Consultoría tecnológica · Datos · Automatización · Apps · IA

Datos ordenados.
Procesos automáticos.
Decisiones claras.

Conectamos vuestros sistemas, construimos el cuadro de mando que ahora hacéis a mano y automatizamos el trabajo repetitivo. Power BI, SQL Server, n8n y desarrollo a medida — siempre con criterio de negocio.

+45
proyectos entregados
8 años
de media de experiencia
2
socios implicados en cada proyecto
100%
proyectos con seguimiento posterior

Empresas que ya confían en nosotros

  • Simon
  • Fesmes
  • Fustes Esteba
  • BricoGroup
  • SIC24
  • Nordest Consulting
  • Idilia Foods

Qué hacemos

Cuatro maneras concretas de ordenar
vuestro negocio

No vendemos tecnología. Resolvemos problemas concretos con las herramientas adecuadas a cada caso. Estos son ejemplos reales de lo que implementamos.

01

Business Intelligence

Tantos cuadros de mando como hagan falta, con datos fiables y gobernanza: un sistema de permisos que controla quién ve qué.

  • Power BI
  • SQL Server
  • Excel
  • Ventas y margen por cliente, producto y comercial, con comparativa vs. año anterior

  • Control de producción, rendimiento de línea y OEE actualizado cada hora

  • Cierre mensual en 2 horas en lugar de 3 días consolidando ficheros

02

Automatización e integración

Conectamos los sistemas que hoy no se hablan y eliminamos el trabajo repetitivo que nadie quiere hacer.

  • n8n
  • Python
  • Azure
  • ERP, CRM y tienda online sincronizados sin introducir el mismo dato dos veces

  • Albaranes y facturas de proveedor leídos, validados y registrados automáticamente

  • Carga automática de documentos a la base de datos, sin teclearlos

03

Aplicaciones web a medida

Cuando Excel se queda corto y el software estándar no encaja con cómo trabajáis realmente.

  • React
  • Node.js
  • PostgreSQL
  • Portal de pedidos para clientes y red comercial, conectado con el ERP

  • App de planta para registrar partes de trabajo e incidencias desde el móvil

  • Configurador de producto que calcula precio y genera la oferta al momento

04

Inteligencia artificial aplicada

IA en casos de uso concretos y medibles. Ni humo, ni pilotos que nunca llegan a producción.

  • OpenAI
  • Python
  • Docker
  • Extracción automática de datos de pedidos, contratos y documentación técnica

  • Asistente interno que responde consultas sobre vuestra propia documentación

  • Previsión de demanda y clasificación automática de incidencias

Stack tecnológico

Las herramientas que usamos
y para qué las usamos

Trabajamos con el stack que ya tenéis y añadimos solo lo que falta. Sin migraciones innecesarias ni licencias que no aprovecharéis.

  • Power BI

    Cuadros de mando e informes distribuidos a toda la organización

  • SQL Server

    Modelo de datos central, histórico fiable y consultas rápidas

  • Azure

    Infraestructura en la nube, servicios gestionados y seguridad

  • n8n

    Orquestación de flujos y conexión entre aplicaciones sin código

  • Python

    Procesos de datos, ETL y modelos analíticos a medida

  • Inteligencia artificial

    Modelos de lenguaje para extracción, clasificación y asistentes

  • React

    Interfaces de aplicaciones web rápidas y claras

  • Node.js

    Backends y APIs de las aplicaciones a medida

  • PostgreSQL

    Base de datos de las aplicaciones que desarrollamos

  • Docker

    Despliegues reproducibles y entornos aislados

  • Excel

    El punto de partida de casi todos los proyectos de datos

  • Microsoft Fabric

    Plataforma unificada de datos: lakehouse, ETL y modelo semántico

También trabajamos con SAP, Business Central, Odoo, Sage, Holded, Make, Snowflake y las APIs de vuestro software sectorial.

Casos de éxito

Proyectos reales, resultados
que se pueden medir

Cada proyecto empieza con un problema concreto y acaba con un indicador que mejora. Estos son tres ejemplos.

Caso 1Inteligencia artificial · Despliegue propio

Un portal de IA interno para preguntar al negocio, con los datos en casa

El reto

Llevar la IA a toda la empresa chocaba siempre con las mismas tres paredes: los datos del negocio tenían que salir hacia la nube de un tercero, había que pagar una licencia por usuario y por mes, y quedabas atado a un solo proveedor de modelo. Y nada de eso resolvía la pregunta de fondo: que cualquier trabajador pudiera consultar los datos de la empresa sin esperar a que alguien le monte un informe.

La solución

Un portal corporativo de IA montado con software libre y desplegado donde decide la empresa, en su servidor o en su nube privada. Los trabajadores preguntan en lenguaje natural y el portal consulta los datos reales del negocio: con MCP se conectan las herramientas de BI y las fuentes internas, y la documentación de la casa se organiza en colecciones de conocimiento por departamento. El proveedor de modelo es intercambiable —local o en la nube— y no hay licencia mensual: el software es de la empresa.

