Data Discovery
Inventario de fuentes de datos, mapeo de sistemas existentes, línea base de calidad. ¿Qué dato está dónde, cómo fluye, qué calidad tiene?
D-CAT AI METHOD · BI-DRIVEN AI ENGINEERING
20 Años de Datos BI.
20 Años de Datos BI.
Ingeniería de IA a Medida de Tu Industria.
La profundidad de una base BI sólida + ingeniería de datos específica del sector + modelos de IA production-ready. Diagnostic · Predictive · Prescriptive.
01Data Discovery
D-CAT AI Method7 Disciplinas. 1 Ciclo. IA a medida de tu industria.
Los proyectos de IA no empiezan con modelos. Empiezan con datos. Nuestro equipo — que lleva 20 años leyendo el ADN del dato empresarial — ejecuta proyectos de IA a través de 7 etapas disciplinadas. Cada etapa se apoya en la anterior; si el dato está mal, el modelo no es nada.
Stakeholder Workshop
Fijación de objetivos con expertos de sector, afinamiento de preguntas de negocio, criterios de éxito. “¿Qué pregunta estamos respondiendo?”
Data Quality & Preparation
Limpieza, estandarización, valores faltantes, tratamiento de outliers. Si el dato está mal, el modelo no es nada — etapa crítica.
Feature Engineering
Features internos (datos de negocio del sector) + externos (clima, partidos, festivos religiosos, festivos oficiales, calendario escolar). Enriquecidos con domain knowledge.
Model Selection & Training
El modelo correcto para el problema — LightGBM, XGBoost, series temporales, deep learning. Baseline → mejora iterativa. Hyperparameter tuning.
Pipeline Design & Orchestration
Arquitectura de pipeline de IA production-ready. Flujos de datos, batch vs real-time, observabilidad, reproducibilidad. Mejores prácticas MLOps.
Deployment & Monitoring
Paso a producción, versionado de modelo, drift detection, monitoreo de rendimiento. Y vuelta al 01 — el modelo se actualiza, el dato cambia, el ciclo se repite.
De 07 a 01 nuevamente. Los proyectos de IA no terminan, evolucionan. Para D-CAT, el despliegue del modelo es el comienzo, no el final.
Ninguna fase se salta. Ninguna fase se apresura. Este proceso de 7 disciplinas es la columna vertebral de nuestros proyectos de IA.
D-CAT AI · Diagnostic
Diagnostic AIDetectores de Causa Raíz
No reportes que te cuentan “qué pasó” — modelos que descubren “por qué pasó.” Detectan anomalías, revelan señales estadísticamente significativas y automatizan tests de hipótesis.
Stack Tecnológico
PythonpandasNumPySciPyIsolation ForestDBSCANChi-squareANOVABootstrapProphetSTL
Casos de Uso Típicos
- RetailAnálisis de causa raíz en caídas de ventas — detección de desviaciones por categoría, tienda o campaña.
- PromociónAnálisis de causa raíz de resultados inesperados de campañas.
- SaludDetección de anomalías operacionales — desviaciones de ocupación de camas, tiempos de espera, uso de recursos.
- EmpresarialReporte automatizado de causa raíz para desviaciones de KPI, sistemas de alerta integrados al dashboard.
D-CAT AI · Predictive
Predictive AIPredictores del Futuro
Previsiones de tendencia, demanda, riesgo y comportamiento. Con 20 años de dato sectorial destilado en feature engineering, alcanzamos una accuracy que los competidores no tocan.
Stack Tecnológico
LightGBMXGBoostProphetstatsmodelsscikit-learnPyTorchMLflowDarts
Casos de Uso Típicos
- RetailPronóstico de demanda a nivel tienda y SKU, recomendaciones de optimización de stock.
- PromociónPronóstico de ROI e impacto pre-campaña.
- SaludProyección de densidad de pacientes y ocupación de camas.
- EmpresarialPronóstico prospectivo de KPIs operacionales, alertas de desviación.
D-CAT AI · Prescriptive
Prescriptive AIMotores de Decisión
Motores que responden a “¿qué deberíamos hacer?”. Con solvers de optimización recomiendan la mejor acción; con simulación what-if comparan escenarios — motores de decisión agentic.
Stack Tecnológico
Google OR-ToolsPuLPCVXPYSimPyReinforcement LearningAgentic Orchestration
Casos de Uso Típicos
- RetailOptimización de distribución de stock — qué producto, a qué tienda, en qué cantidad.
- PromociónOptimización de combinación promocional — qué set de descuentos da el mejor resultado para qué categoría.
- SaludSistemas de recomendación de recursos operacionales.
- EmpresarialComparación de escenarios mediante simulación what-if, soporte de decisión agentic.
¿Por Qué D-CAT?
No lo que dice cada firma de ML — nuestra diferencia concreta.
20 Años de Profundidad Sectorial
Un equipo que domina el ADN de dato de cada industria. Finanzas, salud, retail, manufactura, seguros — no genérico, sectorial.
334+ Clientes · 9 Sectores · 1.000+ Proyectos
El dato que ya conocemos desde la capa BI — al llevarlo a IA, entendemos en una semana lo que los competidores tardan 6 meses en aprender.
Feature Engineering Sectorial
Los competidores no lo tienen. Features custom por industria — de ahí salen las ganancias de accuracy. Enriquecidas con features externos (clima, festivos, partidos).
MLOps Production-Ready
Proyectos que no se quedan en piloto. Versionado de modelo, drift monitoring, rollback, CI/CD — llegan a producción.
Stack Tecnológico
Open-source primero, libre de vendor lock-in, probado en producción — herramientas que han ganado su sitio a lo largo de los años.
| Procesamiento de Datos | PythonpandasPolarsSpark |
| Frameworks ML | scikit-learnLightGBMXGBoostPyTorch |
| Series Temporales | ProphetstatsmodelsDarts |
| Optimización | Google OR-ToolsPuLPCVXPY |
| MLOps | MLflowDVCAirflowKubeflow |
| Deployment | DockerKubernetesAzure MLAWS SageMaker |
| Monitoring | Evidently AIGreat Expectations |
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