Déjenos sus datos y le enviaremos un resumen por correo electrónico.
Consiento el tratamiento de mis datos personales para el envío de material publicitario personalizado de conformidad con la Política de privacidad. Al confirmar el envío, acepta recibir material de marketing
Gracias.

El formulario se ha enviado correctamente.
Encontrará más información en su buzón.

Datos IA Mobile Finanzas Ciencias de la vida
Innowise logo
Conócenos
Servicios
Tecnologías
Industrias
Cartera
Contrátanos Contrátanos
Contáctenos Contáctenos
ES
Cómo trabajamos Gestión de la calidad Gestión de la seguridad Responsabilidad social de las empresas Liderazgo Nuestros expertos Blog Consejos de expertos
Testimonios Socios tecnológicos Certificaciones Premios Eventos Redacción
Desarrollo de software interno o externo 2026: pros, contras, costes y cómo elegir
Leer el artículo
Servicios completos de desarrollo de software
IT consulting & advisory Desarrollo web Desarrollo móvil Desarrollo de software integrado Desarrollo de custom software MVP desarrollo Desarrollo de la Cloud Desarrollo de ERP Soporte de mainframe Legacy modernization
 
UI/UX design 3D design Pruebas de software y control de calidad Pruebas de seguridad Administración de bases de datos DevOps DevSecOps Red IT Staff Augmentation Equipo dedicado
Aplicación de tecnologías avanzadas
Big data Gestión de datos Análisis de datos Ingeniería de datos Visualización de datos Inteligencia empresarial Aprendizaje automático Inteligencia artificial Ciencia de datos Sostenibilidad y ESG
 
Transformación digital Automatización de procesos empresariales Automatización robótica de procesos Ciberseguridad Internet de las cosas Blockchain NFT Metaverse AR& VR
Front-end
React Angular Vue.js JavaScript
Back-end
Java .NET Python PHP Rust C/C++
 
Node.js Unity Ruby Golang Unreal Engine Cobol
Mobile
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI
 
Swift Kotlin
Cloud
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce
Finanzas Banca Comercio Seguros eCommerce Comercio Retail
Salud Farmacéutica Educación Telecomunicaciones Medios y entretenimiento
Empresa Manufactura Automoción Logística Transportation Marketing Publicidad
Gobierno Energía y Servicios Públicos Petróleo y gas Construcción Inmueble Agricultura Viajes
Estudios de casos
Banca Finanzas Salud Farmacia
E-commerce Comercio Retail Manufactura Empresa
Nuestras plataformas
Sistema de seguimiento de candidatos (ATS) Sistema de GRH Sistema de gestión del aprendizaje (SGA) Sistema de reserva de espacios de trabajo
Sistema operativo financiero unificado basado en IA para monedas fiduciarias y criptomonedas
Leer estudio de caso
Contratar desarrolladores dedicados
IT Staff Augmentation Equipos dedicados Desarrolladores offshore
Contratar desarrolladores web
Angular React.js Vue.js JavaScript Ruby on Rails Full stack MEAN stack
.NET Java PHP Python Golang Cobol
Contratar desarrolladores móviles
iOS Android Kotlin React Native Swift
Contratar otros ingenieros
IA Cloud AWS Azure DevOps QA
Fintech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath
Datos IA Mobile Finanzas Ciencias de la vida
Innowise logo
Conócenos
Servicios
Tecnologías
Industrias
Cartera
Contrátanos
Contáctenos
es Español

Seleccionar idioma

Conócenos
Conócenos
Cómo trabajamos Gestión de la calidad Gestión de la seguridad Responsabilidad social de las empresas Liderazgo Nuestros expertos Blog Consejos de expertos
Testimonios Socios tecnológicos Certificaciones Premios Eventos Redacción
Desarrollo de software interno o externo 2026: pros, contras, costes y cómo elegir
Leer el artículo
Servicios
Todos los servicios
Servicios completos de desarrollo de software
IT consulting & advisory Desarrollo web Desarrollo móvil Desarrollo de software integrado Desarrollo de custom software MVP desarrollo Desarrollo de la Cloud Desarrollo de ERP Soporte de mainframe Legacy modernization
UI/UX design 3D design Pruebas de software y control de calidad Pruebas de seguridad Administración de bases de datos DevOps DevSecOps Red IT Staff Augmentation Equipo dedicado
Aplicación de tecnologías avanzadas
Big data Gestión de datos Análisis de datos Ingeniería de datos Visualización de datos Inteligencia empresarial Aprendizaje automático Inteligencia artificial Ciencia de datos Sostenibilidad y ESG
Transformación digital Automatización de procesos empresariales Automatización robótica de procesos Ciberseguridad Internet de las cosas Blockchain NFT Metaverse
AR &VR
Tecnologías
Todas las tecnologías
Front-end
React Angular Vue.js JavaScript
Back-end
Java .NET Python PHP Node.js Unity Ruby Golang Rust C/C++ Unreal Engine Cobol
Mobile
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI Kotlin Swift
Cloud
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce
Industrias
Todos los sectores
Finanzas Banca Comercio Seguros eCommerce Comercio Retail
Salud Farmacéutica Educación Telecomunicaciones Medios y entretenimiento
Empresa Manufactura Automoción Logística Transportation Marketing Publicidad
Gobierno Energía y Servicios Públicos Petróleo y gas Construcción Inmueble Agricultura Viajes
Cartera
Cartera
Estudios de casos
Banca Finanzas Salud Farmacia
E-commerce Comercio Retail Manufactura Empresa
Nuestras plataformas
Sistema de seguimiento de candidatos (ATS) Sistema de GRH Sistema de gestión del aprendizaje (SGA) Sistema de reserva de espacios de trabajo
Sistema operativo financiero unificado basado en IA para monedas fiduciarias y criptomonedas
Leer estudio de caso
Contrátanos
Contrátanos
Contratar desarrolladores dedicados
IT Staff Augmentation Equipos dedicados Desarrolladores offshore
Contratar desarrolladores web
Angular React.js Vue.js JavaScript Ruby on Rails Full stack MEAN stack .NET Java PHP Python Golang Cobol
Contratar desarrolladores móviles
iOS Android Kotlin React Native Swift
Contratar otros ingenieros
IA Cloud AWS Azure DevOps QA Fintech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath

Las 10 mejores empresas de modernización de datos en 2026

16 de julio de 2026 10 minutos de lectura
Resumir artículo con IA

Principales conclusiones

  • Empresas de modernización de datos Ayudan a las empresas a sustituir los sistemas heredados lentos, las bases de datos dispersas y los informes poco fiables. Crean plataformas diseñadas para el análisis de datos, la gobernanza y la inteligencia artificial.
  • Esta clasificación de los Las mejores empresas de modernización de datos en 2026 compara a los proveedores en función de su enfoque de prestación de servicios, sus principales puntos fuertes, su experiencia en el sector, su bagaje tecnológico y las opiniones de los usuarios.
  • En Las mejores empresas de servicios IT para la modernización de datos Empiezan por evaluar la configuración actual de los datos antes de recomendar una nueva plataforma. Analizan las bases de datos heredadas, los procesos ETL, los métodos de generación de informes, las cuestiones relacionadas con la titularidad, la calidad de los datos y las necesidades de seguridad.
  • La elección del socio más adecuado depende del tamaño de tu proyecto. Las grandes empresas, como PwC y Capgemini, son idóneas para proyectos a nivel de toda la empresa. Las empresas que necesiten un trabajo técnico más práctico quizá prefieran proveedores centrados en la ingeniería, como Innowise y EPAM.
  • Las principales empresas dedicadas a la modernización de datos corporativos ofrecen servicios de migración, plataformas de datos en la nube, arquitectura «lakehouse», actualizaciones de BI, gobernanza de datos, integración de sistemas y asistencia tras la puesta en marcha.

