Portafolio

Cinco prácticas para convertir datos en decisiones de negocio

GalacticaIA es una consultora integral de datos, agnóstica al software. Conecta la estrategia con la plataforma, los modelos, la inteligencia comercial y los sistemas agénticos que ponen cada decisión en operación.

El punto de entrada es el problema que se requiere resolver. Ninguna práctica es requisito de otra y cada engagement incorpora solo las capacidades transversales necesarias.

Las cinco prácticas

01 · Dirección, operating model y confianza

Data Strategy & Governance

Traducción de las prioridades del negocio en una estrategia de datos ejecutable y en el modelo de gobierno que la sostiene. Integra roadmap, operating model, ownership, calidad, políticas y adopción.

Problemas que resuelve

Iniciativas dispersas, métricas que compiten entre sí, decisiones sin responsable y datos que no se pueden defender.

Resultado

Prioridades claras, responsabilidades operables y una ruta de inversión conectada con decisiones del negocio.

La práctica toma como referencia los marcos DAMA-DMBOK(se abre en una pestaña nueva) (DAMA International) y DCAM(se abre en una pestaña nueva) (EDM Council).

Entregables

Diagnóstico de capacidades y roadmap priorizado por valor, riesgo y factibilidad
Estrategia de datos, principios de arquitectura y modelo operativo
Roles, foros de decisión, políticas y ownership de dominios y productos de datos
Catálogo, linaje, calidad y definiciones críticas operando
Adopción, capacitación y métricas para medir el avance del programa

De prioridad a capacidad operable

Estrategia y gobierno: prioridades, capacidades, responsables y continuidad

Prioridad

Qué necesita el negocio

Crecimiento y experiencia
Eficiencia y productividad
Riesgo y confianza
Nuevos productos de datos

Estrategia

Qué capacidad hace falta

Casos de uso priorizados
Arquitectura objetivo
Roadmap e inversión

Operating model

Quién decide y entrega

Dominios y productos con dueño
Foros con autoridad explícita
Roles y formas de trabajo

Control

Cómo se sostiene

Calidad y definiciones críticas
Políticas aplicadas y trazables
Adopción y métricas de avance

Trazabilidad de la decisión

Cada prioridad queda conectada con una capacidad, un responsable, una inversión y una medida de avance. El gobierno opera como el sistema de responsabilidad de esta práctica.

02 · Arquitectura e ingeniería de datos

Data Platforms & Lakehouse

Construcción de la plataforma donde reside el dato: capas, fuentes, ingesta, conciliación, motores de procesamiento y almacenamiento, sobre la nube existente. El diseño admite migraciones posteriores sin reconstrucción.

Problemas que resuelve

Fuentes aisladas, pipelines frágiles, costos impredecibles y equipos que reconstruyen la misma tabla una y otra vez.

Resultado

Una plataforma escalable y observable que sirve datos confiables a analítica, productos e IA.

«Muchas organizaciones maduras sufren de repositorios de datos fragmentados. Almacenar y mantener esos acervos puede consumir entre el 15 y el 20 % del presupuesto promedio de TI.»

McKinsey & Company, Reducing data costs without jeopardizing growth, julio de 2020.Fuente

Entregables

Arquitectura de capas —aterrizaje, curación, consumo— con criterios de promoción entre ellas
Ingesta y conciliación de las fuentes que el negocio usa todos los días
Modelo de almacenamiento y formato de tabla, elegidos según las consultas previstas
Plan de migración trazable desde lo que ya existe, sin apagar lo que está en uso
Optimización de costos de almacenamiento y cómputo

La plataforma, por dentro

Arquitectura por capas: ingesta, promoción entre capas e infraestructura

Fuentes

Core del negocio y ERP
Eventos de aplicaciones y canales digitales
Archivos, hojas de cálculo y proveedores externos
Documentos y datos no estructurados

Las capas, y qué hace falta para pasar de una a la siguiente

Aterrizaje

Crudo

El dato llega como está en el origen y no se toca. Si mañana hay que reprocesar, se reprocesa desde esta capa.

