Tengo volumen, pero no tengo crecimiento
LGPD, regulación, disponibilidad de sistemas.
Tengo presión por resultados, pero no tengo claridad sobre la causa raíz
Elige el que está sobre tu escritorio ahora:
Tengo volumen, pero no crecimiento. Algo en el embudo, en el canal o en la base de clientes está estancado.
La cuenta de infraestructura, retrabajo y procesos manuales crece más rápido de lo que puedo justificar.
LGPD, regulación, disponibilidad de sistemas. Sé que tengo riesgo. No sé exactamente dónde.
Tenemos datos. Tenemos dashboards. El equipo sigue decidiendo por intuición. Algo en esta ecuación no cierra.
Tengo presión por resultados, pero no tengo claridad sobre la causa raíz.
El desafío era escalar la originación sin degradar el riesgo. La solución fue una arquitectura de decisión en tiempo real con ciencia de datos integrada al CRM.
El banco no sabía que R$ 21,6 millones en ingresos de canales estaban siendo atribuidos erróneamente. El modelo de atribución tradicional borraba el rastro.
430 terabytes de datos de producción almacenados en la capa más cara. Nadie había auditado.
La respuesta está en cómo se diagnostica el problema. No en qué tecnología se aplica.
El MATH Problem-First Framework es el método que organiza todos nuestros proyectos. Comienza por el dolor declarado, llega a la causa estructural, mapea el impacto en el negocio y traduce todo en una línea que sube al board. Solo después entra la tecnología.
Los proyectos que fallan generalmente saltan directo a la solución. Los que funcionan construyen el diagnóstico primero.
Por eso nuestro NPS está consistentemente sobre 85. Y por eso los clientes se quedan.
Análisis y perspectivas de quienes trabajan en la frontera entre estrategia de negocio, ingeniería de datos e IA.
Artículos del podcast DoTheMATH, análisis del CSO Marcel Ghiraldini y perspectivas de quienes implementan arquitecturas de datos a escala real. Sin hype, sin buzzwords, con datos.
