Consultoría de Data Science en Valencia y estadística aplicada para pymes
En Olinico aplicamos ciencia de datos (Data Science), estadística avanzada y machine learning a los datos de tu pyme en Valencia para construir modelos de previsión con intervalo de predicción, recomendadores automáticos, sistemas de lead scoring y motores de datos en Google Cloud. Forma parte de nuestra unidad de previsión de ventas y modelización en Valencia.
Cuándo necesitas Data Science y no solo un gráfico descriptivo
- Intervalos de predicción claros: cada previsión indica el rango dentro del cual se espera que caigan las ventas o la demanda real con una probabilidad conocida (80 % o 95 %) según el método aplicado.
- Selección objetiva de algoritmos: no imponemos un modelo por moda; ponemos a competir modelos estadísticos y de machine learning y elegimos el que menor error comete sobre tus datos reales.
- De Jupyter a producción en Google Cloud: desplegamos los modelos en Cloud SQL, Compute Engine y Cloud Functions tras API REST o conectados a tus cuadros de mando.
- Rigor académico y empresarial en Valencia: liderado por José Benavent Corai, Doctor en Biología (cum laude) por la Universitat de València, con 20 años en estadística aplicada, 12 publicaciones científicas, 444 citas e índice h 10.
Cuatro aplicaciones de Data Science con retorno directo en pymes
Adaptamos la complejidad matemática al tamaño de tus datos para entregar herramientas que tu equipo pueda usar desde el primer día.
1. Series temporales y demanda →
Modelos de previsión de ventas y stock con tendencia, estacionalidad, efecto calendario e intervalo de predicción por familia o referencia.
2. Lead scoring y clasificación
Árboles de decisión y modelos predictivos que puntúan de 0 a 100 cada contacto comercial o clasifican documentos con NLP.
3. Sistemas de recomendación
Motores de recomendación personalizada para e-commerce y catálogos B2B donde múltiples algoritmos ML compiten automáticamente.
4. Estadística aplicada y geoespacial
Modelos lineales y mixtos, estudios de elasticidad de precios, análisis multivariante y bases PostgreSQL georreferenciadas (Catastro, GPS).
Qué método estadístico o de Machine Learning aplicamos según tu problema
Cada problema empresarial requiere una familia de modelos distinta. Así traducimos preguntas de gerencia en soluciones técnicas verificables.
| Problema de negocio en la pyme | Método estadístico / Machine Learning | Datos de entrada habituales | Entregable en producción |
|---|---|---|---|
| Planificar compras, producción o tesorería sin roturas ni sobrestock | Modelos de series temporales con descomposición de tendencia, estacionalidad e intervalo de predicción | Histórico de ventas y albaranes del ERP o Excel | Previsión mensual/semanal integrada en tu cuadro de mando de ventas o financiero |
| Priorizar a qué contactos comerciales llamar primero (Lead Scoring) | Árboles de decisión y modelos de clasificación supervisada (Scikit-learn) | Histórico de contactos del CRM, formularios web y cierres reales | Puntuación automática por lead en tu CRM o hoja comercial |
| Subir el ticket medio recomendando el producto adecuado a cada cliente | Sistemas de recomendación autoajustables (~20 algoritmos ML en competición continua) | Historial de pedidos, cestas de compra y atributos de catálogo | API o tabla de recomendaciones actualizada automáticamente para tienda online o equipo B2B |
| Evaluar ubicaciones, rutas GPS o activos inmobiliarios a escala | Estadística espacial y bases de datos georreferenciadas en la nube | Datos del Catastro, coordenadas GPS, censos y capas geográficas | Motor SQL en Google Cloud (Cloud SQL / PostgreSQL) y generador automático de informes |
| Saber qué factores explican realmente las ventas, los precios o los defectos | Modelos lineales y mixtos, análisis multivariante (PCA), diseño experimental y Monte Carlo | Registros de operaciones, tarifas, calidad o encuestas | Informe estadístico riguroso con efectos estimados, p-valores e intervalos de confianza |
Cómo desarrollamos un proyecto de Data Science en 4 pasos
Validamos primero que tus datos tienen señal suficiente antes de abordar cualquier despliegue en la nube.
Auditoría del dato
Evaluamos la calidad, longitud y granularidad de tu histórico (ERP, SQL, Excel) y definimos la métrica de éxito.
Competición de modelos
Entrenamos y validamos varios métodos estadísticos y de ML fuera de muestra (backtesting) midiendo su error real.
