Google Cloud Storage es el sitio natural donde aterriza el dato en bruto: volcados de sistemas, ficheros de terceros, exportaciones periódicas. Ahí es almacenamiento; todavía no es información.
Del fichero al dato gobernado
Sobre ese almacenamiento montamos la capa gobernada: ingesta ordenada, esquema controlado, histórico versionado y trazabilidad desde el fichero original hasta la cifra final. Nada entra sin validarse.
Analítica que no depende de quién actualiza el Excel
El dato pasa de bruto a modelo analítico listo para consultar, con las reglas de negocio ya aplicadas y sin procesos manuales entre medias.
IA que lee tus documentos con contexto
Ese modelo es el que se expone a agentes de IA, que consultan dato preparado y con contexto en lugar de rebuscar en ficheros sueltos.
Activación: el resultado vuelve a la carpeta
Y el dato ya trabajado vuelve a salir: a tus herramientas de análisis, a los sistemas operativos y a los procesos que lo necesitan, en el formato que cada uno espera.
Qué puedes analizar
- Ingesta controlada: qué llegó, cuándo y en qué estado.
- Histórico versionado, reprocesable sin perder el original.
- Calidad de dato validada en la entrada.
- Coste de almacenamiento y ciclo de vida bajo control.
El almacenamiento es la base, no el destino: sobre él vive un modelo gobernado que alimenta igual a tus cuadros de mando, a tus procesos y a tus agentes de IA.
En Drive vive una parte enorme de la información real de cualquier empresa: presupuestos, tarifas, objetivos y esa hoja que alguien mantiene a mano y que nadie ha sustituido. Es dato útil y es dato frágil.
Del fichero al dato gobernado
Leemos esos ficheros de forma automática y los incorporamos al modelo con validación: si la hoja llega con una columna cambiada o un valor imposible, se detecta antes de que contamine un informe. El Excel sigue siendo la entrada, pero deja de ser la única versión de la verdad.
Analítica que no depende de quién actualiza el Excel
El presupuesto, los objetivos y las tablas de conversión que vivían en Drive pasan a cruzarse con el dato de tus sistemas, así que comparar real contra objetivo deja de ser un copia y pega mensual.
IA que lee tus documentos con contexto
Con el contenido ya estructurado y gobernado, la IA responde preguntas sobre esos documentos sabiendo cuál es la versión vigente y de dónde sale cada cifra.
Activación: el resultado vuelve a la carpeta
Y la activación cierra el círculo: el resultado del modelo se publica de vuelta en Drive, en la hoja que el equipo ya consulta, actualizada sola.
Qué puedes analizar
- Presupuesto y objetivos frente a real, sin consolidar a mano.
- Tablas de negocio mantenidas por el equipo, ya validadas.
- Control de versiones: qué fichero alimentó qué cifra.
- Calidad de entrada: errores detectados en origen.
Y como el modelo reúne todas las fuentes, la hoja que mantiene tu equipo convive con el dato del ERP y del CRM sin ser la única versión de la verdad.
HubSpot ordena el trabajo comercial: contactos, negocios, secuencias y toda la actividad del equipo. Lo que no te dice es si ese pipeline se está convirtiendo en margen, porque el margen no vive en el CRM.
Un cliente, un registro: el CRM gobernado
Unificamos contactos y empresas, resolvemos duplicados y fijamos una sola definición de oportunidad, etapa y fecha de cierre. El embudo deja de cambiar de forma según quién lo mire.
Analítica del embudo de punta a punta
Analítica de conversión por etapa, origen y comercial, con el ciclo de venta real medido y el pipeline ponderado frente a objetivo.
IA sobre el pipeline real
Sobre ese modelo, la IA responde en lenguaje natural por qué cae la conversión o qué segmento se está enfriando, y puede puntuar oportunidades con tu histórico, no con una heurística genérica.
Activación: el dato vuelve al CRM
Y el dato vuelve a HubSpot: scoring escrito en la ficha, alertas al comercial cuando una oportunidad se enfría y segmentos listos para la siguiente campaña.
Qué puedes analizar
- Conversión por etapa y origen, con el embudo medido de verdad.
- Ciclo de venta y pipeline ponderado frente a objetivo.
- Coste de adquisición y valor del cliente, cruzando marketing con facturación.
- Actividad comercial y su relación real con el cierre.
Y como el modelo reúne también facturación y producto, el embudo de HubSpot se lee hasta el ingreso y no se queda en la etapa de cierre. Cambiar de CRM no te obliga a empezar de cero.
El TPV de Madisa registra cada venta con su detalle: qué se vendió, cuándo y en qué tienda. Es el dato más cercano al cliente que tienes, y el que peor se aprovecha cuando solo se usa para cuadrar la caja.
Ticket gobernado, artículo por artículo
Modelamos tickets, líneas, artículos y familias con un maestro único, válido para todas las tiendas y estable en el tiempo. Comparar dos establecimientos o dos años deja de requerir un ajuste manual.
Analítica de venta por tienda, hora y producto
Analítica de venta por tienda, franja horaria y familia, con ticket medio, unidades por ticket y el efecto real de promociones y descuentos.
IA para prever demanda
Sobre ese histórico gobernado, la IA proyecta demanda por tienda y producto teniendo en cuenta estacionalidad y calendario, para comprar y dimensionar con criterio.
