¿Buscas una consultoría de datos que entregue resultados medibles (no “dashboards bonitos” sin adopción)?
En Bastelia combinamos consultoría de datos, consultoría de análisis de datos y consultoría de business intelligence para transformar datos dispersos en decisiones fiables. Trabajamos 100% online y usamos IA para acelerar discovery, documentación y QA (siempre con revisión humana).
No hacemos magia: hacemos método. Si tus datos no son fiables, la IA tampoco lo será. Por eso priorizamos calidad, modelo semántico, seguridad y adopción del negocio.
¿Qué es una consultoría de datos (y por qué NO es solo “hacer informes”)?
Una consultoría de datos es un servicio que convierte datos (dispersos, incompletos o inconsistentes) en una base fiable para decidir y ejecutar. La diferencia clave con “reporting” es el alcance: no nos quedamos en visualizar, sino que aseguramos calidad, definiciones, arquitectura, seguridad y operación. Si no existe una “fuente de la verdad”, cada dashboard termina contando una historia distinta.
- Estrategia y KPIs: qué medir, cómo medirlo y para qué decisión concreta sirve.
- Ingeniería (ETL/ELT): cómo se extrae, transforma y carga el dato de forma robusta.
- Modelo semántico: definiciones únicas de métricas (evita “mismo KPI, tres números”).
- Gobierno del dato: roles, catálogo, linaje, calidad y control de accesos.
- BI y analítica avanzada: dashboards útiles + predicción/optimización cuando aporta valor real.
¿Qué resultados aporta una consultoría de análisis de datos bien hecha?
Los resultados no son “más datos”, sino menos incertidumbre. Cuando el negocio confía en el dato, se reduce el tiempo de discusión (“¿qué número es el bueno?”) y se gana tiempo de acción (“¿qué hacemos ahora?”). En proyectos de consultoría de análisis de datos y consultoría de BI los impactos típicos se ven en:
- Velocidad: cierres y reporting más rápidos, menos dependencia de Excel manual.
- Fiabilidad: métricas trazables, auditables y estables (definidas por negocio + datos).
- Coste: menos retrabajo, menos tareas repetitivas, menos “incendios” por datos rotos.
- Decisión: priorización por impacto, alertas, control operativo y cuadros de mando accionables.
- Escalabilidad: datos preparados para analítica avanzada e IA con seguridad y gobierno.
¿Cómo saber si necesitas consultoría de datos? (señales que no fallan)
Si te suena cualquiera de estos escenarios, lo más probable es que no te falten dashboards: te falta base. La consultoría de datos es especialmente útil cuando el problema es estructural (arquitectura, calidad, definiciones, gobierno).
- “El KPI no cuadra”: mismo indicador, distintos números según el equipo.
- Las decisiones importantes se toman con Excel manual y copias de datos.
- Hay herramientas, pero no hay adopción: el cuadro de mando “existe” pero no “manda”.
- La IA se plantea, pero los datos no están preparados (calidad, accesos, linaje, seguridad).
- Los proyectos se eternizan porque falta un método (priorización, entregables, operación).
¿Qué suele pasar si intentas “meter BI o IA” sin orden previo?
Se invierte tiempo en visualización o modelos sin resolver lo básico: definiciones, calidad, linaje y seguridad. El resultado típico es: dashboards que no se usan, modelos que nadie confía y dependencia crónica de personas concretas.
Nuestro enfoque evita ese patrón: primero fuente de la verdad + modelo semántico + gobierno mínimo viable. Después, BI y analítica avanzada sobre una base estable.
¿Qué incluye nuestra consultoría de datos (end‑to‑end) y qué entregables genera?
Para posicionar bien una landing de consultoría de datos y, sobre todo, para que el servicio funcione, hay que dejar claro qué se hace, cómo se hace y qué recibes. Esto es lo que cubrimos normalmente (adaptado a cada empresa y madurez):
Pregunta: ¿Empezáis por estrategia o por tecnología?
