Infoverity ayuda a las empresas a diseñar e implementar estrategias y sistemas de calidad de datos, para que puedan mantener la fiabilidad de la información que sustenta sus decisiones, su analítica y su IA. Esa misma fiabilidad decide hoy si tus casos de uso de IA escalan o se quedan estancados. Menos tiempo justificando las cifras. Más tiempo utilizándolas.
Provoca fricción diaria, malgasta recursos y aumenta el riesgo de incumplimiento normativo, porque nadie puede demostrar de forma consistente qué dato es el correcto. La IA cambia las reglas del juego. El BI (inteligencia de negocio) puede tolerar ciertas lagunas, pero la IA generativa las amplifica hasta convertirlas en resultados erróneos que se presentan como si fueran ciertos, y a gran escala. En los sistemas de IA, los errores de calidad de los datos no desaparecen por sí solos: se acumulan y se agravan en cada paso.
¿Por qué Infoverity? La calidad de datos no es un proyecto aislado para nosotros: está integrada en cada programa de MDM, gobierno, integración e IA que implementamos. Hemos entregado más de 1.000 programas, incluidos entornos con más de 70 millones de registros gobernados y validación de API con tiempos de respuesta inferiores a 300ms, incluso con sincronización continua.
La experiencia de Infoverity ha cambiado radicalmente el panorama de datos en SSM.
"No solo hemos consolidado los datos maestros de 4 dominios en menos de 18 meses: también hemos creado una hoja de ruta de datos estratégica para los próximos 2 años. El equipo nos ha ayudado a construir una plataforma de MDM y gobierno de datos de primer nivel, mientras seguimos acelerando el desarrollo de un ecosistema de datos integrado y de autoservicio para que SSM lo utilice. No estaríamos donde estamos en nuestro recorrido de datos sin Infoverity como socio estratégico de pensamiento e implementación."- Traducido del original en inglés
No nos quedamos en los paneles de control. Definimos las métricas de calidad que importan para tu negocio, los umbrales que activan una acción y el proceso de administración de datos que mantiene esas cifras mejorando con el tiempo. La calidad deja de ser un informe de IT que nadie lee.
Eliminación de duplicados. Validación de direcciones. Estandarización de formatos. Alineación de datos de referencia. Hemos ejecutado estos procesos sobre decenas de millones de registros, incluidos programas que validaron más de 200.000 direcciones de cliente en una sola pasada para evitar la pérdida de información en fases posteriores.
La IA generativa amplifica los datos de mala calidad más rápido que cualquier sistema anterior. Diseñamos programas de calidad centrados en las cuatro dimensiones que más afectan a la IA: completitud, consistencia, actualidad y precisión de las relaciones entre datos. Así el modelo recibe los datos con los que realmente puede razonar.
Trabajamos con las principales plataformas de calidad de datos, MDM e integración, además de otros proveedores líderes del sector de datos e IA, y recomendamos la que mejor encaja con tu arquitectura. Esa independencia es lo que hace creíble la estrategia y defendible la implementación ante tu consejo de administración.
Cuatro patrones que vemos una y otra vez. Cada uno empieza en los datos y termina en un resultado de negocio que el consejo de administración puede leer.
Cuando cada informe termina en un debate sobre qué versión del dato es la correcta, las decisiones se ralentizan y la confianza se erosiona. La causa casi siempre está en un punto concreto donde los datos empiezan a divergir entre el sistema de origen y la capa de datos maestros; localizar ese punto y corregirlo de raíz, en vez de parchear el informe, es lo que permite que las cifras vuelvan a ser defendibles con el tiempo.
Registros duplicados, atributos incompletos y definiciones inconsistentes entre el ERP, el CRM y las plataformas que dependen de ellos son el patrón más habitual. Resolver esto exige algo más que una limpieza puntual: hace falta un proceso reutilizable de depuración que siga funcionando cuando llegue la siguiente adquisición o migración de sistemas, no solo una corrección de una sola vez.
Casi siempre es un problema de los datos que alimentan el modelo, no del modelo en sí. Valores ausentes, registros desactualizados o definiciones de entidad inconsistentes son las causas más frecuentes. Antes de seguir ajustando el modelo, conviene diagnosticar en qué punto de los cimientos de datos se está rompiendo el caso de uso, y abordar la calidad de los datos en el orden que ese caso de uso realmente necesita.
La clave está en definir métricas que conecten la calidad de los datos con los ingresos, los costes, el cumplimiento normativo y la preparación para la IA, y hacerlas visibles con informes constantes en el tiempo, no solo en el momento del lanzamiento. Según McKinsey, las empresas con alta calidad de datos pueden reducir entre 5 y 6 veces el tiempo que sus empleados dedican a tareas que no aportan valor.
![[ES] Extraco Banks_Case Study_cOVER](https://www.infoverity.com/wp-content/uploads/2026/07/ES-Extraco-Banks_Case-Study_cOVER-scaled.jpg)
La relación con los clientes estaba repartida entre 44 fuentes de datos distintas, con un control limitado del negocio sobre la calidad, la integración y el gobierno de esos datos. Esto bloqueaba el marketing personalizado y alargaba la ejecución de campañas hasta convertirla en un proceso de semanas.
Infoverity te ayuda a perfilar tus datos, identificar dónde los problemas de calidad están costando dinero a tu negocio, priorizar los dominios más críticos y diseñar un plan de corrección que puedas financiar por fases.
Infoverity te ayuda a eliminar los registros duplicados, estandarizar formatos y datos de referencia, validar direcciones y datos de contacto, y llevar tus datos de cliente, producto y proveedor a un estado en el que el negocio pueda confiar.
Infoverity te ayuda a diseñar el modelo operativo que evita que la calidad se deteriore después de la puesta en marcha: roles de administración de datos, reglas de calidad, perfilado automatizado y paneles de control que detectan los problemas antes de que lleguen al negocio.
Infoverity te ayuda a diseñar programas de calidad centrados específicamente en los casos de uso de IA de tu hoja de ruta, a medir las dimensiones que más importan a tus modelos, a vigilar los patrones que degradan los resultados de la IA y a vincular el trabajo de calidad directamente al retorno de la inversión en IA.
Infoverity te ayuda a integrar la validación, el enriquecimiento y la gestión de excepciones directamente en los flujos que mueven los datos entre sistemas, aplicando el control de calidad en cada punto por el que pasan los datos, además de en los sistemas donde se almacenan.
El gobierno de datos es lo que mantiene la calidad de los datos fiable después de la puesta en marcha, y lo que permite auditar los resultados de la IA cuando llega el momento. Infoverity te ayuda a diseñar el modelo operativo, los roles y las políticas capaces de resistir la presión regulatoria.
¿Y si tus datos fueran tan fiables que nadie tuviera que cuestionarlos?
Habla con un asesor de Infoverity. En 30 minutos repasaremos en qué punto está hoy la calidad de tus datos, la analítica e IA que necesitan sustentar, y el camino más directo entre ambos.
