En Entelgy acompañamos a organizaciones de todos los sectores en su camino hacia una gestión avanzada del dato. La construcción de una plataforma informacional corporativa no es solo una cuestión tecnológica, sino una decisión estratégica que condiciona la capacidad futura de la empresa para generar valor, innovar y competir. Partimos de una premisa clara: una arquitectura robusta, modular y gobernada es imprescindible para poner los datos al servicio del negocio. Por eso, compartimos nuestra visión sobre los pilares esenciales que deben guiar cualquier proceso de implantación de este tipo de plataformas, especialmente en fases iniciales.
Por Román Sanz, Chief Data Officer/Sustainability
Desde Entelgy hemos trabajado con organizaciones en distintos niveles de madurez en el uso del dato: desde aquellas que comienzan a explorar su valor estratégico hasta las que ya han consolidado una cultura de datos y una infraestructura tecnológica avanzada. Esta experiencia nos permite identificar una serie de elementos comunes que toda plataforma informacional debe contemplar para garantizar su éxito: escalabilidad, integración, persistencia, explotación analítica y una base sólida de gobierno del dato.
Uno de los primeros aspectos que abordamos con nuestros clientes es la construcción de una arquitectura modular y escalable. Aunque el arranque debe ser sencillo y pragmático, la plataforma debe estar diseñada para crecer en funcionalidad, volumen de datos y número de usuarios sin requerir rediseños disruptivos. La nube ofrece una flexibilidad clave en este sentido. Proveedores como AWS, Azure, Google Cloud o soluciones europeas como Arsys y OVH permiten empezar con un coste ajustado, desplegar rápidamente y escalar conforme aumentan las necesidades. No obstante, esta decisión debe estar siempre acompañada de una estrategia clara de control de costes y eficiencia en el uso de servicios cloud. En función del contexto regulatorio, la criticidad de los datos o la necesidad de personalización, también contemplamos alternativas on-premise o modelos híbridos, garantizando siempre una arquitectura robusta y alineada con los objetivos del negocio.
El segundo gran pilar es la capacidad de persistencia y organización del dato. El modelo de almacenamiento debe permitir consolidar, estructurar y acceder a los datos de forma coherente. La prioridad inicial suele estar en integrar fuentes críticas como el ERP o el CRM, construyendo una base que facilite decisiones desde el primer momento. A medida que la madurez crece, se puede optar por un enfoque centralizado, como un data warehouse, o un modelo federado basado en virtualización, donde tecnologías como Denodo cobran protagonismo. Este enfoque favorece la reutilización de los datos y evita la duplicidad, elementos clave para mantener la calidad y la consistencia.
Una plataforma de datos no solo debe almacenar e integrar información, sino también orquestar procesos de transformación, calidad y disponibilidad. La integración de fuentes heterogéneas —APIs, sistemas legacy, bases de datos relacionales y no relacionales, aplicaciones SaaS— exige soluciones capaces de automatizar flujos complejos. Contamos con experiencia en tecnologías como Informatica Power Center, Talend, PDI, Apache Nifi o Airflow, entre otras. Evaluamos cada caso en función de criterios como coste, soporte, escalabilidad y cobertura funcional. Es esencial que la plataforma facilite la ejecución planificada, la monitorización y el manejo automatizado de errores, garantizando una operativa resiliente y eficiente.
Una vez establecida la arquitectura, la explotación analítica del dato se convierte en el siguiente paso natural. Inicialmente, ayudamos a nuestros clientes a desplegar cuadros de mando predefinidos y analítica guiada, orientada a las métricas clave del negocio. Este enfoque permite generar valor tangible desde el principio y mejora la toma de decisiones. Posteriormente, la evolución lógica pasa por habilitar el autoconsumo de datos con herramientas como Power BI, Qlik Sense, Tableau o Looker, siempre y cuando exista un gobierno del dato que asegure la calidad, trazabilidad y comprensión del dato. La visualización no es solo estética: responde a cómo el cerebro humano procesa la información, facilitando análisis ágiles y decisiones más informadas.
La inteligencia artificial y el machine learning llegarán como resultado de una buena base. Para que un modelo de IA sea efectivo, necesita datos consistentes, completos y representativos. Desde Entelgy insistimos en que sin calidad, no hay inteligencia. Las plataformas informacionales bien diseñadas permiten consolidar esa calidad desde el origen, facilitando la construcción de modelos sólidos, escalables y éticos. Además, habilitan procesos avanzados como el fine-tuning de modelos fundacionales, permitiendo adaptar la IA a los retos concretos del negocio con precisión y eficiencia.
En definitiva, una plataforma informacional corporativa no es solo una tecnología; es una herramienta estratégica que, bien planteada, tiene el potencial de transformar la forma en la que las organizaciones operan, toman decisiones y generan valor. En Entelgy, acompañamos a las empresas desde el diseño inicial hasta la explotación avanzada, asegurando que cada paso esté alineado con sus objetivos y necesidades reales.
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