Las empresas suelen empezar a buscar empresas de modernización de datos cuando se repiten los mismos problemas. Es posible que los informes tarden en generarse, que los datos de los distintos sistemas no coincidan o que un nuevo proyecto de IA se vea frenado por procesos obsoletos. En esta fase, elegir al proveedor adecuado se convierte en una cuestión práctica. ¿Quién puede comprender tu configuración actual, subsanar los puntos débiles y garantizar que la generación diaria de informes siga funcionando sin problemas durante la transición?

En esta guía, compararé los Las mejores empresas de modernización de datos en 2026 desde esta perspectiva. Descubrirás qué proveedores son los más adecuados para grandes sistemas heredados, cuáles se centran en la ingeniería práctica y qué debes tener en cuenta si tu proyecto implica la migración a la nube, la modernización de la inteligencia empresarial, la gobernanza o la creación de bases de datos para la inteligencia artificial.

Por qué la modernización de los datos es esencial para la inteligencia artificial y la transformación digital

La parte más difícil de cualquier proyecto de IA suele ser los datos en los que se basa. Puedes añadir una nueva herramienta de análisis, conectar un asistente de IA o elaborar previsiones, pero si la base de datos es débil, incluso las mejores herramientas tendrán dificultades para generar resultados en los que la empresa pueda confiar. Con la modernización de los datos, puedes convertir los datos heredados dispersos en flujos más limpios, definiciones compartidas, una propiedad clara y normas de acceso que la empresa pueda utilizar a diario.

A continuación, he desglosado las principales razones por las que esto es importante para las empresas.

Datos más limpios para los sistemas de IA

Los proyectos de IA utilizan datos procedentes de sistemas como CRM, ERP, de productos, financieros, de asistencia técnica y de operaciones. Si los datos están duplicados, desactualizados o mal etiquetados, esos problemas se reflejan en los resultados. La modernización ayuda a los equipos a depurar los datos de origen, estandarizar las definiciones e incorporar controles de calidad antes de que los datos se utilicen en los flujos de trabajo de IA.

Acceso más rápido a la información empresarial

Las configuraciones de datos heredadas suelen basarse en procesamientos nocturnos, exportaciones manuales e informes que llegan demasiado tarde para la toma de decisiones diarias. Las plataformas de datos modernas agilizan el flujo desde los sistemas de origen hasta las herramientas de análisis, de modo que los equipos pueden trabajar con cifras más actualizadas y dedicar menos tiempo a corregir hojas de cálculo.

Una visión global de todos los departamentos

Los equipos de ventas, finanzas, operaciones y producto suelen utilizar sistemas y reglas diferentes para una misma métrica. La modernización de los datos conecta estas fuentes y facilita la gestión de definiciones comunes. De este modo, los equipos se refieren a las mismas cifras en lugar de debatir sobre versiones diferentes.

Una gobernanza y una seguridad más sólidas

La modernización ayuda a las empresas a establecer mejores normas de acceso, rastrear el origen de los datos, aclarar la titularidad y documentar cómo se utilizan los datos. Esto es importante para los sectores regulados y para cualquier empresa que trabaje con datos de clientes, financieros, de empleados u operativos.

Mejores resultados en materia de nube y análisis de datos

Un buen plan de modernización tiene en cuenta de dónde proceden los datos, cómo circulan, quién es su titular y cómo los utilizan los equipos tras la migración. Este enfoque convierte la actualización de una plataforma en una auténtica mejora empresarial, con una generación de informes más rápida, una rendición de cuentas más clara y una base más sólida para el análisis de datos y la inteligencia artificial.

¿Necesitas datos más limpios para la inteligencia artificial y el análisis de datos?

Empieza por una auditoría

Cómo hemos evaluado a las empresas de esta clasificación

Para elaborar esta clasificación, me he centrado en cinco aspectos que permiten determinar si un proveedor está preparado para abordar proyectos complejos relacionados con los datos empresariales.

  • Conocimientos técnicos avanzados y certificaciones. Las colaboraciones con AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Snowflake y Databricks fueron importantes, ya que estas plataformas están presentes en numerosos proyectos de datos empresariales.
  • Herramientas de migración y marcos reutilizables. Las guías de migración, los componentes reutilizables y las herramientas de refactorización pusieron de manifiesto cómo cada empresa aborda los procesos de migración complejos sin convertir cada paso en una tarea manual.
  • Adaptada a las necesidades de arquitectura de datos para 2026. He analizado la experiencia con Data Mesh, formatos de tabla abiertos como Apache Iceberg y Delta Lake, y flujos de trabajo seguros de incrustación vectorial.
  • Opiniones de los clientes y presencia en el mercado. Las valoraciones públicas en plataformas como Clutch me ayudaron a seleccionar candidatos. También examiné los trabajos visibles públicamente en los ámbitos de la migración de datos heredados, las plataformas de datos en la nube y los programas de datos empresariales.
  • Enfoque en los resultados empresariales. He otorgado una puntuación más alta a aquellas empresas que han sabido vincular el trabajo en plataformas con las necesidades de presentación de informes, la gobernanza, el control de los costes de la nube y los indicadores clave de rendimiento (KPI) empresariales.

Comparativa de los mejores proveedores de servicios de modernización de datos

Antes de analizar cada empresa en detalle, aquí tienes una breve descripción general de en qué se diferencian estos proveedores. Los he comparado en función del tipo de trabajo de modernización de datos en el que destacan, sus principales puntos fuertes, su especialización sectorial y sus valoraciones públicas en Clutch.

