Devantia
L3 · Gobernanza del Dato Método DCMM · Nivel 3 de 5 · Requiere L2 consolidado

Si pides el mismo dato al CRM
y al ERP, ¿obtienes la misma respuesta?

L2 llenó los sistemas de datos operativos. El problema ahora es otro: el cliente existe tres veces en el CRM, el producto tiene precios distintos según dónde mires y nadie sabe qué número es el bueno. L3 establece una fuente única de verdad.

VER PRODUCTOS DE L3 SOLICITAR ANÁLISIS DCMM

Productos de alcance cerrado y resultado verificable. No consultoría abierta ni desarrollo a medida.

L1 L2 L3 L4 L5
Qué desbloquea

Con los datos consistentes e íntegros entre sistemas, la empresa puede construir indicadores fiables en L4 y aplicar IA en L5 sin riesgo de automatizar sobre datos incorrectos.

Productos en este nivel
2 productos
Combinables según diagnóstico DCMM.
Duración habitual
4 – 10 semanas
Según complejidad del entorno de datos.
Por qué L3 después de L2

Los sistemas están. El problema ahora son los datos.

Cuando hay CRM, ERP y herramientas operativas funcionando, aparece el siguiente nivel de dolor: los datos de esos sistemas no coinciden entre sí. Antes de analizar ni automatizar nada, hay que garantizar que los datos dicen la verdad.

🔗

Fuente única de verdad

Un cliente, un registro. Un producto, un precio. Los sistemas hablan entre sí y los datos se sincronizan en lugar de duplicarse y divergir.

🧹

Datos limpios y válidos

Los registros históricos se sanean: duplicados fusionados, nomenclaturas estandarizadas, reglas de validación en el origen para que el problema no vuelva a aparecer.

📊

Base para análisis e IA

Los dashboards de L4 y los modelos de L5 solo son fiables si los datos que los alimentan son correctos. Sin L3, cualquier análisis parte sobre arena.

2 productos en L3

Cada producto, un problema de integridad resuelto.

Alcance acotado, resultado verificable y alcance definido. El Análisis DCMM previo determina qué productos son necesarios en tu caso y en qué orden.

P3.1

Gestión de Datos Maestros (MDM) e Integración

Dolor que resuelve

El mismo cliente existe en el CRM y en el ERP con datos distintos. Los pedidos se traspasan a mano de un sistema a otro. Nadie sabe cuál es el precio oficial de un producto porque hay tres versiones distintas según dónde mires.

Resultado entregado

Fuente única de verdad para los datos maestros: clientes, productos y tarifas sincronizados entre sistemas. Las "tuberías" entre CRM y ERP funcionan solas, sin persona en medio.

Empleados

Dejan de copiar datos entre sistemas. Menos errores y menos tiempo en tareas de bajo valor.

Mandos

Menos fricción entre áreas. Los datos del comercial y los del administrativo ya cuadran.

Dirección

Datos más consistentes y fin de la dependencia de "la persona que pasa el Excel".

No incluye: Integraciones de tiempo real de alta complejidad, data engineering masivo ni desarrollo de middleware a medida. Si el caso requiere arquitectura avanzada, se planifica como fase posterior.
ROI orientativo — Traspasar un pedido del CRM al ERP manualmente toma ~10 min. 100 operaciones/mes = 16,6 h. Sincronizando maestros la empresa recupera unas 40 h/mes en tareas de bajo valor = 800 €/mes.
Tecnología típica
Conectores nativos Odoo / APIs nativas / Airbyte
P3.2

Auditoría y Limpieza de Calidad del Dato

Dolor que resuelve

Bases de datos con registros basura acumulados durante años: clientes duplicados, direcciones mal escritas, NIFs incorrectos, familias de productos sin criterio. Si el dato base es erróneo, cualquier informe mentirá y cualquier automatización enviará cosas al destinatario equivocado.

Resultado entregado

Depuración histórica de la base de datos: duplicados fusionados, nomenclaturas estandarizadas y reglas de validación implantadas en el origen para que el problema no reaparezca.

Empleados

El buscador del CRM y el ERP devuelve resultados en los que se puede confiar.

Mandos

Los listados de clientes, productos y stock reflejan la realidad, no el histórico de errores.

Dirección

Los informes de rentabilidad reflejan la realidad estricta, no datos de stock ficticios.

No incluye: Rediseño de la arquitectura completa de la base de datos ni servicios recurrentes de introducción de datos. La introducción diaria bajo las nuevas reglas la realiza el propio cliente.
ROI orientativo — Un error por datos corruptos (envío a dirección equivocada, factura mal emitida) cuesta ~50 € en gestión y corrección. Evitar 10 errores/mes = 500 €/mes. Previene además decisiones directivas basadas en datos de stock ficticios.
Acompañamiento
Proyecto único
Tecnología típica
OpenRefine / Scripts de data cleansing
Por qué no se salta L3

Sin dato limpio, no hay análisis válido.

Construir dashboards o aplicar IA sobre datos inconsistentes no genera inteligencia: genera confianza falsa en números incorrectos. L3 es el paso que convierte los datos operativos de L2 en datos fiables.

  • Primero consistencia, luego análisis: un dashboard construido sobre datos duplicados miente con precisión.
  • Primero integridad, luego automatización: automatizar un proceso con datos erróneos multiplica los errores, no los elimina.
  • Primero fuente única, luego IA: los modelos de L5 aprenden de los datos disponibles. Si los datos son malos, el modelo aprende mal.
  • El dato basura no desaparece solo: cada día sin reglas de validación en el origen, el problema crece.
Metodología de implantación

Alcance cerrado. Resultado verificable.

Cada producto tiene un alcance definido antes de empezar: qué incluye, qué no incluye y qué resultado se espera. No hay consultoría abierta ni horas sin fin. El Análisis DCMM previo determina qué productos aplican a su caso y en qué orden.

  • → Implantación por fases: primero lo esencial, después la extensión.
  • → Formación y acompañamiento incluidos hasta que el equipo lo usa de verdad.
  • → Presupuesto cerrado tras el Análisis DCMM: sobre realidad, no sobre supuestos.
  • → Licencias y consumos de terceros se presupuestan aparte con total transparencia.
Siguiente escalón

L3 prepara el salto a L4.

Con los datos íntegros y consistentes entre sistemas, la empresa está lista para hacer algo útil con ellos: construir indicadores fiables, detectar ineficiencias y automatizar tareas repetitivas con garantías. Sin L3, el BI miente y la automatización propaga errores.

L4

Visibilidad, Decisiones y Automatización

Operar con indicadores reales, detectar ineficiencias y automatizar tareas repetitivas apoyándose en los datos gobernados e íntegros de L3.

Ver L4 Solicitar Análisis DCMM
Siguiente paso

Primero el nivel exacto.
Después el producto exacto.

El flujo correcto es abrir con un Análisis DCMM: situar a la empresa en su nivel real, estimar la pérdida operativa mensual actual y recomendar solo el siguiente paso con lógica económica. Sin eso, cualquier producto es una inversión sin criterio.

Análisis DCMM

Sesión ejecutiva de encaje

  • → Mapeo rápido de procesos y fricción operativa actual.
  • → Identificación del nivel consolidado y del siguiente paso viable.
  • → Estimación del coste oculto mensual y retorno probable.
  • → Recomendación de producto y hoja de ruta personalizada.
Solicitar Análisis DCMM
Acceso sujeto a encaje previo · Número limitado de proyectos activos simultáneos.