Software libre
todo el portal se monta con componentes open source
Local o nube
se ejecuta donde decide la empresa, no donde decide el proveedor
Cualquier LLM
el proveedor de modelo se elige y se cambia cuando conviene
0 €/usuario
ninguna licencia mensual por persona: el software es vuestro
  • Docker
  • OpenAI
  • Claude
  • DeepSeek
Ver el caso con detalle
Caso 2Comercio retail · +2 M€ de facturación

Más de 120 indicadores para llevar la tienda: compras, ventas y stock

El reto

Una tienda que factura más de dos millones de euros al año se llevaba mirando el importe de venta del día. Compras, ventas y movimientos de stock se registraban cada uno por su cuenta y nadie los cruzaba: no se podía comparar con el año anterior, ni saber cómo iba el acumulado, ni contrastar nada con el presupuesto.

La solución

Hemos construido toda la ETL que cada día extrae compras, ventas y movimientos de stock de los sistemas de la tienda y los carga en Microsoft Fabric, unificados bajo el mismo catálogo. Encima, un informe de Power BI navegable con más de 120 indicadores: cada cifra lleva variación respecto al año anterior, acumulado del año, previsión de cierre y desviación sobre presupuesto, y se abre desde el total de la tienda hasta la familia y el artículo.

+120 KPI
de compras, ventas y movimientos de stock en un solo informe
3 ámbitos
compras, ventas y stock cruzados en el mismo modelo de datos
4 lecturas
de cada indicador: año anterior, YTD, forecast y presupuesto
+2 M€
de facturación anual con seguimiento diario
  • Power BI
  • Microsoft Fabric
Navega por el informe
Caso 3Retail de bricolaje · 10 centros

El presupuesto del año que viene, semana a semana y centro a centro

El reto

El presupuesto anual se montaba a mano en un Excel. Probar un escenario distinto quería decir rehacer los números, y el reparto no distinguía ni la semana concreta ni los días que cada centro cerraba.

La solución

Aplicación a medida sobre Budibase que parte de la venta diaria por centro guardada en SQL Server y hace la media de los tres últimos años, neutralizando el efecto de los festivos. Desde el formulario se ajusta el porcentaje de mejora semana a semana y centro a centro, y el presupuesto se recalcula al momento. El escenario definitivo vuelve a SQL Server para seguir su cumplimiento en el BI.

10 centros
cada uno con su calendario de festivos
3 años
de histórico de venta diaria por centro
  • Budibase
  • SQL Server
Ver el caso con detalle

Cómo trabajamos

Cuatro fases, con el alcance definido desde el principio

Trabajamos con una metodología de consultoría estructurada en cuatro fases, con entregables y criterios de éxito acordados antes de empezar.

  1. 01

    Análisis y diagnóstico

    Empezamos con una fase de consultoría: analizamos los procesos actuales, los sistemas en uso y los flujos de información con los equipos implicados, para determinar dónde se concentran las ineficiencias.

  2. 02

    Priorización y alcance

    Evaluamos cada iniciativa por impacto y esfuerzo, y definimos un plan de trabajo con fases, responsables y criterios de éxito. También identificamos qué no es prioritario en este momento.

  3. 03

    Implementación por fases

    Desarrollamos la solución en entregas sucesivas con un alcance cerrado. La primera versión operativa llega a producción en las fases iniciales y cada fase se valida con vuestro equipo antes de continuar.

  4. 04

    Acompañamiento y evolución

    Formamos a los usuarios, garantizamos el mantenimiento de la solución y revisamos periódicamente su uso y rendimiento para identificar nuevas mejoras.

El orden de los procesos nace del orden de los datos.

Tomar mejores decisiones no es cuestión de tener más tecnología, sino de aplicarla con criterio. Por eso no seguimos modas ni implantamos herramientas por inercia: analizamos, priorizamos e implementamos aquello que encaja con la realidad de cada empresa.

Nuestro equipo

Hablaréis siempre con quien hace el trabajo

Somos dos socios y los dos pisamos proyecto. Ni comerciales que desaparecen ni capas intermedias entre vosotros y quien escribe el código.

  • Guillem Teixidor

    Guillem Teixidor

    Socio fundador

    Graduado en Ingeniería Industrial y ADE. Perfil técnico con visión de negocio: participa desde el análisis inicial hasta la puesta en producción.

    LinkedIn de Guillem Teixidor
  • Pau Claverol

    Pau Claverol

    Socio fundador

    Graduado en Economía con formación en Big Data y tecnologías emergentes. Acompaña cada proyecto desde la definición hasta el seguimiento posterior.

    LinkedIn de Pau Claverol

Hablemos

Contadnos qué os hace perder
más tiempo cada semana

Una primera conversación de 30 minutos, sin compromiso, para entender vuestro caso y deciros con franqueza si os podemos ayudar y cómo.

Qué pasa después

  1. Conversación inicial30 minutos para entender el contexto y los puntos de dolor.
  2. Diagnóstico cortoOs devolvemos una propuesta con alcance, fases y precio cerrado.
  3. Primera entregaEn 4–8 semanas tenéis una primera versión funcionando.