Copia fiel del origen
Histórico completo

Para subir: el esquema está declarado y la carga se puede repetir sin duplicar.

Curación

Conciliado

Nombres, fechas y claves alineados entre sistemas; duplicados resueltos con un criterio escrito, no a mano.

Claves conciliadas entre sistemas
Tipos y unidades normalizados
Reglas de calidad que corren en cada carga

Para subir: las reglas de calidad pasan y hay un dueño que responde por la tabla.

Consumo

Productos de datos

Tablas con definición acordada, listas para que el negocio y los modelos las usen sin recalcularlas cada vez.

Una definición por métrica
Servidas a tableros, modelos y APIs

Quién la consulta

Tableros y reportería
Modelos y experimentación
Aplicaciones y APIs

Sobre qué corre

Almacenamiento de objetos
Formato de tabla abierto
Motor de consulta separado del dato

El dato vive en almacenamiento abierto y el motor que lo consulta se elige aparte: se puede cambiar el motor sin mover el dato, que es lo que evita quedar atado a un proveedor. También es donde se decide la factura: cómo está particionado y compactado incide directamente en el costo de cada consulta.

03 · Modelos, experimentación y optimización

Advanced Analytics & Machine Learning

Soluciones analíticas que explican, predicen y optimizan decisiones. El alcance cubre desde el framing y la experimentación hasta el modelo, su validación temporal, despliegue y monitoreo.

Problemas que resuelve

Forecasts poco confiables, decisiones manuales que no escalan, modelos que no llegan a producción o que nadie puede validar.

Resultado

Una decisión cuantificada, un modelo evaluado contra una base clara y un mecanismo para operarlo y vigilarlo.

«En promedio, solo el 48 % de los proyectos de IA llega a producción, y pasar de prototipo a producción toma 8 meses.»

Gartner, Gartner Survey Finds Generative AI Is Now the Most Frequently Deployed AI Solution in Organizations, mayo de 2024.Fuente

Experiencia del equipo · Fintech

Score crediticio para préstamos, detección de lavado de activos (AML), predicción de churn y revenue analytics.

Entregables

Forecasting, propensión, clasificación, scoring y detección de anomalías
Modelos de optimización y simulación de escenarios
Diseño de experimentos y medición causal
Feature engineering, validación temporal y explicabilidad
Despliegue, monitoreo de desempeño y retraining cuando aplica

Del problema a una decisión operable

Ciclo de un modelo: decisión, validación y desempeño posterior al lanzamiento

01 · Enmarcar

Definir la decisión

Se acuerda qué acción cambiará, para quién y bajo qué restricción.

Variable objetivo y horizonte
Costo de error y baseline
Criterio de éxito

02 · Modelar

Construir y validar

El modelo se entrena contra el pasado sin filtrar información del futuro.

Features reproducibles
Split temporal y backtesting
Explicabilidad y sesgo

03 · Operar

Priorizar la acción

El score se convierte en una cola, regla, forecast o escenario que alguien usa.

Umbrales y restricciones
Acción y responsable
Integración al flujo

Validación

Métrica del modelo y métrica del negocio se reportan juntas, comparadas con un baseline y con el costo de equivocarse.

Monitoreo

Desempeño, drift, calidad de features y resultado de la acción se observan después del despliegue; el modelo no queda abandonado.

04 · Clientes, marketing y canales digitales

Customer & Digital Intelligence

Conversión de señales de clientes y canales digitales en acciones comerciales medibles: a quién priorizar, qué ofrecer, qué experiencia corregir y qué intervención realmente produjo un cambio.

Problemas que resuelve

Segmentos que no accionan, campañas medidas por correlación, funnels opacos y múltiples versiones del comportamiento del cliente.

Resultado

Decisiones de crecimiento y retención con audiencias, acciones, responsables y medición causal cuando el caso lo permite.

«Las empresas que crecen más rápido obtienen un 40 % más de sus ingresos de la personalización que sus competidores de crecimiento más lento.»

McKinsey & Company, The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying, noviembre de 2021.Fuente

Experiencia del equipo · Fintech

Customer analytics para hiperpersonalización y next best offer.