EmpresaLo mejor paraÁreas de especialización principalesEnfoque sectorialClasificación del embrague
InnowiseIngeniería empresarial ágil y de alta velocidadArquitecturas completas de Lakehouse, procesos de migración e ingeniería de datos preparada para la IAFinanzas, sanidad, logística, comercio electrónico4.9 / 5.0
N-iXModernización de los datos empresariales con equipos de ingeniería «nearshore»Modernización de datos, BI, big data, plataformas en la nube, fundamentos de datos para el aprendizaje automático y la inteligencia artificialTecnología, telecomunicaciones, industria manufacturera, finanzas, logística4.8 / 5.0
CognizantMigración automatizada impulsada por aceleradorMigraciones de sistemas heredados basadas en la automatización, modernización de la inteligencia empresarial (BI) y gestión del ciclo de vidaSanidad, ciencias de la vida, tecnología financieraN/A / sin valoración verificada
EPAM SystemsIngeniería de plataformas digitales complejasCloud: ingeniería nativa, estructuras de datos multicloud, pilas de datos de código abiertoSoftware y tecnología, medios de comunicación, servicios financieros5,0 / 5,0, pocas opiniones
HexawareOptimización de Cloud y FinOpsReestructuración del almacén de datos, control de costes en la nube, transferencia automatizada de datosSeguros, turismo y hostelería, bancaN/A / aún no revisado
EslalonDiseño de una pila de datos modernaEstrategia de datos, asesoramiento regional, inteligencia empresarial moderna a medidaTecnología, ciencias de la vida, bienes de consumo2,0 / 5,0, pocas opiniones
Entrans TechImplementaciones nativas de nicho centradas en la IACloud: infraestructura SaaS nativa, bases de datos predictivasTecnología para el mercado medio, logística, startupsAún no se ha valorado
PwCGobernanza de datos y cumplimiento normativoGestión de datos maestros, trazabilidad, flujos de trabajo de protección de datosSector bancario, sector público, servicios públicos regulados5,0 / 5,0, perfil regional
CapgeminiTransformación del entorno de datos industrialesIngeniería a gran escala basada en el enfoque «API-first», streaming y rediseño de flujos de trabajoIndustria manufacturera, automoción, comercio minorista3,0 / 5,0, pocas opiniones
Tiger AnalyticsProductos de datos avanzados, preparados para la inteligencia artificial predictivaFundamentos personalizados de MLOps, estructuras de malla de datos, indexación semánticaEmpresas de vanguardia tecnológica, telecomunicaciones, logísticaN/A / aún no revisado
Ver más

Las mejores empresas de modernización de datos en 2026

A continuación, voy a repasar los mejores proveedores de modernización de plataformas de datos con más detalle. Te explicaré para qué tipo de proyectos son más adecuados, qué servicios de modernización de datos ofrecen y cuáles son sus puntos fuertes.

Innowise

Innowise

Innowise es uno de los Las mejores empresas de servicios IT para la modernización de datos, con experiencia en datos, la nube, la inteligencia artificial y el software empresarial. En lo que respecta a la modernización de los datos, nuestros equipos revisan los sistemas heredados, planifican las migraciones, rediseñan las plataformas de datos, modernizan la inteligencia empresarial y preparan los datos para proyectos de inteligencia artificial.

Trabajamos con plataformas de datos en la nube, arquitecturas «lakehouse», flujos de trabajo ETL y ELT, almacenes de datos, herramientas de BI y capas de gobernanza de datos. Nuestros especialistas analizan cómo fluyen los datos por tu empresa, detectan los informes obsoletos y determinan qué partes de tu sistema requieren atención prioritaria.

Innowise es una buena opción para aquellas empresas que desean contar con apoyo técnico práctico, pero prefieren mantener la gestión del proyecto a nivel interno. Nuestros equipos pueden colaborar con sus equipos internos de datos o de producto, encargarse de tareas de modernización independientes o participar en proyectos más amplios relacionados con la nube y el análisis de datos. Nuestra empresa también es un socio oficial de AWS, Microsoft Azure y Google Cloud, para que tu equipo pueda llevar a cabo la modernización de los datos basándose en la infraestructura en la nube que ya utilizas, con menos imprevistos durante la migración y el soporte tras la puesta en marcha.

  • Capacidades básicas: Migración de bases de datos heredadas, desarrollo de procesos ETL y ELT, implementación de almacenes de datos y «lakehouse», procesamiento de datos en tiempo real, configuración de la gobernanza de datos e integración de la búsqueda vectorial para flujos de trabajo de IA generativa.
  • Experiencia en tecnología y en la nube: Amazon  Redshift, Amazon Athena, Microsoft Azure Synapse, Microsoft Fabric, Google BigQuery, Databricks, Snowflake, Apache Iceberg y herramientas de captura de cambios de datos.
  • Puntos fuertes clave: Sólida capacidad de ejecución en ingeniería, estructura de equipo flexible, experiencia en plataformas de nube y de datos, y capacidad para dar soporte tanto a la planificación como a la implementación de la modernización.
  • Lo mejor para: Empresas medianas y grandes que necesitan un socio de ingeniería a largo plazo para la migración a la nube, la modernización de plataformas de datos, la modernización de la inteligencia empresarial y la creación de bases de datos preparadas para la inteligencia artificial.

¿Estás listo para preparar la infraestructura de datos de tu empresa para el futuro?

Comentar mi plan de trabajo

N-iX

N-iX

N-iX es una empresa de ingeniería de software especializada en la modernización de datos, con una amplia experiencia en BI, big data, aprendizaje automático, inteligencia artificial y ciencia de datos. Sus equipos ayudan a las empresas a pasar de sistemas de datos obsoletos a plataformas en la nube, herramientas de análisis y capas de datos preparadas para la inteligencia artificial.

N-iX se dedica a la arquitectura de datos, la migración a la nube, el análisis de datos, la modernización de plataformas y el control de costes. Es una buena opción para las empresas que buscan apoyo técnico en las fases finales del proyecto, pero que no desean confiar la totalidad del mismo a una gran consultora.

  • Capacidades básicas: Modernización de plataformas de datos, migración de datos heredados, modernización de la inteligencia empresarial, análisis de datos, ingeniería de big data, bases de datos para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, y control de costes en la nube.
  • Experiencia en tecnología y en la nube: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks, almacenes de datos en la nube, herramientas de BI y pilas de ingeniería de aprendizaje automático.
  • Puntos fuertes clave: Modelo de prestación de servicios «nearshore», amplia experiencia en ingeniería de datos, marcado enfoque en el análisis de datos y capacidad para apoyar la modernización, desde la planificación de la arquitectura hasta la implementación.
  • Lo mejor para: Empresas y compañías del mercado medio que necesitan un socio «nearshore» para plataformas de datos en la nube, modernización de la inteligencia empresarial, ingeniería de big data y bases de datos preparadas para la inteligencia artificial.

Cognizant

Cognizant

Cognizant es una empresa global de servicios y consultoría IT con una sólida experiencia en modernización de datos. Utiliza métodos de migración estructurados, componentes de plataforma preconfigurados y herramientas para trasladar los sistemas de datos heredados a entornos modernos en la nube o híbridos. Cognizant también ofrece el «Data and Intelligence Toolkit» para facilitar la modernización de las plataformas de datos y de inteligencia empresarial.

