o de IA.
Diagnóstico + roadmap priorizado
El problema
- Nadie tiene el mapa completo: los datos están repartidos entre bases, SaaS, planillas y procesos manuales.
- Cada área reporta números distintos y no hay una fuente de verdad.
- Querés hacer analítica o IA, pero no sabés si tus datos están en condiciones de soportarla.
- Ya invertiste en herramientas de datos y seguís sin respuestas de negocio.
Qué incluye
- Inventario de fuentes: bases, SaaS, eventos, archivos y procesos manuales.
- Evaluación de calidad de datos: completitud, consistencia, duplicados y frescura.
- Revisión de la arquitectura actual (ingesta, almacenamiento, transformación, consumo).
- Diagnóstico de governance: ownership, accesos, catálogo y trazabilidad.
- Assessment de AI-readiness: qué falta para poder entrenar o alimentar modelos.
- Roadmap priorizado por impacto de negocio y esfuerzo, con estimación de costos en AWS.
Un diagnóstico que termina en decisiones, no en un PDF
El entregable no es un informe para archivar: es un roadmap con iniciativas priorizadas, dependencias y estimación de costos, listo para llevar a tu comité. Si decidís ejecutarlo con nosotros, el audit ya es el primer sprint.
Cómo trabajamos
Discovery
Entrevistamos a negocio y a IT para entender qué preguntas hoy no se pueden responder y por qué.
Plan & Quote
Definimos el alcance del relevamiento (fuentes, dominios y profundidad) a precio cerrado.
Ejecución
Relevamos fuentes, perfilamos datos y evaluamos la arquitectura, documentando hallazgos a medida que avanzamos.
Hand-off
Presentamos el diagnóstico, el roadmap priorizado y las quick wins que se pueden atacar de inmediato.
Stack & tecnologías
El mapa completo de tus datos, en semanas
Preguntas frecuentes
¿Cuánto dura un data audit?
Depende de la cantidad de fuentes y dominios, pero la mayoría se resuelve en pocas semanas. En el discovery cerramos el alcance y el timeline.
¿Necesito tener todo en AWS?
No. Relevamos lo que tengas, esté on-premise, en otro cloud o en SaaS. El roadmap sí te lleva hacia una arquitectura de datos en AWS.
¿Qué me llevo al final?
Un inventario de fuentes, un diagnóstico de calidad y governance, un assessment de AI-readiness y un roadmap priorizado con estimación de costos.
¿Sirve si mi objetivo real es hacer IA?
Especialmente. La mayoría de los proyectos de IA se traban por los datos, no por el modelo. El audit te dice qué hay que ordenar antes de invertir.
