Orion AI ofrece servicios de datos y cloud para pymes colombianas: integración entre sistemas, procesos de carga automáticos, definiciones únicas de indicadores, tableros y nube en AWS, Google Cloud o Firebase. Trabajamos desde Bogotá para toda Colombia y empezamos siempre por un solo indicador.

La señal de que hace falta trabajo de datos casi siempre es la misma escena: dos personas llegan a la reunión con cifras distintas del mismo indicador, y las dos tienen razón según su fuente.

Ventas lo saca del CRM. Contabilidad, del sistema contable. Operaciones, de una planilla propia. Nadie mintió: cada uno midió algo ligeramente distinto y lo llamó igual. La discusión termina siendo sobre cuál número es el bueno en vez de sobre qué hacer.

Ese es el problema que resuelve este servicio. No es hacer gráficas más bonitas: es que haya una sola versión de cada número.

Qué construimos

Integración entre sistemas. Conectar las fuentes que hoy no se hablan, para que el dato se capture una vez y viaje solo en lugar de copiarse a mano.

Pipelines y procesos de carga. Extraer, limpiar y consolidar de forma automática y repetible. Con registro de qué corrió, cuándo y si algo falló, en vez de descubrirlo cuando el reporte sale raro.

Definiciones únicas de indicadores. La parte menos técnica y la más importante. Qué cuenta como una venta, cuándo se considera cerrado un pedido, qué entra y qué no. Escrito y aplicado en un solo lugar.

Reportería y tableros. Una vez que los números cuadran, los tableros son la parte fácil.

Infraestructura en AWS, GCP o Firebase. Dimensionada para una pyme. No hace falta arquitectura de banco para procesar los datos de una empresa de treinta personas.

Procesamiento a escala, cuando el volumen lo pide. Apache Spark para cuando los datos ya no caben en un proceso sencillo. Conviene decirlo claro: es la excepción, no el punto de partida. La mayoría de los proyectos que nos llegan se resuelven mucho antes de necesitarlo, y proponerlo de entrada sería justamente lo que criticamos abajo.

Fuentes que no se hablanCRM, sistema contable y planillas de cada área.
Carga automáticaExtraer, limpiar y consolidar, con registro de qué corrió y qué falló.
Una definición por indicadorQué cuenta como venta, escrito y aplicado en un solo lugar.
TableroLa parte fácil, una vez que los números cuadran.

Del dato disperso a una sola versión de cada número: el tablero va al final.

¿Tu pyme necesita un data warehouse?

Casi nunca de entrada. Un data warehouse es una base de datos aparte, pensada solo para análisis, donde se consolida la información de varios sistemas. Tiene sentido cuando se cumplen estas tres cosas al tiempo:

Hay tres o más fuentes que se cruzan todos los meses: por ejemplo ventas, contabilidad y operación.
Los reportes ya tardan o se rompen porque se hacen sobre la misma base que usa la operación.
Alguien necesita historia: comparar contra el año pasado, no solo ver el día de hoy.

Si no se cumplen, lo que hace falta es más sencillo y más barato: una base bien organizada y unos pocos procesos automáticos que la mantengan al día. Empezamos por ahí, y el data warehouse llega cuando el volumen lo pide, no antes.

Del síntoma a lo que se construye

Lo que pasa hoy	Qué se construye	Qué hace falta de tu lado
Dos áreas reportan cifras distintas del mismo indicador	Una definición única, escrita, y un proceso que la calcula en un solo lugar	Alguien que decida qué cuenta como venta, pedido cerrado o cliente activo
El reporte del mes se arma copiando de tres archivos	Un proceso de carga automático, con registro de qué corrió y qué falló	Acceso de lectura a los sistemas de origen
Nadie sabe si el dato del tablero es de hoy o de la semana pasada	Cargas programadas, con la fecha y la hora de actualización a la vista	Acordar cada cuánto se necesita el dato
El archivo de Excel pesa tanto que ya no abre	Una base de datos en la nube y un tablero encima	Los archivos históricos, tal como están
Los datos viven en el computador de una persona	Almacenamiento en la nube, con copias y accesos por usuario	Definir quién puede ver qué

Servicios cloud para pymes: AWS, Google Cloud o Firebase

Trabajamos sobre las tres y no vendemos ninguna. No somos proveedores de hosting ni revendemos infraestructura: la cuenta de nube queda a nombre de tu empresa, y nosotros la diseñamos, la montamos y la dejamos documentada.