Respuesta: empezamos por decisiones. Tecnología sin objetivo crea costes; objetivo sin datos crea frustración. Definimos casos de uso y KPIs, y desde ahí diseñamos la arquitectura mínima viable para entregar valor rápido sin hipotecar el futuro.
Pregunta: ¿Qué hacéis en estrategia y definición de KPIs?
Respuesta: cerramos definiciones no ambiguas (qué cuenta, qué no cuenta, ventanas de tiempo, fuentes válidas, segmentaciones) y las dejamos documentadas como “contrato de métricas”. Esto reduce discusiones y facilita auditoría.
Pregunta: ¿Qué hacéis en ingeniería de datos (ETL/ELT)?
Respuesta: conectamos fuentes, diseñamos pipelines robustos, controlamos calidad, y dejamos monitorización y alertas. El objetivo es que el dato llegue bien, a tiempo y con trazabilidad.
Pregunta: ¿Qué hacéis en modelo semántico y BI?
Respuesta: construimos un modelo que el negocio pueda entender y reutilizar. Un buen modelo semántico es lo que convierte BI en autoservicio gobernado (menos tickets, más autonomía).
Pregunta: ¿Incluís gobierno del dato y seguridad?
Respuesta: sí. Definimos roles, accesos, catálogo, linaje y calidad. Si los datos se usarán para analítica o IA, el gobierno no es opcional: es lo que evita fugas, uso indebido y “cajas negras” operativas.
Pregunta: ¿Hacéis analítica avanzada e IA?
Respuesta: cuando aporta retorno real. Si el problema es definición/calidad, primero arreglamos base. Si la base está, pasamos a predicción, segmentación, optimización o IA generativa (por ejemplo, preguntas a tus datos con control y trazabilidad).
¿Cómo trabajamos 100% online para ser más rápidos y más competitivos en coste?
La diferencia del trabajo online no es “hacer videollamadas”: es reducir fricción y aumentar entrega. En consultoría tradicional se pierde mucho tiempo en desplazamientos, reuniones largas y documentación que llega tarde. Nosotros diseñamos el servicio para que la salida sea entregable, no “actividad”.
- Sprints cortos: objetivo semanal/quincenal, backlog visible y validación frecuente.
- IA aplicada a procesos internos: aceleración de discovery, documentación y QA (con revisión humana).
- Menos horas improductivas: más tiempo real en arquitectura, pipelines, modelo semántico y adopción.
- Transparencia: definición de “hecho”, entregables claros y trazabilidad de cambios.
¿En qué se nota esto en la práctica? (comparativa directa)
Esta comparación te ayuda a entender por qué podemos ofrecer precios más bajos manteniendo calidad: reducimos estructura y aceleramos tareas repetitivas sin recortar el núcleo técnico.
| Aspecto | Consultora tradicional | Bastelia (100% online + IA) |
|---|---|---|
| Ritmo de entrega | Fases largas, validación tardía, más riesgo de “retrabajo”. | Sprints, validación frecuente, ajustes tempranos sin drama. |
| Coste del proyecto | Más horas indirectas (estructura, desplazamientos, reuniones largas). | Menos fricción; más foco en entregables. Coste optimizado. |
| Definición de KPIs | A veces llega al final o queda “en el aire”. | Contrato de métricas desde el inicio (definiciones auditables). |
| Gobierno del dato | Se plantea como “fase futura”. | Gobierno mínimo viable desde el principio (seguridad, linaje, calidad). |
| Transferencia al equipo | Documentación tardía, dependencia de consultores. | Documentación y handover incremental; autoservicio gobernado. |
Importante: “más rápido” no significa “sin control”. Significa menos fricción + mejor proceso + entregables claros.