Entregables

Segmentación accionable: cada segmento con su comportamiento, riesgo, oferta elegible y acción
Predicción de abandono entrenada solo con lo que se sabía en su momento, y priorizada por valor de cliente
Próxima mejor oferta, ya filtrada por quién puede recibirla y quién dio permiso para que le escriban
Funnel y journey digital con puntos de fricción cuantificados
Incrementalidad de campañas y medición del ecosistema digital end-to-end

Grilla de nueve segmentos por riesgo y valor; cada celda muestra tamaño, abandono y beneficio esperado por cliente. Solo tres celdas tienen beneficio positivo — Segmentación accionable: nueve celdas con comportamiento y economía. Solo tres pagan el contacto; decidir a quién no llamar también es parte del entregable. Artefacto reproducible sobre datos sintéticos.Ver código, datos y tests(se abre en una pestaña nueva)

Funnel de originación digital desde visita al producto hasta primera transacción; cuantifica la conversión y la pérdida de cada paso — El funnel localiza la mayor fuga y traduce una mejora de cinco puntos en primeras transacciones adicionales. Es un escenario de sensibilidad sobre datos sintéticos, no una proyección de cliente.Ver código, datos y tests(se abre en una pestaña nueva)

05 · Sistemas agénticos y productos operables

Agentic AI & Data Products

Productos de datos y frameworks agénticos que integran inteligencia al flujo de trabajo. Incluye la definición de herramientas, memoria, evaluación, observabilidad y fronteras de autoridad para que el sistema sea útil y controlable.

Problemas que resuelve

Prototipos de IA desconectados del negocio, agentes sin límites claros y analítica que nunca entra al proceso donde se decide.

Resultado

Un producto operable con usuarios, contrato de datos, criterios de calidad y una frontera explícita entre automatización y decisión humana.

«Más del 40 % de los proyectos de agentic AI se cancelará hacia fines de 2027, por costos crecientes, valor de negocio poco claro o controles de riesgo inadecuados.»

Gartner, Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027, junio de 2025.Fuente

Entregables

Evaluación de preparación del dato para IA
Diseño del producto de datos, sus consumidores, contrato y nivel de servicio
Framework agéntico con herramientas, memoria, evaluación y observabilidad
Flujo de decisión con aprobación humana y traza completa

Motor propio

Nodriza

Los agentes de GalacticaIA se construyen sobre Nodriza, motor propio para agentes sobre datos gobernados y automatización de procesos.

Datos gobernados: Cada agente toma el significado del catálogo de datos y los valores de la base, con los permisos de su rol.
Cifras trazables: Cada respuesta indica la consulta que produjo la cifra, su definición en el glosario y lo que no se pudo verificar.
Agnóstico: Base de datos, catálogo, industria y modelo de lenguaje intercambiables; los agentes se configuran, no se programan.
Probado: Cada versión se mide contra conjuntos de preguntas de referencia.

Quién decide, y quién prepara la decisión

Flota de agentes bajo autoridad humana

Autoridad humana · fuera del circuito automatizado

Una persona decide

Plantea el objetivo, delibera con la evidencia reunida y autoriza. Ningún agente la coordina ni puede omitirla.

Frontera de autoridad · solo sube lo que necesita criterio

Orquestador

Agente coordinador

Recibe el objetivo, lo reparte entre los agentes que corresponden, reúne lo que cada uno aporta con su fuente y lo sintetiza en una recomendación trazable.

No aprueba ni ejecuta. Lo que no necesita criterio se resuelve abajo y nunca llega a la persona; lo que sí, sube con la evidencia que lo sostiene.

Catálogo

Agente de inventario

Descubre qué datos hay, los describe y los mantiene al día cuando el origen cambia.

Sus fuentes

Metadatos de los sistemas fuente, catálogo, historial de esquemas

Reporta al orquestador

Clasificación

Agente de datos personales

Propone qué columnas son datos personales y de qué tipo, para que una persona lo confirme.

Sus fuentes

Muestras de datos, patrones conocidos, clasificaciones ya validadas

Reporta al orquestador

Política

Agente de cumplimiento de reglas

Contrasta el uso real contra la política declarada y emite una alerta cuando no coinciden.