Cuál conviene depende de lo que ya tengas:

Firebase, para las aplicaciones y los tableros de una pyme que arranca: hay poco que administrar y el costo es bajo cuando el volumen es pequeño.
Google Cloud, cuando el equipo ya trabaja en Google Workspace o el análisis va a crecer.
AWS, cuando un cliente o un sector lo exigen, o cuando ya hay sistemas montados ahí.

Lo que no cambia entre las tres es el criterio: dimensionar para el tamaño real de la empresa. Una nube sobredimensionada es la forma más rápida de que un proyecto de datos termine costando más de lo que ahorra.

Cómo se mide si funcionó

Antes de construir se anota una línea base, y después se compara contra ella:

Horas al mes que alguien gasta armando reportes a mano.
Días entre el cierre del mes y el momento en que el número está disponible.
Cuántas veces se discute en una reunión cuál cifra es la buena.

Si esas tres cosas no bajan, el proyecto no funcionó, por bonito que se vea el tablero.

Cómo trabajamos

Diagnóstico sin costo, plano de valor por escrito y entrega por sprints. El método completo está en la página principal. El trabajo de datos se cotiza cerrado después del diagnóstico; los precios de automatización y software que suelen acompañarlo están en el tarifario.

Lo específico de este servicio: empezamos por un solo indicador. El que más se discute en las reuniones. Cuando ese cuadra de punta a punta y todo el mundo confía en él, el resto es repetir el patrón. Intentar consolidar todo al tiempo es la forma más común de que estos proyectos mueran a los tres meses.

Qué no hacemos

No montamos tableros sobre datos que no cuadran. Es la tentación obvia porque se ve rápido y luce bien en una demo. Pero un tablero bonito sobre datos inconsistentes solo hace que la gente desconfíe más rápido.

No sobredimensionamos la infraestructura. Buena parte de las PYMES que nos escriben no necesitan un data warehouse: necesitan tres procesos automáticos y una base bien organizada. Cuando ese es el caso, lo decimos, aunque el proyecto sea más chico.

No recomendamos herramientas de BI antes de resolver las definiciones. La discusión de Power BI contra otra opción es secundaria. Si "venta" significa cosas distintas en dos áreas, ninguna herramienta lo arregla.

No tocamos datos personales sin marco. Si el proyecto involucra datos de clientes, primero se define autorización, finalidades y retención bajo la Ley 1581. No es un trámite: es lo que evita construir algo que después toca desarmar.

Para quién funciona

Hay más de una fuente de la verdad y eso ya está costando tiempo en reuniones.
Los datos existen en algún sistema, aunque estén desordenados. Si viven solo en la cabeza de alguien, el proyecto previo es otro.
Hay alguien que pueda decidir las definiciones. La pregunta "¿qué cuenta como una venta?" es de negocio, no técnica, y sin respuesta el proyecto se detiene.

Operamos desde Bogotá D.C. y atendemos toda Colombia de forma remota. Facturación electrónica DIAN y contabilidad bajo NIIF para PYMES.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta un proyecto de datos? Se cotiza cerrado y por escrito después del diagnóstico, que es sin costo, porque depende de cuántas fuentes hay que conectar y de qué tan ordenadas están. Los precios de automatización y de software que suelen acompañarlo están en el tarifario.

¿Tengo que cambiar los sistemas que ya uso? Casi nunca. El trabajo consiste en conectar lo que ya tienes y leer de ahí, no en reemplazarlo.

¿Power BI, Looker Studio u otra herramienta? La que tu equipo ya sepa usar, o la que menos cueste sostener. La herramienta se elige al final, cuando las definiciones ya están resueltas: un tablero sobre datos que no cuadran falla igual en cualquiera.

¿De quién son los datos y las cuentas? Tuyos. Las cuentas de nube quedan a nombre de tu empresa, y el acceso que tenemos como administradores lo puedes quitar cuando quieras.

¿Qué pasa con los datos personales de mis clientes? Antes de tocar nada se define autorización, finalidades y retención bajo la Ley 1581. Si el proyecto involucra datos de clientes, ese marco va primero.

Otros frentes

Empecemos por el diagnóstico

Treinta minutos, sin costo y sin venta dura. Miramos tu operación real y salimos con una lista priorizada de qué hacer primero y qué dejar quieto. La implementemos contigo o no. Los precios de partida están en el tarifario.

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