Activación: reposición, precio y turno
Y la previsión se activa: propuestas de reposición, avisos de rotura de stock y objetivos por tienda y turno en manos del responsable.
Qué puedes analizar
- Venta por tienda, franja y familia, comparable entre locales.
- Ticket medio y unidades por ticket.
- Efecto de promociones sobre margen, no solo sobre volumen.
- Previsión de demanda y necesidades de reposición.
Y como el modelo reúne todas las fuentes, la venta del TPV se lee junto al stock, la compra y la campaña que la provocó.
Mailchimp envía, mide aperturas y gestiona tus audiencias sin fricción. Lo que no sabe es cuánto dinero trajo cada envío, porque el ingreso no está en la plataforma de email.
Audiencias gobernadas, no listas sueltas
Consolidamos audiencias, etiquetas y estado de suscripción en un modelo único, con el contacto conciliado contra tu CRM y tu facturación. Una sola definición de suscriptor activo, y una sola verdad sobre quién puede recibir qué.
Analítica de campaña hasta el ingreso
Analítica de campaña que llega hasta el ingreso: qué envío generó venta, qué segmento aporta margen y cuánto vale un suscriptor a lo largo del tiempo.
IA para decidir a quién y cuándo
Con el histórico ya gobernado, la IA propone a quién escribir, cuándo y con qué mensaje, y detecta a quien está a punto de desengancharse antes de que se dé de baja.
Activación: segmentos que se escriben solos
Y el dato se activa: segmentos calculados en el modelo que se escriben de vuelta en Mailchimp y se mantienen actualizados solos, sin subir un CSV nunca más.
Qué puedes analizar
- Ingreso atribuido por campaña y por segmento, no solo aperturas.
- Valor del suscriptor y su evolución.
- Salud de la audiencia: crecimiento, inactividad y bajas.
- Frecuencia óptima: a partir de qué envío empiezas a perder gente.
Y como el modelo reúne también CRM y facturación, cada envío se mide en ingreso y no solo en aperturas. Si cambias de plataforma de email, la audiencia y su histórico se quedan contigo.
SAP S/4HANA Cloud es el núcleo donde vive tu gestión: finanzas, compras, producción y logística, con el detalle de cada documento. Convertir ese detalle en una lectura de negocio comparable entre sociedades es un trabajo de dato, no una exportación.
Un dato gobernado, no un volcado del ERP
Leemos el core sin alterarlo y lo modelamos con tus definiciones: qué sociedad, qué centro de coste y qué versión de la jerarquía manda. El resultado es un único juego de cifras auditable hasta el documento de origen.
Analítica sobre el negocio completo
Analítica por sociedad, división y país sobre un modelo común, con comparativa frente a presupuesto y al año anterior sin esperar a que cierre el consolidado.
Una visión financiera unificada, aunque no todos usen el mismo ERP
Aquí está la diferencia: el modelo financiero es uno, aunque tus sociedades no compartan sistema. S/4HANA convive con otros ERP del grupo en un único plan de cuentas analítico, con una sola definición de margen y de jerarquía, así que la cuenta de resultados consolidada deja de depender del Excel que alguien monta cada cierre.
IA sobre dato de gestión, no sobre hojas
Sobre ese modelo, preguntar en lenguaje natural deja de ser un riesgo: la IA responde con las mismas reglas que usa el controller, y cita de dónde sale cada número.
Activación: el dato vuelve a la operación
El dato vuelve al proceso: desviaciones que avisan al responsable de compras, previsión de circulante para tesorería y métricas de negocio publicadas donde cada equipo decide.
Qué puedes analizar
- Cuenta de resultados por sociedad y consolidada, con la misma jerarquía para todos.
- Coste de producto y desviaciones frente a estándar.
- Compras y proveedores: concentración, plazos y cumplimiento.
- Capital circulante: stock, cobro y pago, y qué los mueve.
El modelo es el mismo para todas tus fuentes, así que el dato de S/4HANA convive con el del CRM, el del canal digital y el de la operación. Cambiar de sistema no obliga a rehacer la analítica.
SharePoint es donde muchas compañías guardan la documentación que sostiene su operación: plantillas, listas, informes y hojas de trabajo departamentales. Toda esa información existe, pero no está disponible para analizar.
Del fichero al dato gobernado
Incorporamos ficheros y listas de SharePoint al modelo con validación y control de versión, respetando los permisos que ya tienes definidos. El dato entra sin duplicar la gestión documental.
Analítica que no depende de quién actualiza el Excel
Lo que estaba en documentos departamentales pasa a convivir con el dato de tus sistemas, y el informe se construye una vez en lugar de recomponerse cada mes.
IA que lee tus documentos con contexto
Sobre ese dato ya estructurado, la IA responde con contexto documental fiable: la versión vigente, el responsable y la trazabilidad de cada valor.
Activación: el resultado vuelve a la carpeta
Y el resultado vuelve a SharePoint o a Teams, donde el equipo lo consulta sin cambiar de herramienta ni pedir acceso a nada nuevo.
Qué puedes analizar
- Listas y hojas departamentales, integradas y validadas.
- Presupuesto y objetivos frente a real.
- Permisos respetados: quién ve qué, como ya estaba definido.
- Trazabilidad documental de cada cifra.
El documento departamental deja de ser un silo: convive en el mismo modelo con el dato de tus sistemas, con su trazabilidad y sus permisos intactos.
