FidelyA: de la arquitectura de datos a los modelos predictivos

El contexto

FidelyA es una plataforma empresarial que necesitaba pasar de tener datos repartidos en distintos sistemas a poder anticipar el comportamiento de sus clientes y priorizar oportunidades comerciales reales de forma sistemática, no solo mirar hacia atrás con informes ni depender de la intuición o la memoria del equipo comercial.

Qué se hizo

• Análisis de base de datos: auditoría completa de la arquitectura de datos existente (fuentes, calidad, consistencia), modelado del esquema y documentación técnica de todo el sistema.
• Creación de modelos predictivos: desarrollo de modelos de Machine Learning para anticipar comportamiento de clientes, demanda y rentabilidad por segmento, con su correspondiente validación, ajuste y puesta en producción.
• Integración con ERP y CRM: conexión bidireccional entre los sistemas de gestión y los modelos analíticos, con automatización de decisiones basadas en datos en vez de procesos manuales. El equipo comercial pasó a trabajar con alertas y prioridades generadas por los modelos, en lugar de intuición o memoria.

Tecnologías utilizadas

• SQL
• Python/Pandas
• Machine Learning
• Scikit-learn
• APIs REST
• Integración ERP/CRM

Un ejemplo del orden correcto: primero el dato, luego el modelo

Este caso ilustra bien por qué en MB Soluciones se empieza siempre por ordenar el dato antes de automatizar: la auditoría de la arquitectura de datos no fue un paso previo prescindible, fue lo que hizo posible que los modelos predictivos posteriores funcionaran de forma fiable sobre datos ya validados. Lo explicamos con más detalle en Business Intelligence vs. automatización con IA.