En lo que respecta a la modernización de datos, Cognizant se centra en la migración de sistemas heredados, la modernización de la inteligencia empresarial (BI), la calidad de los datos, la ingeniería de plataformas y la gestión del ciclo de vida. La empresa es ideal para aquellas empresas que necesitan un plan de migración claro, especialmente las que operan en sectores complejos o regulados.

  • Capacidades básicas: Migración de datos heredados, modernización de la inteligencia empresarial (BI), gestión de la calidad de los datos, gestión del ciclo de vida de los datos y trabajos relacionados con plataformas de datos en la nube e híbridas.
  • Experiencia en tecnología y en la nube: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, los principales almacenes de datos en la nube, plataformas de BI, el método de modernización de datos de Cognizant y el kit de herramientas de datos e inteligencia de Cognizant.
  • Puntos fuertes clave: Método de implementación estructurado, herramientas de migración preconfiguradas, experiencia en datos a escala empresarial y gran idoneidad para entornos de datos regulados.
  • Lo mejor para: Grandes empresas que necesitan un socio riguroso para la migración de datos heredados, la modernización de la inteligencia empresarial y los programas de plataformas de datos en la nube o híbridas.

EPAM Systems

EPAM Systems

EPAM Systems es una empresa global de ingeniería de software y consultoría que ofrece servicios de modernización de plataformas, aplicaciones y datos. Sus equipos se dedican a la migración de datos a la nube, el análisis de datos, la inteligencia empresarial (BI) y el desarrollo de plataformas en la nube, lo que convierte a EPAM en una opción idónea para empresas con necesidades complejas de ingeniería y modernización.

En lo que respecta a la modernización de datos, EPAM evalúa los componentes de las plataformas de datos, define la estrategia de migración, reduce el alcance de la misma y ayuda a controlar los costes de la infraestructura en la nube. La empresa también ofrece herramientas de migración y modernización, como migVisor, para dar soporte a los proyectos de migración de plataformas de datos de sistemas heredados a la nube.

  • Capacidades básicas: Cloud: migración de datos, modernización de plataformas de datos, inteligencia empresarial y análisis de datos, evaluación de migraciones, planificación de la transición de sistemas heredados a la nube y control de costes en la nube.
  • Experiencia en tecnología y en la nube: Plataformas de datos Cloud, herramientas de BI, plataformas de análisis de datos, Google Cloud, AWS y herramientas de automatización como migVisor.
  • Puntos fuertes clave: Sólida formación en ingeniería de software, experiencia en programas complejos de modernización, herramientas de migración a la nube y amplios conocimientos en materia de datos y análisis.
  • Lo mejor para: Empresas que necesitan un socio para la modernización de datos con una gran capacidad de ingeniería, especialmente cuando el trabajo con datos está vinculado a la modernización de aplicaciones, plataformas o la nube.

Hexaware

Hexaware

Hexaware es una de las principales empresas en el ámbito de la modernización de datos empresariales en proyectos relacionados con la migración de sistemas heredados, la actualización de plataformas de datos y la gestión de costes en la nube. La empresa ofrece servicios de modernización y migración de datos, además de «Amaze for Data and AI», una plataforma centrada en la modernización del patrimonio de datos, las transformaciones complejas y los flujos de datos para la inteligencia artificial.

Hexaware es una opción muy recomendable para las empresas que buscan un proceso de migración estructurado, herramientas reutilizables, actualizaciones del almacén de datos y servicios gestionados continuos tras la modernización. Sus servicios resultan de gran ayuda cuando un programa de datos necesita equilibrar los cambios de plataforma, mantener la generación de informes al día y gestionar los costes de la nube.

  • Capacidades básicas: Modernización y migración de datos, refactorización de almacenes de datos, migración de datos heredados, tareas relacionadas con la calidad de los datos, servicios gestionados de datos y control de costes en la nube.
  • Experiencia en tecnología y en la nube: Servicios de datos de AWS, las principales plataformas de almacenamiento de datos en la nube, Microsoft Fabric, Snowflake, herramientas de migración ETL y Hexaware Amaze for Data and AI.
  • Puntos fuertes clave: Un enfoque estructurado de la migración, herramientas de modernización reutilizables, atención especial al control de los costes de la nube y soporte para las operaciones de datos tras la migración.
  • Lo mejor para: Empresas que necesitan modernizar sus plataformas de datos heredadas sin dejar de tener en cuenta los costes, la continuidad de la generación de informes y el soporte técnico gestionado.

Eslalon

Eslalon

Slalom es una empresa de consultoría empresarial y tecnológica especializada en datos, análisis, inteligencia artificial y servicios en la nube. En lo que respecta a la modernización de datos, Slalom destaca por integrar el trabajo en plataformas con los modelos operativos, la alfabetización en datos, la elaboración de informes y la adopción por parte de los equipos. Esto convierte a Slalom en una buena opción cuando la modernización requiere tanto cambios en la arquitectura técnica como transformaciones en la forma en que los equipos utilizan los datos.

Slalom trabaja con plataformas líderes de datos y en la nube como Snowflake, Databricks, AWS y Tableau. Según su página dedicada a Snowflake, la empresa ha llevado a cabo más de 2.700 proyectos con Snowflake y cuenta con más de 650 profesionales certificados en Snowflake. Databricks también destaca una solución de Slalom para la migración de almacenes de datos.

  • Capacidades básicas: Estrategia de datos, diseño de modelos operativos, asesoramiento sobre la pila de datos moderna, diseño de BI, modernización de la analítica y apoyo al cambio para equipos de datos.
  • Experiencia en tecnología y en la nube: Snowflake, Databricks, AWS, Tableau, Salesforce y las principales plataformas de datos en la nube.
  • Puntos fuertes clave: Modelo de consultoría local, sólida base de implementación de Snowflake, enfoque en la alfabetización en datos y experiencia a la hora de vincular las decisiones de arquitectura con los casos de uso empresariales.
  • Lo mejor para: Organizaciones que necesitan ayuda para definir su hoja de ruta en materia de datos, elegir la pila de plataformas adecuada y mejorar la forma en que los equipos utilizan los datos en todos los departamentos.

Entrans Tech

Entrans Tech

Entrans Tech es una de las Principales proveedores de servicios de modernización de datos, que ofrece servicios en la nube, ingeniería de datos, análisis y desarrollo de IA. Su trabajo en el ámbito de los datos abarca lagos y almacenes de datos modernos, flujos de trabajo ETL/ELT, paneles de BI, gestión de datos maestros y gobernanza. Esto convierte a Entrans Tech en una opción ideal para empresas del mercado medio y equipos de SaaS que necesitan un socio de ingeniería especializado para el trabajo con plataformas de datos, el análisis y la preparación de datos relacionados con la IA.

