SOFTWARE / RETAIL / DATA
TEXSTUDIO
Plataforma diseñada para centralizar productos, inventario, ventas y operación de múltiples tiendas.
SLYWAY / DATA
Datos que terminanen decisiones.
Construimos la infraestructura de datos que permite responder preguntas de negocio con confianza: dónde está el margen, qué producto rota, qué sucursal se está quedando atrás.
QUÉ RESOLVEMOS / 01
Cuándo tiene sentidoesta conversación.
- 01
Cada área tiene su propio número
La misma pregunta tiene tres respuestas distintas según quién arme el reporte.
- 02
Los reportes se hacen a mano
Alguien dedica días del mes a consolidar archivos en lugar de analizarlos.
- 03
La información llega tarde
Cuando el dato está listo, la decisión que dependía de él ya se tomó.
- 04
Hay datos, pero no hay lectura
El volumen existe. Falta el modelo que lo convierta en algo interpretable.
CAPACIDADES / 02
Qué construimos.
01
Data Engineering
La tubería: extraer, mover y preparar información de forma programada, incremental y auditable.
- Pipelines ETL / ELT
- Integración de datos desde ERP, APIs, archivos y bases operativas
- Apache Spark y PySpark
- Python y SQL
- Data Quality y validación del dato
- Migración y modernización de datos
02
Data Architecture
La estructura donde vive el dato, diseñada para el volumen y el uso que tendrá realmente.
- Data Lake, Data Warehouse y Lakehouse
- Databricks y Azure Data
- Modelado de datos y modelos dimensionales
- Capas bronze / silver / gold
- Gobierno de datos y control de acceso
- APIs e integración de fuentes
03
Business Intelligence
La capa que la gente usa: tableros claros, con métricas definidas una sola vez.
- Dashboards en Power BI
- Definición de KPIs y métricas de negocio
- Automatización de reportes
- Análisis exploratorio
- Self-service para áreas no técnicas
- Data + IA para consulta en lenguaje natural
PROCESO / 03
Cómo avanzamos.
- 01
Preguntas antes que tablas
Definimos qué decisiones se quieren tomar. El modelo de datos se diseña para responder eso.
- 02
Inventario de fuentes
Identificamos qué sistemas tienen la información, en qué estado y con qué frecuencia cambia.
- 03
Pipeline y modelo
Construimos la ingesta, las transformaciones y el modelo analítico con reglas de negocio explícitas.
- 04
Visualización y adopción
Entregamos tableros y acompañamos al equipo hasta que la decisión se tome ahí y no en una hoja de cálculo.
TECNOLOGÍA / 04
Herramientas que usamos
Elegimos por restricción del proyecto, no por preferencia.
- Databricks
- Azure Data Factory
- Apache Spark
- PySpark
- Python
- SQL
- Power BI
- Delta Lake
- PostgreSQL
PROYECTOS RELACIONADOS / 05
Casos relacionados.
FAQ / PREGUNTAS FRECUENTES
Preguntasfrecuentes.
¿Tu pregunta no está aquí? Escríbenos a hello@slywaydigital.com.
No. El valor no está en el volumen sino en la dispersión. Una empresa mediana con cuatro sistemas desconectados ya tiene un problema de datos que resolver.
Otras capacidades
DATA / HABLEMOS
¿Qué pregunta no puedes responder hoy?
Si hay una métrica que tu equipo arma a mano cada mes, ahí suele estar el punto de partida.