Analítica causal para empresas medianas

Deja de decidir con correlaciones.

Dr. Data conecta tus datos, prueba tus hipótesis de negocio con criterios fijados antes de ver los resultados y te dice cuánto de un resultado causó realmente tu decisión — no solo qué pasó.

Agenda tu diagnóstico Ver un ejemplo
  • Solo lectura: nunca escribe en tus sistemas
  • Criterios fijados antes de ver los datos
  • Cada hallazgo es reproducible
Veredicto

¿El descuento de julio generó recompra?

Lectura del dashboard

38% de quienes recibieron descuento volvió a comprar.

Lectura causal

Un grupo comparable sin descuento volvió en 31%. Efecto atribuible al descuento: al menos +5 puntos.

Efecto causal confirmado · piso conservador

Ejemplo ilustrativo con datos sintéticos

El problema

Tus decisiones se están tomando sobre correlaciones

Dashboards que describen, no explican

Ves que las ventas subieron. No sabes si fue la promoción, la temporada o la competencia.

Atribuciones optimistas

Cada área se adjudica el resultado. Nadie mide cuánto habría pasado de todos modos.

Conocimiento que se va

Cada análisis empieza de cero y lo aprendido se va con el analista o el consultor.

Cómo funciona

Un ciclo causal que mejora con cada estudio

  1. 1. Detectar

    Pregúntale qué vale la pena estudiar, o corre un estudio, y Dr. Data señala anomalías, métricas que se deterioran en silencio y concentraciones de riesgo — expresadas como hipótesis, no como conclusiones.

  2. 2. Probar

    En Modo Hipótesis declaras una creencia de negocio. Los criterios de decisión se fijan antes de consultar los datos y el veredicto es honesto, incluso cuando es 'no concluyente'.

  3. Próximamente

    3. Experimentar

    Diseña y administra experimentos para medir el efecto causal de una decisión antes de escalarla, con pruebas de significancia y control de factores de confusión.

  4. 4. Acumular

    Cada estudio alimenta el expediente de tu empresa. El siguiente análisis empieza donde terminó el anterior.

Del paso 4 de regreso al paso 1: cada estudio afina el siguiente.

Correlación vs. causa

La pregunta que tu dashboard no puede responder

Lo que dice el dashboard

8,400 clientes recibieron 15% de descuento en su primera compra. 62% nunca regresó. Conclusión típica: $1.9 millones desperdiciados.

Lo que pregunta Dr. Data

¿Cuántos de esos clientes no habrían regresado de todas formas? ¿Qué parte del efecto vino del anuncio de la promoción y qué parte del precio?

El veredicto causal

Frente a un grupo comparable, el descuento explica al menos 5 puntos de recompra adicional. La decisión ya no es 'quitar descuentos', sino a quién dárselos.

Ejemplo ilustrativo con datos sintéticos

Otros te dicen qué pasó. Dr. Data te dice cuánto de eso causaste tú.

El expediente

El expediente: la memoria de negocio de tu empresa

Cada definición de métrica, hipótesis probada, veredicto y decisión queda registrada. Lo que aprendes hoy hace más preciso el análisis causal de mañana, y ese conocimiento se queda en tu empresa aunque cambie el equipo.

  1. Definición confirmada: venta neta sin IVA ni devoluciones
  2. Hipótesis probada: el mix de producto explica la caída de margen
  3. Veredicto: no concluyente — falta historial de 6 meses
  4. Decisión registrada: piloto de precio en tiendas del Bajío

Rigor

Rigor que puedes defender frente a tu consejo

Preregistro

Los criterios de aceptación se fijan antes de ejecutar cualquier consulta. Nada de ajustar la pregunta para que la respuesta salga bonita.

Honestidad del 'no concluyente'

Cuando la evidencia no alcanza, Dr. Data lo dice y no emite recomendaciones de negocio. Preferimos un 'todavía no sabemos' a una conclusión falsa.

Reproducible y auditable

Cada hallazgo incluye la pregunta original, los datos, el método, los supuestos y la incertidumbre, en un reporte que un auditor o un CFO puede verificar de forma independiente.

Un hallazgo, tres lenguajes

Diferencia en tasas de recompra de 7 pp; límite inferior del intervalo de confianza al 95%: +5 pp.

Ejemplo ilustrativo con datos sintéticos

Para quién

Un veredicto causal para cada mesa de decisión

Dirección general

Saber qué decisiones realmente mueven el resultado, con un veredicto causal que puedes defender ante el consejo.