  • Capacidades básicas: Lagos y almacenes de datos, procesos ETL/ELT, paneles de BI, gestión de datos maestros, gobernanza y modernización en la nube.
  • Experiencia en tecnología y en la nube: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Spark, EMR, Databricks y herramientas modernas de BI.
  • Puntos fuertes clave: Servicios especializados en ingeniería de datos, experiencia en la nube y en análisis de datos, y una solución práctica para equipos de producto del mercado medio.
  • Lo mejor para: Plataformas SaaS, empresas de logística, startups y empresas medianas que necesitan ayuda especializada en plataformas de datos en la nube, análisis de datos y tareas relacionadas con la inteligencia artificial.

PwC

PwC

PwC es una consultora global a la que se suele recurrir en proyectos de datos en los que el riesgo, la auditoría y los requisitos normativos determinan cada decisión. Resulta la opción más adecuada cuando las plataformas de datos en la nube, los programas de gestión de datos maestros (MDM) o las actualizaciones de los informes requieren una coordinación entre los equipos de IT, seguridad, cumplimiento normativo, finanzas, asuntos jurídicos y de negocio. Para los directores de sistemas de información (CIO) y los responsables de datos, PwC puede ser una opción sólida cuando la modernización requiere una hoja de ruta clara, una gestión cuidadosa de las partes interesadas y un control estricto sobre los datos confidenciales.

  • Capacidades básicas: Modernización de datos, gestión de datos maestros, gobernanza de datos, linaje de datos, gestión de metadatos, plataformas de datos en la nube y estrategia empresarial de datos.
  • Experiencia en tecnología y en la nube: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Snowflake, Microsoft Fabric, entornos de datos de SAP y plataformas de análisis empresarial.
  • Puntos fuertes clave: Sólida trayectoria en materia de gobernanza y asesoramiento sobre riesgos, experiencia en sectores regulados y capacidad para relacionar el trabajo en plataformas con la titularidad de los datos, las pistas de auditoría y los controles empresariales.
  • Lo mejor para: Bancos, aseguradoras, organismos del sector público, empresas de servicios públicos y grandes empresas que necesitan modernizar sus plataformas de datos, incluyendo en el alcance de la iniciativa la gobernanza y la gestión de riesgos.

Capgemini

Capgemini

Capgemini es una empresa global de tecnología y consultoría especializada en grandes proyectos de modernización de datos. Es ideal para organizaciones que necesitan actualizar simultáneamente sistemas heredados, sistemas de inteligencia empresarial (BI), plataformas en la nube, herramientas de análisis y procesos de negocio. Capgemini ofrece apoyo en materia de consultoría e ingeniería, lo cual resulta fundamental cuando el proyecto afecta a varios departamentos y es necesario que las operaciones diarias sigan funcionando durante la transición.

Por ello, Capgemini es una buena opción para los fabricantes que actualizan sus datos operativos, los minoristas que conectan los sistemas de clientes y de la cadena de suministro, y las empresas del sector de la automoción que trasladan sus soluciones de análisis a la nube. En 2024, Capgemini fue nombrada «líder» en el informe «IDC MarketScape: Evaluación mundial de proveedores de servicios de modernización de datos».

  • Capacidades básicas: Modernización del entorno de datos, modernización de la inteligencia empresarial, migración de datos a la nube, análisis de datos, gestión de datos y actualizaciones de plataformas.
  • Experiencia en tecnología y en la nube: Las principales plataformas en la nube, herramientas de análisis empresarial, plataformas de inteligencia empresarial (BI), ingeniería de datos y grandes programas de modernización de datos.
  • Puntos fuertes clave: Experiencia en la implementación de soluciones empresariales, una amplia gama de servicios de datos e inteligencia artificial, y la capacidad de integrar el trabajo en la plataforma con los procesos empresariales.
  • Lo mejor para: Empresas de los sectores de la fabricación, la automoción, el comercio minorista y las grandes empresas que necesitan una modernización de sus datos en consonancia con la inteligencia empresarial (BI), el análisis de datos, la migración a la nube y un cambio empresarial más amplio.

Tiger Analytics

Tiger Analytics

Tiger Analytics es una empresa de consultoría especializada en datos e inteligencia artificial que ayuda a las empresas con programas de transformación, cadenas de valor, modelos operativos, plataformas y colaboraciones con los principales proveedores de servicios en la nube. La empresa cuenta con más de 5.000 expertos en tecnología y consultores que trabajan desde sus oficinas en Estados Unidos, India, Canadá, México, Reino Unido, España, Singapur y Australia.

  • Capacidades básicas: Estrategia de datos, diseño de la infraestructura de datos, DataOps, trabajo con «lakehouse», productos de datos, MLOps, modernización de la analítica e ingeniería de datos relacionada con la IA.
  • Experiencia en tecnología y en la nube: Databricks, Snowflake, AWS, Google Cloud, Microsoft, Apache Iceberg, arquitecturas «lakehouse» y plataformas de datos en la nube.
  • Puntos fuertes clave: Gran interés por el análisis de datos y los casos de uso de la inteligencia artificial, experiencia con productos de datos, trabajos publicados sobre los patrones «lakehouse» y «data mesh», y capacidad para adaptarse a flujos de trabajo complejos de ciencia de datos.
  • Lo mejor para: Empresas con orientación tecnológica, operadores de telecomunicaciones, minoristas, aseguradoras y empresas de logística que necesitan análisis avanzados y tareas relacionadas con la inteligencia artificial basadas en una infraestructura de datos moderna.

Vea qué servicios relacionados ofrecemos

Señales de que tu empresa necesita modernizar sus sistemas de datos

Antes de elegir entre las Las mejores empresas de servicios de modernización de datos IT, merece la pena plantearse una pregunta más sencilla: ¿es la configuración de tus datos el verdadero problema? Los informes lentos, las integraciones defectuosas y los proyectos piloto de IA que requieren una preparación manual de los datos pueden parecer problemas independientes. Sin embargo, a menudo apuntan a lo mismo: tus datos ya no fluyen, no se conectan ni respaldan las decisiones de la forma en que la empresa necesita.

Estos son los aspectos que yo comprobaría antes de contratar a una empresa especializada en modernización de datos.

Los informes llevan más tiempo que las decisiones

Un informe semanal o mensual puede seguir siendo preciso. El problema surge cuando los analistas pasan días exportando archivos, comprobando fórmulas y explicando por qué han cambiado las cifras. Para cuando se presenta el informe, la decisión ya ha cambiado.

Los equipos utilizan la misma métrica de forma diferente

Los departamentos de finanzas, ventas y operaciones pueden hablar de ingresos, tasa de abandono, niveles de existencias o actividad de los clientes. Si cada equipo calcula la misma métrica de forma diferente, el problema suele ser más profundo. Quizá las definiciones no estén claras, las fuentes no coincidan o nadie se haga cargo claramente de la métrica.

