STRUCTURIT
Indudata: Plataforma SaaS para gestión, explotación y democratización de datos industriales y operativos mediante IA
Tecnología / Plataforma SaaS / Data & AI / Multisector (Industria, Logística, Backoffice)
01/12/2025
En desarrollo
Las empresas disponen de múltiples fuentes de datos (OT, IT, documentos, sistemas operativos), pero carecen de una plataforma unificada que permita explotarlos de forma escalable, gobernada y orientada a valor.
Pain point
.Datos fragmentados en múltiples sistemas
.Dificultad para escalar casos de uso de IA
.Alto coste de desarrollo ad-hoc por caso de uso
.Falta de gobernanza y calidad de datos
.Dependencia de perfiles técnicos para explotar datos
Descripción del Proyecto
EMPRESA
STRUCTURIT
IMPACTO EN NEGOCIO / KPIS
Aceleración de transformación digital, mejora en toma de decisiones, incremento del ROI de iniciativas de datos, creación de nuevas líneas de negocio (data-driven)
FECHA
VARIAS SESIONES DURANTE EL AÑO
ACTIVIDAD
TALLER Y VISITA A INSTALACIÓN
OBJETIVOS ESPERADOS
Crear una plataforma SaaS unificada de datos e IA
Acelerar el despliegue de casos de uso (plug & play)
Democratizar el acceso a datos mediante interfaces inteligentes
Reducir el time-to-value de iniciativas de IA
Estandarizar arquitectura y gobernanza
TIPO DE TECNOLOGÍA DE IA USADA
IA generativa (agentes, copilotos de datos)
Machine Learning (modelos reutilizables)
Data engineering avanzado (pipelines, transformación)
Arquitecturas de datos modernas (Data Lakehouse)
ROLES Y RESPONSABILIDADES
Data engineers: pipelines y arquitectura
Data scientists: modelos IA
Usuarios de negocio: consumo vía dashboards / agentes
IT: seguridad y operación
REQUERIMIENTOS TÉCNICOS
Arquitectura multi-tenant (SaaS)
Alta escalabilidad
Seguridad y control de acceso por cliente
Observabilidad y monitorización
MÉTRICAS DE ÉXITO
Disminución 40–70% en time-to-market de casos de uso
Disminución 30–50% en costes de desarrollo
Incremento 2–3x en adopción de soluciones de datos
Reducción tiempo de acceso a información (horas → minutos/segundos)
DESAFÍOS ENCONTRADOS
Complejidad de diseño multi-tenant
Integración con sistemas legacy
Gobernanza de datos a gran escala
Priorización de casos de uso
PLAN DE MITIGACIÓN
Arquitectura segura desde diseño (security by design)
Data governance framework
Control de accesos por roles
Auditoría y trazabilidad de datos y modelos
QUÉ MEJORAR EN FUTURAS IMPLEMENTACIONES
Simplificación de onboarding de clientes, catálogo de casos de uso preconfigurados, mejora de experiencia low-code y mayor automatización de pipelines
DATOS UTILIZADOS
Estructurados (ERP, MES, TMS)
No estructurados (documentos, texto)
Series temporales (IoT, sensores)
HERRAMIENTAS / PLATAFORMAS
IA generativa (agentes, copilotos de datos)
Machine Learning (modelos reutilizables)
Data engineering avanzado (pipelines, transformación)
Arquitecturas de datos modernas (Data Lakehouse)
PROCESO / SISTEMA AL QUE SE INTEGRA
ERP, MES, CRM, TMS
Sistemas OT (en el caso industrial)
Aplicaciones SaaS externas
Casos de uso específicos (Neuraplant, Optifleet, Docutons)
RESULTADOS OBTENIDOS O ESPERADOS
Reducción del tiempo de desarrollo de casos de uso
Escalabilidad de soluciones IA
Mejora en acceso y uso de datos
Reutilización de componentes
ASPECTOS ÉTICOS O DE GOBERNANZA
Privacidad y seguridad de datos (multi-cliente)
Control de acceso y segregación
Uso responsable de IA generativa
Cumplimiento regulatorio (GDPR, etc.)
QUÉ FUNCIONÓ BIEN
Enfoque de plataforma (no soluciones aisladas)
Arquitectura modular y reutilizable
Integración de IA generativa como capa transversal