Un método de cuatro fases igual en todos los proyectos, una arquitectura de referencia que se despliega en días en vez de diseñarse desde cero, y tres formas de contratarnos según lo que necesite.
Modular y agnóstica de nube. Se adapta a lo que la organización ya tiene, en lugar de obligarla a empezar de nuevo — y por eso el primer resultado llega en semanas.
| Capa | Qué resuelve | Herramientas habituales |
|---|---|---|
| Fuentes de datos | De dónde sale la información: transaccional, aplicativa y externa | ERP · CRM · SAP · Oracle · APIs · archivos |
| Integración | Extracción, transformación y calidad, sin afectar la operación | AWS Glue · Azure Data Factory · GCP Dataflow · SAP Data Services |
| Data Lake / Warehouse | El repositorio único por capas (Bronze, Silver, Gold) | Amazon S3 · Azure Blob · BigQuery · Snowflake · Databricks |
| Analítica e IA | Modelos, predicción y agentes sobre el dato gobernado | Athena · Redshift ML · Vertex AI · Azure ML · Amazon Bedrock |
| Visualización | Donde el negocio decide | Power BI · Amazon QuickSight · SAP Analytics Cloud · Qlik |
El gobierno no es una capa más al final: atraviesa las cinco. Es lo que permite escalar hacia inteligencia artificial sin perder el control de quién ve qué.
Con seguimiento periódico y entregables acordados en cada una. Sin importar el tamaño del proyecto ni el modelo de contratación.
Prerrequisitos, accesos y kick off. Se confirma el alcance, se habilitan los ambientes y se acuerda con quién se trabaja de cada lado.
Entregable: plan de trabajo y accesos verificados.
Levantamiento, diseño y documento BBP. Se entiende el proceso de negocio antes de tocar el dato, y se documenta la arquitectura objetivo.
Entregable: documento BBP con diseño y arquitectura.
Construcción por herramienta. Se implementa lo diseñado, con validaciones parciales para no llegar al final con sorpresas.
Entregable: la solución construida en el ambiente de desarrollo.
Pruebas integrales, despliegue, cargas históricas, documentación y estabilización. No termina cuando funciona: termina cuando está en producción, documentado y estable.
Entregable: solución en productivo, documentación y transferencia al equipo interno.
La fábrica construye, la mesa atiende y el staffing se integra. Muchos clientes combinan dos: Fábrica de Datos para el proyecto inicial y Mesa Analítica para sostener y evolucionar la solución.
Cuando hay un alcance definido y una fecha: migraciones, plataformas nuevas, un modelo analítico que hay que construir.
Proyecto gestionado por Scitis de principio a fin, con alcance, cronograma y entregables definidos, equipo asignado por fases y precio fijo.
Cuando la plataforma ya existe y hay que sostenerla y hacerla crecer, sin montar un equipo interno para eso.
Servicio gestionado de soporte funcional y técnico con capacidad mensual contratada, gestión de tickets, priorización acordada y un service manager responsable. Desde un consultor hasta un equipo completo.
Cuando falta un perfil especializado y el proceso de contratación tomaría meses que no hay.
Consultores senior que se integran a su equipo, bajo su gestión, sus procesos y sus herramientas, con dedicación completa o parcial.
La capacidad se dimensiona según cada cliente. No publicamos tarifas ni tamaños de bolsa de horas.
Una conversación estructurada para entender qué necesita, qué tiene hoy y dónde está el mayor retorno. Sale de ahí con una recomendación de por dónde empezar y una estimación de alcance.
El análisis completo: cómo genera datos la compañía, con qué plataforma, qué fuentes e indicadores existen, qué madurez tiene cada área y cuál debería ser la arquitectura objetivo.
El diagnóstico preliminar no tiene costo y no compromete a nada. De ahí sale la recomendación de por dónde empezar y cuál de los tres modelos tiene más sentido para su caso.
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