Agentic ETL · DWH · BI · Visualization — workbench agéntico que gestiona de extremo a extremo el proceso de implementación del data warehouse corporativo. 7 agentes de inteligencia artificial, arquitectura human-in-the-loop, hasta 85% de aceleración.
Axoria · panel de control en vivo — workspace, agentes, coste y calidad de datos en una sola pantalla.
Los consultores entran a los sistemas fuente. Qué tablas existen, qué significan las columnas, cómo es la calidad del dato — todo se revisa uno por uno.
¿Fact o dimension? ¿Cómo se calcula cada KPI? ¿Qué job ETL hay que escribir? Cada decisión es esfuerzo humano.
El modelo semántico y las medidas se codifican. Cada paso se construye sobre el anterior. Riesgo de error en cada paso.
No es una herramienta de automatización — es un compañero de trabajo que piensa, decide y aprende.
Cada agente se alimenta de la salida del anterior. En cada transición, usted entra en escena — Human-in-the-Loop.
Funciona on-premise. Ningún dato real de cliente sale al exterior. Detecta los PII en la base de datos fuente (DNI, IBAN, nombre, e-mail), los transforma preservando el formato. El informe de cumplimiento KVKK/GDPR se genera automáticamente.
No lanza consultas al azar — descubre la base de datos paso a paso. Baja a los campos sospechosos, investiga las conexiones. Salida: diccionario de datos automático + propuesta de KPIs. El borrador que los consultores preparaban en semanas — en minutos.
Cada tabla, cada columna se examina sistemáticamente. Puntuación de calidad 0–100. Campos de alto riesgo en rojo, campos a vigilar en amarillo. Las reglas de calidad aprobadas se añaden automáticamente al proceso ETL y al framework de tests.
Decisiones fact / dimension, granularidad, tipos SCD — todo lo analiza y presenta con su justificación. Salida: modelo visual + sentencias SQL CREATE TABLE. DDL automático a partir del modelo aprobado.
Genera el diseño visual de los wireframes del dashboard antes de que el DWH esté montado. Alinea las expectativas de las unidades de negocio. Desaparecen las tensiones del tipo "no era esto lo que queríamos".
Genera formatos de salida compatibles con los estándares modernos de ingeniería de datos. En lugar de escribir desde cero, revise y adapte el código generado.
Medidas, comparaciones temporales, tasas de crecimiento — se generan automáticamente con sus explicaciones. Salida: paquete de modelo semántico listo. Las reglas RLS se transfieren automáticamente.
Architect monta el modelo de datos, Guard mide la calidad, Pulse entrega el modelo semántico. Abajo, los paneles en vivo.
Decisiones fact / dimension, granularidad, tipos SCD — Architect presenta con justificación. DDL automático a partir del modelo aprobado, esquema versionado.
Cada tabla, cada columna. Puntuación 0–100, mapa de riesgo rojo/amarillo/verde. Las reglas de calidad aprobadas se transfieren automáticamente al ETL y al framework de tests.
Medidas, comparaciones temporales, RLS — generados automáticamente con sus explicaciones. Entregado como paquete listo.
El despliegue on-premise no es una elección de marketing.
El Agente Axoria Privacy corre como número cero. Lo único que ve la IA: datos sintéticos sin información de identidad real, con sus propiedades estadísticas preservadas.
Se generan salidas concretas para el cumplimiento KVKK/GDPR.
Cada llamada de IA queda registrada. Qué agente · qué modelo · cuántos tokens · coste — monitorizado en tiempo real.
Proyecto típico de tamaño medio: 1–2 USD de coste total de IA.
El mismo proceso manual: varias semanas de varios consultores.
Axoria está en el centro de la familia de productos de D-CAT Technologies. El vertical sanitario HealthCat está construido sobre Axoria. Con Tracta, Orix y Promotion Intelligence se puede compartir infraestructura común.
No solo producir el dato — la capa de analista autónomo que lo vigila continuamente, capta la anomalía, genera el brief. Data Studio prepara el dato, Analytics Agents lo interpreta y recomienda acción.
7 agentes, 1 panel, métricas de coste y calidad en tiempo real.
Arquitectura de 7 agentes, human-in-the-loop, seguridad on-premise. Medible, predecible, repetible.