Consultoría estratégica de datos: diseñamos la arquitectura objetivo y construimos el data warehouse y los pipelines que necesitas. Datos fiables, accesibles y escalables. Sin esta base, los dashboards mienten y la IA aprende mal.
Consultoría para empresas en España con diagnóstico inicial, alcance cerrado antes de empezar y transferencia al equipo cuando el proyecto entra en producción.
Diagnóstico inicial, propuesta cerrada y coordinación directa durante el proyecto.
El reto
Cada sistema tiene sus propios datos. Cuando intentas consolidarlos aparecen inconsistencias inexplicables
Has invertido en BI o IA pero los resultados no son fiables. El problema está en los datos de origen
No sabes qué datos tienes, dónde están ni quién es responsable de cada conjunto en la organización
Los pipelines son frágiles: cuando algo falla, nadie sabe dónde está el problema ni cuánto tiempo lleva fallando
Queréis escalar el uso de datos pero la arquitectura tiene demasiada deuda técnica para aguantarlo
Qué incluye
Diseño e implementación de data warehouse o lakehouse (medallion architecture)
Pipelines ETL/ELT automatizados con dbt y Airflow — robustos y monitorizados
Catálogo de datos con linaje y documentación automáticos
Reglas de calidad del dato con alertas sobre anomalías en tiempo real
Gobierno: roles de data owner / data steward, políticas y clasificación de datos
Cumplimiento RGPD y AI Act integrado desde el diseño de la arquitectura
Impacto en negocio
Una única fuente de verdad para toda la organización — los números cuadran
Datos siempre actualizados, auditables y con linaje claro para cualquier auditoría
Base técnica que permite escalar BI, IA y reporting sin rehacer la arquitectura desde cero
Equipo de datos autónomo: pueden añadir nuevas fuentes sin depender de consultoría externa
La transparencia evita sorpresas. Si necesitas alguno de estos elementos, podemos cotizarlo por separado.
No imponemos stack. Si ya usas otras herramientas, evaluamos si tiene sentido integrarnos con ellas.
Nuestro proceso
Evaluamos la situación actual: fuentes de datos, calidad, arquitectura existente, procesos de ingesta y equipo disponible. Resultado: mapa claro de brechas y un roadmap priorizado por impacto y esfuerzo.
Definimos la arquitectura de datos target — data warehouse, lakehouse o algo intermedio según escala y madurez — con las herramientas que mejor encajan en vuestro contexto técnico y presupuestario. Sin sobre-ingeniería.
Construimos en fases: primero los pipelines críticos y la capa de transformación, luego catálogo y gobierno. Cada entrega es funcional y usable, no solo un avance técnico interno.
Definimos roles, responsabilidades y procesos de gobierno. Formamos al equipo de datos interno para que puedan operar y ampliar la plataforma de forma autónoma. El objetivo es minimizar la dependencia externa.
Resultados
Plataforma de datos en producción con pipelines automatizados y monitorizados
Reducción del 80–90% de incidencias por datos incorrectos o desactualizados (según proyectos similares)
Equipo de datos autónomo: pueden añadir nuevas fuentes y transformaciones sin intervención externa
Base técnica lista para escalar BI, IA y ML sin rehacer la arquitectura desde cero
FAQ
Una consultoría de IA para empresas incluye diagnóstico de oportunidades (qué casos tienen retorno real), diseño del caso de uso viable, preparación de los datos necesarios, desarrollo del piloto, medición de impacto y plan de producción. En MERIDIAN lo entregamos con precio cerrado antes de empezar y con un consultor senior responsable de principio a fin, sin capas intermedias.
Una consultora de datos se centra en la arquitectura, modelado y gobierno del dato (data warehouse, lakehouse, pipelines, BI). Una consultora de IA trabaja sobre capa superior: modelos predictivos, copilots, RAG, forecasting. En la práctica los dos trabajos están encadenados — sin datos fiables no hay IA útil — y por eso MERIDIAN cubre ambos en el mismo proyecto cuando hace falta.
Para una empresa mediana en España (50-500 empleados, 3-15 fuentes de datos), lo habitual es arrancar por el caso de negocio con retorno más claro — reporting ejecutivo, automatización de un proceso concreto o un piloto de IA — en 4-8 semanas, y escalar desde ahí. No tiene sentido empezar por una reestructuración global de la plataforma de datos salvo que haya un problema de arquitectura bloqueando el negocio.
Depende del caso. Una PYME con 5 fuentes de datos puede necesitar una arquitectura sencilla (dbt + BigQuery + Power BI) que funciona perfectamente y cuesta muy razonable. Una empresa mediana con 20 sistemas necesita algo más robusto. Calibramos según vuestra realidad, sin sobre-ingeniería.
Un primer quick win — los 2–3 pipelines más críticos más el modelo semántico básico — habitualmente en 4–6 semanas. La plataforma completa con gobierno puede llevar 3–5 meses según el alcance y complejidad del entorno.
No de entrada. Podemos implementar y operar la plataforma inicialmente mientras ayudamos a construir capacidad interna. El objetivo a medio plazo es que tengáis dependencia mínima de nosotros.
Integramos exactamente esas fuentes. Parte del trabajo es construir los conectores o procesos de extracción desde sistemas legacy. Si los datos tienen problemas graves de calidad, los identificamos y los cotizamos por separado antes de empezar.
Tres cosas prácticas: equipo sin capas intermedias (habla siempre el mismo consultor senior que ejecuta), precio cerrado antes de empezar (sin bolsa de horas) y entregables funcionales en 2–8 semanas (no mega-proyectos de 12–18 meses). Para una comparativa detallada entre nuestro modelo y el de grandes consultoras o equipos in-house, ver /alternativas.
Cuando el proyecto tiene alcance definido (dashboards, automatización, plataforma de datos, copilot interno) y no necesitas 30 perfiles distintos orquestados por un director de proyecto. Las grandes firmas tienen sentido en transformaciones corporativas con múltiples áreas, multi-geografía y necesidad de cobertura global. Para un proyecto de datos/IA en pyme o mediana española, una consultora pequeña y senior suele ser más rápida y entre un 30–60% más barata.
Siguiente paso recomendado
Plataforma de datos
Data warehouse moderno con dbt y Airflow. Fuente única de verdad en 4–8 semanas.
Ver soluciónGobierno del dato y calidad
Catálogo de datos, linaje automático y calidad del dato para cumplir con el AI Act.
Ver soluciónAlternativas: consultoras grandes, freelances y equipo interno
Comparativa honesta entre los modelos disponibles en el mercado para un proyecto de datos e IA.
Ver soluciónLa base técnica para unificar datos, reporting e IA sin rehacer la arquitectura.
Cómo decidir la arquitectura mínima viable sin sobreingeniería.
Cómo escalar desde cero sin bloquear al negocio ni sobredimensionar el stack.
Cómo empezar con dbt en una empresa: estructura de proyecto recomendada, tests declarativos, documentación automática y cómo integrarlo en CI/CD sin necesitar un equipo enorme.
Guía práctica para reducir errores de facturación en empresa: causas raíz más comunes, qué procesos automatizar primero y cómo medir el impacto.
Guía para clasificar sistemas de IA sin convertir el AI Act en un proyecto legal interminable ni ignorar obligaciones reales.
Sesión de diagnóstico gratuita de 20 minutos. Te decimos qué es viable, en qué plazo y qué retorno puedes esperar.
Sin compromiso · Respuesta en < 24h · NDA disponible