¿Qué entregables obtendrás y en qué plazos? (para evitar proyectos eternos)
Una landing de consultoría de datos que convierta debe decir, sin rodeos, qué recibes. Estos son plazos orientativos que ajustamos a tu realidad (volumen de datos, accesos, complejidad y equipo interno).
| Plazo orientativo | Qué se hace | Qué te llevas (entregables) |
|---|---|---|
| Semana 1–2 | Discovery + inventario + quick scan de calidad + definición inicial de KPIs. | Mapa de fuentes, problemas críticos, backlog priorizado, primeros quick wins definidos. |
| Semana 3–6 | Arquitectura mínima viable + pipelines base + modelo semántico inicial. | Primera “fuente de la verdad” operativa + definición de métricas + trazabilidad. |
| Semana 6–10 | BI accionable + seguridad por roles + adopción y formación por roles. | Dashboards que se usan, catálogo básico, control de accesos, guía de uso y decisiones. |
| Mes 3–6 | Escalado + DataOps/MLOps (si aplica) + analítica avanzada/IA con control. | Casos en producción, monitorización, calidad sostenida, operación y mejora continua. |
¿Cómo evitamos el “dashboard que nadie usa”?
La adopción no ocurre por arte de magia. Se diseña. Por eso trabajamos con tres capas simultáneas: métricas claras, experiencia BI y rituales de decisión. Si un dashboard no está conectado a una decisión, termina siendo decoración.
- KPIs con “reglas del juego”: definición, fuente, actualización, responsables y excepciones.
- Cuadros de mando por decisión: qué se mira, cuándo, quién lo mira y qué acción dispara.
- Gobierno del autoservicio: libertad con límites (evita caos y “shadow dashboards”).
¿Quieres claridad rápida? Usa estas herramientas gratuitas (sin registro)
Estas mini-herramientas están pensadas para ayudarte a tomar decisiones antes de hablar con nadie: estimar retorno, identificar tu nivel de madurez y redactar un briefing útil para arrancar una consultoría de datos sin perder tiempo.
Herramienta 1: Calculadora rápida de ROI para datos/BI
Pregunta: ¿Qué ganaría tu empresa si reduce tareas manuales y errores de datos?
Respuesta: introduce una estimación conservadora. El objetivo no es “adivinar”, sino obtener un rango y decidir si merece la pena priorizar el proyecto.
Introduce tus datos y pulsa Calcular. Mostraremos un estimador simple y legible.
Nota: esto es un estimador. En una consultoría de datos real se valida con baseline, métricas y un plan de adopción.
Herramienta 2: Diagnóstico express de madurez de datos (2 minutos)
Pregunta: ¿En qué punto estás para BI, analítica e IA?
Respuesta: marca lo que más se parezca a tu situación actual. Te devolvemos un nivel y un “siguiente paso” recomendado.
Marca tus opciones y pulsa Ver nivel de madurez.
Herramienta 3: Generador de “definición de KPI” (para evitar discusiones)
Pregunta: ¿Cómo se escribe un KPI para que sea consistente y auditable?
Respuesta: completa los campos y genera un texto que puedes copiar y compartir con tu equipo.
Este es el tipo de “contrato” que evita que cada área calcule el KPI a su manera.
Completa los campos y pulsa Generar definición.
Herramienta 4: Generador de briefing (listo para enviar por email)
Pregunta: ¿Qué información acelera de verdad una consultoría de datos?
Respuesta: un briefing breve pero preciso: objetivos, fuentes, KPIs, restricciones y plazos.
Rellena lo que sepas (aunque sea parcial), genera el texto y envíalo a info@bastelia.com.
Rellena lo básico y pulsa Generar texto. Podrás copiarlo o abrir el email ya preparado.
Consejo: si no sabes algo, no pasa nada. Es mejor “parcial pero claro” que “largo y ambiguo”.
FAQs sobre consultoría de datos (preguntas reales, respuestas útiles)
Esta sección está escrita para resolver dudas típicas de empresas que buscan consultoría de datos, consultoría de análisis de datos o consultoría de business intelligence. También está optimizada para SEO con formato pregunta-respuesta y marcado Schema.
¿Qué diferencia hay entre consultoría de datos y consultoría de BI?
La consultoría de BI se centra en cuadros de mando, reporting y consumo del dato. La consultoría de datos cubre además lo que hace posible que BI funcione: integración (ETL/ELT), arquitectura (DW/Lake/Lakehouse), gobierno, calidad, seguridad y operación.
