Consultoría en análisis de datos y business intelligence

Si en tu empresa la información vive en planillas sueltas, si dos sistemas dan dos números distintos para lo mismo, o si cada reporte cuesta horas de trabajo manual todos los meses, eso se puede ordenar. Eso es business intelligence, aunque casi nadie lo llame así puertas adentro: que el dato que ya tenés llegue a tiempo, sea el mismo para todos y sirva para decidir. El trabajo va desde entender cómo funciona hoy el proceso hasta dejar andando tableros y reportes confiables para usar todos los días.

Este sitio es la muestra del trabajo

La mayoría de las consultoras muestra capturas de pantalla. Acá podés hacer algo distinto: revisar el trabajo antes de llamar.

DatoPuro está hecho con las mismas herramientas y el mismo criterio con el que se encara un proyecto puertas adentro de una empresa. Son 47 paneles que se actualizan solos todos los días, con datos que se buscan en 28 organismos —muchas veces leyendo archivos PDF o planillas complejas con programas hechos a medida— más las escalas que publican 25 sindicatos y cámaras. La serie de inflación arranca en 1943.

Y es auditable, que es lo que importa: cada número dice de dónde sale, los datos están abiertos, el criterio está escrito y cualquiera puede contrastar una cifra contra la publicación original del organismo. Si el trabajo estuviera mal hecho, se vería.

Mirá, por ejemplo, el panel de inflación —una serie mensual desde 1943, con los años del INDEC intervenido marcados y explicados— o el de salarios de convenio, donde cada importe tiene el acuerdo del que sale, con su enlace y su número de página.

Lo que no vas a ver acá son tableros de clientes. Los números de una empresa son suyos: no se publican, no se muestran en una presentación ni se enseñan «anonimizados», porque para alguien del rubro un dato de ventas puede seguir siendo reconocible aunque se le cambie el nombre al cliente o a la empresa. Por eso la muestra del trabajo es este sitio, hecho con datos públicos: se puede abrir entero sin romperle la confidencialidad a nadie. Es también el trato que vas a tener vos.

Qué se hace

Modelos y tableros de Power BI
El modelo de datos primero y el tablero después: relaciones que no se rompen, medidas que dan el mismo número en todas las pantallas y un diseño pensado para decidir, no para impresionar. Incluye dejarlo publicado, actualizándose solo y con los permisos de cada área resueltos.
Integrar y ordenar la información
Casi siempre es acá donde está el trabajo: conectar sistemas que no se hablan, unificar códigos y criterios —el mismo cliente cargado de tres maneras, el depósito que ya no existe— y encontrar lo que no cierra antes de que llegue a un tablero. Es la parte que no se ve y la que decide si el número es confiable.
Todo el camino del dato
Lo que hace que el tablero siga sirviendo el mes que viene: leer el sistema de gestión donde esté, automatizar las cargas, controlar la calidad de lo que entra y avisar cuando algo falla. Un tablero lindo sobre datos que nadie controla deja de usarse en tres meses.
Desarrollo web y aplicaciones de datos
Cuando el tablero no alcanza: sitios y aplicaciones a medida con los datos adentro, para cargar, consultar o publicar información. Este sitio es un ejemplo de eso mismo.

Con qué se trabaja

La herramienta se elige después del problema, no antes. Si lo que hace falta se resuelve mejor con otra cosa, se usa otra cosa. Sólo a modo de referencia, estas son las herramientas que en general usamos. Pesa lo que ya hay en tu empresa, los accesos, el costo de las licencias y —sobre todo— quién va a mantener esto cuando nosotros no estemos.

Microsoft Power BI —hoy una de las piezas de Microsoft Fabric— para los modelos y los tableros: el modelo de datos, las medidas en DAX, las consultas en Power Query, los flujos de datos que lo mantienen al día solo y, cuando el volumen lo pide, el almacén donde se juntan las bases de todas las sucursales de una empresa —más de cien— para que el tablero consulte una sola.