Sus fuentes

Políticas vigentes, registros de acceso, reglas de calidad y retención

Reporta al orquestador

Traza

Qué dato entró, qué agente lo tocó, con qué fuente, qué recomendó y quién decidió — con fecha y responsable, caso por caso. Sin eso, la decisión no se puede defender seis meses después, que es cuando se pregunta.

Caso de entrada

Data Monetization

Monetización interna, monetización con terceros y capa agéntica, sobre las cinco prácticas del portafolio.

Ver Data Monetization

EVIDENCIA COMERCIAL

Casos con impacto en decisiones

Los antecedentes de cliente se presentan anonimizados y sin cifras que no puedan sostenerse. Los artefactos sintéticos y las implementaciones técnicas aparecen aparte: prueban método y alcance, no resultados de una empresa.

Data Platforms & Lakehouse

Operador de telecomunicaciones · LATAM

Problema: Una arquitectura de data warehouse SaaS con presión de costo y una migración que no podía perder trazabilidad.
Intervención: Diseño y ejecución de la migración hacia lakehouse, incorporando linaje y control sobre el recorrido de los datos.
Entregable visible: Arquitectura objetivo, plan de migración, mapa de linaje y base de optimización cloud.
Decisión o resultado habilitado: La organización pudo mover la plataforma con una ruta verificable y reducir el costo estructural de su operación de datos.

Customer & Digital Intelligence

Operador de telecomunicaciones · LATAM

Problema: Marketing necesitaba priorizar audiencias con una lectura consistente del comportamiento de la base.
Intervención: Segmentación estadística de usuarios y traducción de los grupos en criterios utilizables por campaña.
Entregable visible: Segmentos documentados, reglas de asignación y lectura accionable para marketing.
Decisión o resultado habilitado: Los segmentos pasaron a usarse en la gestión de campañas, no solo como una vista descriptiva.

Data Strategy & GovernanceEn curso

Organización del sector salud · Chile

Problema: La nueva ley de protección de datos exige saber qué información personal existe, para qué se usa y quién responde.
Intervención: Diseño del modelo de gobierno, inventario de datos personales y responsabilidades sobre su tratamiento.
Entregable visible: Mapa de datos personales, ownership, políticas y matriz de evidencia para operar el cumplimiento.
Decisión o resultado habilitado: Una base operativa para tomar decisiones de privacidad con responsables y evidencia trazable.

PRUEBA TÉCNICA

Tipos de evidencia: explicativa, reproducible e implementada

Los diagramas de las cinco prácticas explican el método. Estas piezas van un paso más allá: permiten inspeccionar el código y los tests, o delimitan una capacidad ya implementada.

Artefacto reproducible

Advanced Analytics & Machine Learning

Suite fintech sintética con churn validado fuera de tiempo, segmentación accionable, next-best-offer, valor de cliente e incrementalidad de campañas.

Datos causales sembrados, outputs versionados y 110 tests que verifican leakage, integridad y reproducibilidad.

Inspeccionar el laboratorio

Artefacto reproducible

Customer & Digital Intelligence

Funnel de originación desde visita hasta primera transacción, con pérdida por paso y un escenario de sensibilidad sobre el cuello de botella.

SVG ES/EN generado en una misma corrida; el catálogo de pasos y los eventos sintéticos están atados por tests.

Ver el caso del funnel

Capacidad implementada

Agentic AI & Data Products

Agente conversacional sobre catálogos de datos con operaciones MCP de lectura y escritura, trazabilidad de herramientas y confirmación antes de modificar activos.

Alcance verificable: 27 operaciones de catálogo, modo dry-run, confirmación humana y registro de auditoría.

Ver el alcance operativo

Presentación de un caso o autodiagnóstico

Presentación de un caso

La respuesta indica si el caso corresponde al portafolio, el enfoque propuesto y los requisitos del lado del cliente. No requiere cuestionario previo.

Presentar un caso

Autodiagnóstico de madurez

Cuestionario sobre el estado de los datos de la organización. El resultado indica el nivel de madurez y las prioridades iniciales.

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