Cada nueva fuente aporta otra solución alternativa

Un nuevo campo en el CRM, un evento de producto, un sistema de almacén o una herramienta de marketing no deberían convertirse cada vez en un pequeño proyecto de integración. Cuando los equipos siguen escribiendo scripts, exportando archivos o comprobando cifras a mano, significa que la configuración de tus datos ya no se adapta a las necesidades de la empresa.

El mantenimiento de los sistemas heredados sigue consumiendo presupuesto

Las bases de datos obsoletas, las herramientas de generación de informes y los scripts de los flujos de trabajo suelen depender de personas que recuerdan cómo funciona la infraestructura antigua. Con el paso del tiempo, se destina cada vez más presupuesto a mantener en funcionamiento procesos lentos, mientras que las tareas de análisis y de inteligencia artificial quedan en segundo plano.

La gobernanza depende de que la gente recuerde las cosas

Si cada solicitud de acceso comienza con preguntas como «¿quién es el propietario de este conjunto de datos?» o «¿de dónde procede una cifra?», es que la titularidad y el conjunto de datos no están lo suficientemente claros. Esto genera riesgos durante las auditorías, los controles de privacidad y las revisiones de proveedores.

El trabajo con IA se limita a la preparación de datos

Un piloto de IA puede parecer prometedor hasta que el equipo empieza a recopilar datos. Los registros se encuentran en distintos sistemas, las etiquetas no coinciden, el acceso lleva semanas y la mitad del trabajo acaba dedicándose a la limpieza de datos. En este punto, la capa de datos se convierte en el obstáculo que impide que comience el trabajo con el modelo.

El crecimiento ejerce demasiada presión sobre la plataforma

Una estructura de datos que funciona para una empresa más pequeña puede empezar a fallar cuando aumenta el volumen de transacciones, se abren nuevos mercados o hay más equipos que necesitan acceder a los mismos datos. Los informes se ralentizan, los procesos se interrumpen con mayor frecuencia y cada nueva iniciativa supone una carga adicional para una plataforma diseñada para otra etapa de la empresa.

Mejores bases de datos para la IA

Hablar sobre el siguiente paso

Las tendencias que marcarán la selección de socios tecnológicos en 2026

Elegir ahora un socio para la modernización de datos implica ir más allá de la migración a la nube. Debes comprobar si un proveedor es capaz de preparar la capa de datos para la inteligencia artificial, agilizar la elaboración de informes, facilitar la gobernanza y mejorar el control sobre los costes de la nube.

Estos son los aspectos que te recomiendo que compruebes antes de incluir a un proveedor en tu lista de candidatos preseleccionados.

Plataformas de datos preparadas para la IA

El trabajo con IA suele poner de manifiesto, en primer lugar, los puntos débiles de la capa de datos. Los datos de origen se encuentran en distintos sistemas, siguen normas diferentes o carecen de una titularidad clara. Los proveedores deben explicar cómo abordan la limpieza de datos, los permisos, el linaje y los patrones de IA como RAG, la búsqueda semántica y la búsqueda vectorial. Si en una presentación se omite la capa de datos, considéralo una señal de alerta.

Arquitectura de las casas junto al lago

La arquitectura «lakehouse» es hoy en día una opción habitual para las empresas que gestionan múltiples tipos de datos en una única plataforma. Contribuye a reducir la necesidad de copiar datos entre almacenes, lagos de datos y herramientas de análisis. A la hora de hablar con los proveedores, lo primero que buscaría es que tuvieran experiencia práctica con Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, Apache Iceberg y Delta Lake.

Malla de datos y estructura de datos

La «data mesh» y la «data fabric» cobran importancia cuando un equipo central de datos no puede dar respuesta a las solicitudes de los distintos departamentos. En este caso, lo más importante es el modelo operativo: la titularidad de los conjuntos de datos, los estándares compartidos, la gestión de metadatos, las normas de acceso y los productos de datos reutilizables entre equipos.

Análisis en tiempo real

Algunas decisiones pierden valor cuando los datos llegan al día siguiente. Las comprobaciones antifraude, las actualizaciones de inventario, el seguimiento logístico, el comportamiento de los clientes y las operaciones suelen requerir información más reciente. Un proveedor debería explicar en qué casos merece la pena el coste del procesamiento en tiempo real y en cuáles basta con el procesamiento por lotes.

Control de costes del Cloud

La migración a Cloud cambia la forma en que se pagan los servicios de datos. El almacenamiento, la capacidad de cálculo, los flujos de trabajo duplicados, las cargas de trabajo inactivas y las consultas pesadas pueden hacer que los costes se disparen tras la puesta en marcha. Yo buscaría un proveedor que tenga en cuenta los costes desde el principio en la planificación de la arquitectura y que revise el uso una vez que la nueva plataforma esté en funcionamiento, sobre todo cuando la gobernanza forme parte del flujo de trabajo.

Gobernanza en el flujo de datos

La gobernanza debe formar parte del trabajo diario con los datos. Las normas de acceso, los controles de calidad, el linaje, los catálogos y los registros de auditoría deben acompañar a los datos a medida que se crean, modifican, trasladan y utilizan. En el caso de los equipos sujetos a normativa que preparan datos para la IA, es importante integrar la gobernanza en los flujos de trabajo cotidianos y en las normas de responsabilidad.

"Una clasificación es un buen punto de partida, pero tu decisión final debe basarse en el trabajo real que conlleva el proyecto. La presentación de informes regulados, la migración a la nube, la modernización de la inteligencia empresarial y la preparación de datos para la inteligencia artificial conllevan, cada una, sus propios riesgos. Elige un socio que sepa dónde surgirán las dificultades y cómo afrontarlas."

Dmitry Nazarevich

Director de Tecnología

¿Por qué elegir Innowise para la modernización de datos?

Auditoría previa a la migración

Analizamos tu plataforma de datos actual, los flujos de datos, los informes y los riesgos de la migración antes de planificar el traslado. Esto nos ayuda a distinguir lo que hay que reconstruir de lo que se puede mantener y mejorar.

Fundamentos de datos para la inteligencia artificial y la analítica

Nuestros equipos se dedican al modelado de datos, la calidad de los datos, la gobernanza, los procesos ETL, los lagos de datos y los almacenes de datos, para que tu plataforma pueda dar respuesta a casos de uso de BI, análisis avanzados e inteligencia artificial.

Experiencia en la plataforma Cloud

Como socios oficiales de AWS, Microsoft Azure y Google Cloud, sabemos cómo crear plataformas de datos basadas en sus servicios. También trabajamos con Databricks, Snowflake y configuraciones híbridas.

Gobernanza integrada en el proyecto

La modernización de los datos también implica establecer normas de titularidad, acceso, calidad y trazabilidad. Incorporamos estos controles en la plataforma de datos, para que los equipos puedan confiar en los datos que utilizan a diario.