Para lo que no entra en un tablero, desarrollo a medida: JavaScript y TypeScript, React y Next.js, SQL (PostgreSQL, Firebird y lo que haya del otro lado), Python. Este sitio está hecho con esas mismas piezas, así que la lista no hay que creerla: se puede revisar.

Y las interfaces van para los dos lados: se consumen las de tu sistema de gestión para traer el dato, y cuando hace falta se arma la propia, para que ese dato lo pueda usar otro sistema, otra empresa o una aplicación que todavía no existe. Este sitio publica la suya: /api/ultimos.

Para automatizar lo que hoy hace alguien a mano —mover archivos, avisar cuando un número se sale de rango, encadenar sistemas que no se hablan—, casi siempre Python y los flujos de datos de Power BI: un proceso escrito se versiona, se prueba y se arregla sin depender de una plataforma. Cuando conviene una herramienta visual, Power Automate o n8n.

Cuando lo que hace falta no es un tablero para mirar sino una aplicación para operar —cargar pedidos, seguir una logística, que cada área vea y toque sólo lo suyo—, Power Apps sobre esos mismos datos, o desarrollo propio si el caso lo pide.

Detrás del sitio hay una persona; detrás de un proyecto, un equipo —con certificaciones de Microsoft, entre ellas la de análisis de datos con Power BI— que cubre más herramientas que las de esta lista. Si la que usás en tu empresa no está acá, preguntá: la respuesta va a ser si lo hicimos antes o no, sin vueltas.

Preguntas que llegan seguido

¿Trabajan con empresas chicas?
Sí. Una empresa chica suele tener el problema más claro y la solución más corta: tres planillas que nadie cruza, un sistema de gestión que tiene el dato adentro y no lo muestra, un reporte que alguien arma a mano todos los lunes. No hace falta un área de sistemas para empezar.
¿Qué necesito tener para empezar?
Lo que ya tengas. El primer paso es entender de dónde sale hoy cada número y quién lo usa para decidir; eso se hace mirando los sistemas y las planillas que hay, no pidiendo que estén ordenados de antemano.
¿Hay que cambiar de sistema de gestión?
Casi nunca. El trabajo es leer lo que el sistema ya guarda y llevarlo a un modelo que se pueda cruzar y consultar. Cambiar de sistema es una decisión mucho más grande y, en general, no es la que hace falta para ver mejor.
¿Y si mis datos están mal?
Es lo más común, y aparece apenas se cruzan dos fuentes: un cliente cargado con dos códigos, un depósito que no existe más, un importe con la coma corrida. Encontrar eso es parte del trabajo, no un imprevisto. Lo que no se hace es tapar el problema con un promedio: si un dato no es confiable, el tablero lo tiene que decir.
¿Cómo sé que el trabajo va a ser bueno?
Entrando a este mismo sitio. DatoPuro está hecho con las mismas herramientas y el mismo criterio: cada número tiene su fuente a la vista, los datos están abiertos y cualquiera puede contrastarlos contra la publicación original. Es una demostración que se puede auditar, no un portfolio de capturas de pantalla.

Cómo seguir

Escribime a contacto@datopuro.com.ar contando brevemente qué necesitás resolver: qué decisión te cuesta tomar hoy por falta de información, y dónde está hoy ese dato. Con eso alcanza para la primera conversación.

No hace falta que llegues con todo ordenado, ni con una herramienta elegida, ni sabiendo qué indicador querés. Si eso ya estuviera resuelto, no haría falta esta conversación.

Las consultas las recibo yo y las derivo a un equipo del cual formo parte, con experiencia en análisis de datos, ingeniería y desarrollo, que se ocupa del proyecto de principio a fin.

Esta página es la parte comercial del proyecto y está separada a propósito: DatoPuro es y va a seguir siendo gratis, sin publicidad y sin venta de datos, y nada de lo que se publica ahí depende de un cliente. Quién hace el sitio y con qué criterio está en quiénes somos; datopuro.com.ar no muestra avisos de nadie.