Despliegue en la nube
Empaquetamos el modelo ganador en Python/R sobre Google Cloud o lo conectamos directo a tus hojas y paneles.
Monitorización
Vigilamos las desviaciones entre las predicciones y la realidad para reentrenar y ajustar el modelo con el tiempo.
De iDossy y ~20 algoritmos en competición a los datos de tu empresa
Nuestra experiencia en ciencia de datos incluye el diseño como cofundador y Chief Data Officer del motor de datos de iDossy (dosieres inmobiliarios automáticos cruzando el Catastro español en Cloud SQL y PostgreSQL georreferenciado), un recomendador autoajustable con ~20 algoritmos de ML en competición, modelos de series temporales sobre ~17 millones de reservas aéreas diarias en ForwardKeys, analítica espacial GPS para Kanara Sportech y 20 años de modelización estadística para universidades y el CSIC.
Consultoría de Data Science presencial en Valencia (C/ Quart 91)
Estamos en Calle Quart 91, Pta. 2, 46008 Valencia (teléfono 686 90 54 26). Trabajamos mano a mano con gerentes, directores de operaciones y responsables técnicos de empresas de Valencia, l'Horta, Camp de Túria y La Ribera.
Lleva tus modelos predictivos a tus cuadros de mando y flujos de IA
Fuentes científicas y organismos estadísticos de referencia
- Google Scholar — Perfil científico de José Benavent Corai — 12 publicaciones en revistas revisadas por pares (Scientific Reports, PLOS ONE, Evolution, Ecological Modelling), 444 citas e índice h 10.
- Instituto Nacional de Estadística (INE) — Estadísticas de uso de Big Data, ciencia de datos e inteligencia artificial en empresas españolas.
- Portal Estadístico de la Generalitat Valenciana (IVE) — Series económicas, demográficas y sectoriales de la Comunitat Valenciana.
Dudas frecuentes sobre Data Science y estadística para empresas
¿Qué hace una consultoría de Data Science y estadística aplicada para pymes en Valencia?
Aplica modelos estadísticos y algoritmos de machine learning a los datos históricos de tu empresa para responder preguntas de negocio complejas y automatizar decisiones: prever la demanda con intervalos de predicción, recomendar productos automáticamente, puntuar contactos comerciales (lead scoring), optimizar precios o construir motores de datos en la nube.
¿Qué diferencia hay entre Business Intelligence (cuadros de mando) y Data Science?
Un cuadro de mando (Business Intelligence) organiza y muestra qué ha ocurrido y qué está pasando hoy en tu empresa (ventas, márgenes, stock). El Data Science y la estadística aplicada van un paso más allá: modelizan el porqué de las variaciones, separan el ruido aleatorio del efecto real y calculan previsiones o probabilidades futuras con su intervalo de predicción.
¿Qué es el intervalo de predicción y por qué lo incluís en cada previsión?
El intervalo de predicción es el rango estadístico dentro del cual se espera que se sitúe el valor futuro real (por ejemplo, las ventas del mes próximo) con una probabilidad determinada según el método aplicado (como el 80 % o el 95 %). Permite a dirección planificar compras, stock y tesorería cubriendo tanto el escenario central como el escenario prudente.
¿Quién lidera técnicamente los proyectos de Data Science en Olinico?
Todos los modelos y sistemas de datos los diseña y programa personalmente José Benavent Corai, Doctor en Biología (cum laude) por la Universitat de València y Senior Data Scientist con 20 años de experiencia en consultoría estadística aplicada, 8 años en data science empresarial y 12 publicaciones científicas (444 citas e índice h 10 en Google Scholar).
¿Qué experiencia real en producción respalda vuestros modelos de datos?
Hemos desarrollado motores de datos inmobiliarios sobre el Catastro español en Google Cloud (Cloud SQL, PostgreSQL georreferenciado y Cloud Functions) para iDossy, sistemas de recomendación donde ~20 algoritmos de machine learning competían y se seleccionaban automáticamente, modelos de series temporales sobre ~17 millones de reservas aéreas diarias en ForwardKeys y analítica espacial GPS para Kanara Sportech.
¿Qué decisión de tu empresa mejorarías si pudieras preverla con rigor estadístico?
Cuéntanos qué datos tienes en una consulta inicial gratuita de 30 minutos con José Benavent y evaluaremos qué modelo tiene mayor retorno.
