No solo reportar —
Tecnología que da dirección.

Dashboards. KPIs. Informes. La cara familiar del dato corporativo — y la capa más saturada del mercado. Miramos esta capa de otra manera. No es un área de servicio establecida — sino un proceso por automatizar. Axoria gestiona de extremo a extremo el proceso de producción de BI con 7 agentes de AI. Modelado de datos, definición de KPIs, diseño de dashboards — en horas, no semanas. No vendemos un proyecto de BI. Vendemos producción de BI.

Previsión de demanda. Riesgo de fuga. Necesidad de stock. «Si lanzo esta campaña, ¿cuánto venderé?» Machine learning y modelado estadístico — donde los modelos genéricos se equivocan. El enfoque de D-CAT se apoya en cuatro patas: Elegir el modelo adecuado al carácter del dato. LightGBM, XGBoost, familias de gradient boosting — estándar de la industria para datos tabulares. Series temporales, deep learning o regresión clásica — lo que el problema requiera. Enriquecimiento continuo de features y mejora del modelo. Un modelo no se entrena una sola vez y se archiva — a medida que llegan nuevos datos, los features se amplían, se monitoriza el rendimiento y se reentrena. Integración de datos externos. Clima, indicadores macroeconómicos, índices sectoriales, datos de competencia — al combinarse con los datos internos multiplican la capacidad de previsión. Reporting transparente del funcionamiento de los modelos. «¿Por qué salió así esta previsión?» se explica en un lenguaje que el usuario final pueda entender. No es una caja negra — es una base de decisión auditable. Y por encima de todo eso: consultoría de data science de extremo a extremo. De la calidad del dataset al go-live del modelo, de MLOps a monitorización, todo el proceso en manos de un único responsable. Los 20 años de conocimiento de dominio son el motor de esa base técnica. Construir un modelo de previsión sanitaria es una cosa — construirlo conociendo HBYS, el sistema de salud turco y la rutina de trabajo del médico es otra. Sin conocimiento de dominio, los modelos de previsión fallan. Nosotros no fallamos — porque conocemos el sector tan bien como el producto.