Si tu problema es “no confiamos en el número”, suele ser consultoría de datos (base). Si tu problema es “queremos que se use el BI para decidir”, suele ser BI + adopción.
¿Qué es un modelo semántico y por qué es crítico para el autoservicio?
Es la capa que traduce tablas técnicas a conceptos de negocio: Cliente, Pedido, Margen, Cohorte, etc. Si cada analista construye métricas “a mano”, el autoservicio se convierte en caos. Con un buen modelo semántico, el negocio explora con libertad, pero con definiciones consistentes.
¿Cuándo tiene sentido hacer analítica avanzada o IA en un proyecto de datos?
Cuando la base está lista: calidad aceptable, KPIs definidos, trazabilidad y control de accesos. Si no, la IA amplifica el desorden: produce resultados “creíbles” pero incorrectos. En Bastelia solemos priorizar primero quick wins de BI + base de datos estable, y luego analítica avanzada.
¿Qué entregables mínimos debería pedir a una consultoría de datos?
Como mínimo: inventario de fuentes, definición de KPIs (contrato de métricas), backlog priorizado, diseño de arquitectura, pipelines con monitorización, documentación y un plan de adopción. Si “solo” te entregan un dashboard sin explicar definiciones, linaje y calidad, el riesgo de dependencia sube.
¿Cómo se mide el ROI en consultoría de datos?
Se mide con baseline y objetivo antes de empezar. Ejemplos: horas manuales eliminadas, reducción de errores, mejora en cierre financiero, reducción de stockouts/sobrestock, incremento de conversión, mejora de margen por pricing. Lo importante es conectar métricas a decisiones y repetir el ciclo: medir → decidir → ejecutar → medir.
¿Trabajáis 100% online también para empresas grandes o reguladas?
Sí. El trabajo online no implica menos control: implica método. Definimos accesos, roles, trazabilidad y gobierno desde el inicio, y documentamos de forma incremental. Si hay requisitos de seguridad adicionales, se incorporan como parte del diseño (no al final).
¿Qué datos necesito tener para empezar?
No necesitas “tenerlo perfecto”. Para empezar suele bastar con acceso controlado a 1–2 fuentes clave, una lista de decisiones que quieres mejorar y quién será el responsable interno de priorizar. El diagnóstico inicial precisamente identifica lo que falta y el orden correcto para arreglarlo.
¿Cómo evitáis que el proyecto dependa de una sola persona?
Con documentación útil (no “relleno”), modelo semántico, estándares de pipelines, control de versiones, y una forma de trabajo que deja decisiones y definiciones por escrito. Además, formación por roles para que el negocio use datos con autonomía.
¿Qué es “gobierno del dato” en términos prácticos?
Es poner reglas para que los datos sean usables y seguros: quién define KPIs, quién puede acceder, cómo se valida la calidad, cómo se versionan definiciones, cómo se traza el linaje y cómo se controla el uso. El gobierno “mínimo viable” evita caos sin burocracia excesiva.
¿Cómo se inicia un proyecto con Bastelia si no queréis formularios?
Envíanos un email a info@bastelia.com con tu objetivo y fuentes (aunque sea breve). Si quieres, usa el generador de briefing de esta página: te prepara un texto listo para enviar en segundos.
¿Cuál es el siguiente paso si quieres ordenar tus datos y decidir mejor?
Si has llegado hasta aquí, probablemente ya sabes lo esencial: sin base de datos fiable no hay BI sólido, y sin BI sólido la IA es humo. El paso más eficiente suele ser empezar por un diagnóstico corto (orientado a decisiones y quick wins), y a partir de ahí definir un plan por sprints con entregables.
- Si quieres rapidez: diagnóstico + 1 caso de uso con KPI cerrado y entregable en semanas.
- Si quieres estabilidad: arquitectura + gobierno mínimo viable + modelo semántico.
- Si quieres IA con control: datos gobernados + trazabilidad + operación (DataOps/MLOps si aplica).
Trabajamos online para ser ágiles y competitivos en coste. Si quieres una primera orientación, envía 5 líneas por email: objetivo, fuentes, KPIs críticos, plazo y restricciones.