Configuración flexible de la entrega

Innowise puede encargarse de un proyecto de modernización completo o incorporarse a vuestro equipo interno de datos para trabajar en una línea de trabajo independiente. Vosotros seguiréis estando al tanto de las decisiones de arquitectura, las prioridades y el avance de la ejecución.

Asistencia tras la migración

Tras la puesta en marcha, te ayudamos a optimizar los procesos, actualizar los flujos de trabajo de BI, revisar el uso de la nube y dar respuesta a nuevas necesidades de análisis o inteligencia artificial a medida que crece tu plataforma de datos.

Nuestros casos de éxito en la modernización de datos

Caso Catena Media: escalando el soporte para el líder de iGaming
Caso Catena Media: escalando el soporte para el líder de iGaming
Ingeniería de datosDesarrollo back-endInteligencia empresarialAWSEntretenimientoDesarrollo front-endNode.js
Seguir leyendo
Migración e integración de datos para una organización de innovación climática
Migración e integración de datos para una organización de innovación climática
Ingeniería de datosAnálisis de negocioAutomatización de procesos (BPA)CloudAzureData management (DMS)Ecología
Seguir leyendo
Recopilación automatizada de datos ambientales
Recopilación automatizada de datos ambientales
Ingeniería de datosEcologíaESGManufacturaPower BIPythonMejora del software
Seguir leyendo
Azure servicio de migración de bases de datos
Azure servicio de migración de bases de datos
Ingeniería de datosAzureEmpresaMigración
Seguir leyendo
Plataforma educativa digital
Plataforma educativa digital
Ingeniería de datosCloudAWSEducaciónEmpresaKafkaMobile
Seguir leyendo
Desarrollo de una plataforma de suscripción de perfumes para Scentbird
Desarrollo de una plataforma de suscripción de perfumes para Scentbird
E-commerceJavaComercio RetailDesarrollo web
Seguir leyendo
Proyecto: desarrollo de la plataforma digital Promove™
Proyecto: desarrollo de la plataforma digital Promove™
Recursos humanos y contrataciónPHPWebDesarrollo web
Seguir leyendo
Modernización de la plataforma de cupones online para Sovendus
Modernización de la plataforma de cupones online para Sovendus
E-commerceMarketing
Seguir leyendo

Conclusión

Yo no elegiría un socio para la modernización de datos solo porque ofrezca la mayor variedad de servicios. Es mejor empezar por definir el problema de tu empresa: datos poco fiables en los informes, equipos que utilizan cifras diferentes o una lógica de datos obsoleta que obstaculiza los proyectos relacionados con la nube o la inteligencia artificial.

Si tienes un programa de gran envergadura con requisitos estrictos de gobernanza o cumplimiento normativo, empresas como PwC o Capgemini podrían ser una mejor opción. Son una buena opción cuando la modernización afecta a varias unidades de negocio y requiere un amplio apoyo en materia de asesoramiento. Para trabajos con un alto componente de ingeniería, como la migración a la nube, el desarrollo de «lakehouse», las actualizaciones de BI o los flujos de trabajo preparados para la IA, un socio con un enfoque práctico como Innowise puede aportar más valor.

¿Aún no tienes claro qué opción se adapta mejor a tu proyecto? Innowise puede analizar tu configuración actual de datos, los flujos de generación de informes, las deficiencias en materia de gobernanza y tus planes relacionados con la nube o la inteligencia artificial, y ayudarte a decidir qué es lo que debes solucionar primero.

FAQ

Una empresa de modernización de datos es una consultora tecnológica o un proveedor de servicios que ayuda a las empresas a actualizar sus sistemas de datos heredados, sus flujos de datos y sus entornos de almacenamiento. Traslada los datos de herramientas aisladas e infraestructuras obsoletas a plataformas modernas que admiten casos de uso relacionados con la generación de informes, el análisis, la gobernanza y la inteligencia artificial.

La migración de datos es el proceso de trasladar de forma segura los datos de un sistema o entorno de almacenamiento a otro, a menudo con cambios mínimos en su estructura o uso. Por el contrario, la modernización de datos es una estrategia integral que rediseña la forma en que se almacenan, conectan, gestionan y consultan los datos en toda la empresa.

Una empresa puede necesitar servicios de modernización de datos cuando la elaboración de informes lleva demasiado tiempo, los equipos utilizan cifras contradictorias o los datos están dispersos entre distintos departamentos. Otros indicios son los flujos de datos inestables, el aumento de los costes de mantenimiento, la baja calidad de los datos y el escaso apoyo a los proyectos de análisis o de inteligencia artificial.

Los principales proveedores de modernización de datos combinan la planificación, la ingeniería, la experiencia en la nube y una sólida gobernanza. Analizan los sistemas heredados, diseñan la nueva arquitectura, reestructuran los flujos de datos, mejoran la calidad de los datos, establecen normas de acceso y ayudan a los equipos a controlar los costes de la nube tras la migración.

Sí, la modernización de los datos puede mejorar la gobernanza de los datos y el cumplimiento normativo cuando la gobernanza se integra en el proyecto desde el principio. Sustituye las configuraciones heredadas y fragmentadas por plataformas de datos gobernadas y permite aplicar controles de acceso, trazabilidad, registros de auditoría, clasificación y gestión de datos basada en políticas para cumplir normativas como el RGPD y la HIPAA, cuando sea pertinente.

Una migración específica o una actualización del proceso suele durar entre unas semanas y unos meses. Los proyectos de modernización de mayor envergadura duran más tiempo y se llevan a cabo por fases, de modo que los equipos puedan beneficiarse de las mejoras antes de que todo esté terminado. El plazo exacto depende de factores como la complejidad de sus sistemas, la cantidad de datos de que disponga, el número de fuentes que necesite conectar, las necesidades de integración, las normas de cumplimiento y su plataforma de destino.

Los costes de la modernización de datos dependen de la arquitectura actual, el volumen de datos, el número de sistemas, la complejidad de los flujos de datos, la plataforma en la nube, las necesidades de seguridad y el nivel de deuda técnica heredada. La mejor forma de calcular el presupuesto es comenzar con una evaluación que describa el entorno de datos actual, la arquitectura objetivo, el alcance de la migración y las medidas de control de costes.

Mostrar todo
Philip Tikhanovich
Linkedin icon

Responsable de Big Data

Philip crea infraestructuras de datos que aportan claridad. Se centra en el “por qué” de los datos y diseña sistemas que procesan grandes volúmenes y los convierten en información práctica, al tiempo que garantiza que la visión técnica siga siendo nítida y útil.

Seguir leyendo

Índice

    Contáctenos

    Reserve usted una llamada o rellene usted el siguiente formulario y nos pondremos en contacto con usted cuando hayamos procesado su solicitud.

    Envíenos un mensaje de voz
    Adjuntar documentos
    Cargar archivo

    Puede adjuntar 1 archivo de hasta 2 MB. Formatos de archivo válidos: pdf, jpg, jpeg, png.