Finanzas

Cada peso de promoción, precio o inversión, medido por su efecto incremental y no por lo que coincidió en el tiempo.

Comercial y marketing

Probar antes de escalar: qué campaña, qué descuento y qué segmento sí funcionan.

Recursos Humanos

Saber qué programas de capacitación, bienestar o compensación reducen de verdad la rotación y el ausentismo.

Analistas y agencias

Entrega estudios causales, no solo dashboards. Más valor para tus clientes con los mismos datos.

Sectores

Donde más se nota la diferencia entre correlación y causa

Retail

  • Precios y promociones
  • Recompra y abandono
  • Mix de producto y margen
  • Desempeño por tienda y región
  • Efecto real de campañas

Recursos Humanos

  • Rotación y retención
  • Ausentismo
  • Efecto de capacitación y programas de bienestar
  • Compensación y desempeño

Educación

  • Prevención de deserción
  • Incremento de matrícula
  • Predictabilidad de cobranza e ingresos
  • Efecto real de becas y apoyos

También trabajamos con servicios financieros, salud y manufactura.

Comparativo

Cómo se compara Dr. Data

Dr. Data

Responde por qué, no solo qué
Sí
Separa causa de correlación
Sí, por diseño
Criterios fijados antes de ver los datos
Sí
Memoria acumulada de tu negocio
El expediente
Tiempo al primer hallazgo
Días
Costo
Suscripción

Dashboards / BI

Responde por qué, no solo qué
No
Separa causa de correlación
No
Criterios fijados antes de ver los datos
No aplica
Memoria acumulada de tu negocio
No
Tiempo al primer hallazgo
Semanas
Costo
Licencias + equipo

Consultoría tradicional

Responde por qué, no solo qué
Sí
Separa causa de correlación
Depende del proyecto
Criterios fijados antes de ver los datos
Rara vez
Memoria acumulada de tu negocio
Se va con el consultor
Tiempo al primer hallazgo
Meses
Costo
Honorarios por proyecto

Asistentes de IA genéricos

Responde por qué, no solo qué
Parcial
Separa causa de correlación
No
Criterios fijados antes de ver los datos
No
Memoria acumulada de tu negocio
Se reinicia cada sesión
Tiempo al primer hallazgo
Minutos, sin rigor
Costo
Bajo

Equipo interno de ciencia de datos

Responde por qué, no solo qué
Sí
Separa causa de correlación
Depende del equipo
Criterios fijados antes de ver los datos
Rara vez
Memoria acumulada de tu negocio
Depende de la rotación
Tiempo al primer hallazgo
Meses
Costo
Muy alto

Seguridad

Construido para que tu área de TI diga que sí

  • Solo lectura: Dr. Data nunca escribe en tus sistemas fuente

  • Conector con túnel saliente: sin puertos expuestos en tu red

  • Despliegue en tu propio Google Cloud para requisitos de gobierno corporativo

  • Aislamiento por cliente y controles de acceso empresariales (IAM)

  • Acceso por alcance: tú decides qué tablas ve Dr. Data

Integraciones

Conecta tus fuentes

Desde tu data warehouse hasta el Excel de tu equipo.

  • BigQuery
  • Snowflake
  • Amazon Redshift
  • Bases de datos SQL (conexión directa)
  • CSV y Excel

¿Usas Databricks u otra fuente? Pregúntanos por conectores bajo solicitud.

Por qué construimos Dr. Data

Más de 20 años midiendo lo que cuesta equivocarse

Me dedico al análisis y la ciencia de datos desde 2004. Empecé en la industria aeronáutica, construyendo modelos de IA para estimar el costo de mantenimiento de motores de aerolíneas de carga y de talleres que ofrecían paquetes de mantenimiento prepagado y motores de reemplazo en arrendamiento. Ahí aprendí que un error de estimación no es una gráfica equivocada: es un contrato que pierde dinero durante años.

Dr. Data nació con un cliente hipotecario mediano que necesitaba retorno inmediato y no podía sostener un equipo de ciencia de datos. La respuesta fue hacerlo agéntico: el rigor de un estudio causal, al ritmo y al costo que una empresa mediana puede pagar.

Fernando García Ulíbarri — Fundador de Dr. Data y Managing Partner de TeraSigma

Diagnóstico

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  • Sesión inicial de 30 minutos
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