    Al hacer clic en «Enviar», usted consiente el tratamiento de sus datos personales por parte de Innowise de conformidad con nuestra Política de privacidad para proporcionarle información relevante. Al enviar su número de teléfono, acepta que nos pongamos en contacto con usted a través de llamadas de voz, SMS y aplicaciones de mensajería. Pueden aplicarse tarifas de llamadas, mensajes y datos.

    También puede enviarnos su solicitud
    a contact@innowise.com
    ¿Qué pasa después?
    1

    Una vez recibida y procesada su solicitud, nos pondremos en contacto con usted para detallarle las necesidades de su proyecto y firmar un acuerdo de confidencialidad. Proyecto y firmaremos un acuerdo de confidencialidad.

    2

    Tras examinar sus deseos, necesidades y expectativas, nuestro equipo elaborará una propuesta de proyecto con el alcance del trabajo, el tamaño del equipo, el plazo y los costes estimados con el alcance del trabajo, el tamaño del equipo, el tiempo y las estimaciones de costes.

    3

    Concertaremos una reunión con usted para hablar de la oferta y concretar los detalles.

    4

    Por último, firmaremos un contrato y empezaremos a trabajar en su proyecto de inmediato.

    Contenidos relacionados

    Blog
    LLM-as-a-judge: how we evaluate AI systems at scale.
    LLM como juez: cómo evaluamos los sistemas de IA a gran escala
    Evalúa los resultados de los modelos de lenguaje grande (LLM) con criterios de evaluación más rigurosos, puntuaciones más claras y menos puntos ciegos.
    Philip Tikhanovich
    22 de julio de 2026
    Blog
    Microsoft Dynamics 365 for financial services: a complete guide.
    Microsoft Dynamics 365 para el sector de los servicios financieros: una guía completa
    A los bancos les encantan los sistemas. A los equipos les disgustan los malos. Aquí es donde Dynamics 365 puede ayudar.
    Siarhei Sukhadolski
    13 de julio de 2026
    Blog
    Best 9 ERP consulting companies in 2026.
    Las 9 mejores empresas de consultoría de ERP en 2026
    Compara las 9 mejores empresas de consultoría de ERP en 2026. Analiza su experiencia y su especialización en el sector, y descubre consejos para elegir el socio más adecuado para ti.
    Kiryl Drabysheuski
    10 de julio de 2026
    Blog
    Enterprise AI adoption trends 2026.
    Tendencias en la adopción de la IA en las empresas 2026
    Las tendencias más influyentes en materia de IA para 2026 y cómo están transformando las empresas para siempre.
    Philip Tikhanovich
    7 de julio de 2026
    Blog
    Vibe coding vs traditional coding: is AI changing programming forever?.
    Programación con Vibe frente a la programación tradicional: ¿está la IA cambiando la programación para siempre?
    La programación con Vibe es rápida, desordenada, potente y arriesgada. A continuación te explicamos en qué aspectos supera a la programación tradicional y en cuáles no.
    Philip Tikhanovich
    2 de julio de 2026
    Blog
    Agentic AI in banking: use cases, architecture, and how banks move beyond chatbots.
    La IA agentiva en la banca: casos de uso, arquitectura y cómo los bancos van más allá de los chatbots
    Descubre cómo los bancos pueden ampliar el uso de la IA autónoma mediante flujos de trabajo más seguros, controles de riesgo y pasos para su implantación.
    Andrew Nalichaev
    24 de junio de 2026
    Blog
    6 vibe coding security issues & how to fix them.
    6 problemas de seguridad relacionados con la codificación de Vibe y cómo solucionarlos
    La IA escribe tu código. Pero, ¿puedes confiar en ella? Descubre los riesgos ocultos para la seguridad en la programación.
    Philip Tikhanovich
    19 de junio de 2026
    Blog
    Artificial intelligence edge computing: how it reshapes enterprise infrastructure.
    Inteligencia artificial: cómo reconfigura la infraestructura empresarial
    Vea cómo la computación de borde con inteligencia artificial transforma las señales brutas de los sensores en decisiones instantáneas.
    Artsiom Kozak
    28 de mayo de 2026
    Blog
    How to build an AI app: a complete guide for 2026.
    Cómo crear una aplicación de inteligencia artificial: guía completa para 2026
    Aprenda a crear una aplicación de IA de éxito en 2026, con los pasos, costes, opciones tecnológicas y componentes clave.
    Artsiom Kozak
    13 de mayo de 2026
    Blog
    Healthcare business ideas: profitable medical business opportunities for startups.
    Ideas de negocio en sanidad: oportunidades de negocio médico rentables para startups
    Ideas de negocio en sanidad: 15 oportunidades rentables para médicos, estudiantes y emprendedores de salud digital.
    Aleh Yafimau
    17 de abril de 2026
    Blog
    Why AI credit scoring outperforms traditional models: predicting reality, not history.
    Por qué la calificación crediticia con IA supera a los modelos tradicionales: predice la realidad, no el historial
    Guía completa sobre cómo funciona la calificación crediticia con IA, cómo reduce las pérdidas crediticias y los costes de desarrollar un modelo de riesgo personalizado.
    Siarhei Sukhadolski
    10 de abril de 2026
    Blog
    Bank API integration: a complete guide to open banking and bank data APIs.
    Integración de API bancarias: guía completa sobre banca abierta y API de datos bancarios
    Una guía completa de las principales opciones de ejecución para la configuración de su API de banca abierta.
    Siarhei Sukhadolski
    7 de abril de 2026

    Más servicios que cubrimos

    Asistencia y mantenimiento
    Implementación de Creatio Ciberseguridad Integración de datos Administración de bases de datos Consultoría DevOps Externalización de DevOps Consultoría DevSecOps Kubernetes Soporte de mainframe Mantenimiento y apoyo Gestionado IT Actualización de la aplicación móvil Servicios de red Soporte Odoo Pruebas de penetración Consultoría de seguridad Pruebas Limpieza del código de Vibe
    Más información
    Datos
    Anotación IA Consultoría analítica BI Big data Consultoría de big data Gestión de datos clínicos Inteligencia clínica Servicios de integración CRM Análisis de datos Arquitectura de datos Depuración de datos Ingeniería de datos Gobernanza de datos Consultoría sobre gobernanza de datos Integración de datos Gestión de datos Migración de datos Modernización de datos Protección de datos Ciencia de datos Ciencia de datos como servicio Consultoría de Data Science Visualización de datos Consultoría de data visualization Consultoría de almacén de datos Administración de bases de datos Consultoría de bases de datos Desarrollo de bases de datos DataOps Consultoría ETL Migración ETL Análisis sanitarios Migración de datos sanitarios InterSystems IRIS Power BI Análisis de datos de minoristas Snowflake Tableau
    Más información

    arrow