Casos de Uso
Casos de Uso
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CASO DE USO : Arquitectura de la Verdad (Bases de Datos)
CASO DE USO : Arquitectura de la Verdad (Bases de Datos)
CASO DE USO : Arquitectura de la Verdad (Bases de Datos)
Servicio Base: Bases de Datos (Design & Architecture, Data Governance, Migration & Modernization)
Servicio Base: Bases de Datos (Design & Architecture, Data Governance, Migration & Modernization)
Servicio Base: Bases de Datos (Design & Architecture, Data Governance, Migration & Modernization)
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
Desafío del Cliente: "Necesitamos consolidar nuestros datos de ventas, marketing y operaciones, que actualmente están dispersos en 12 archivos de Excel y un servidor SQL obsoleto. Estamos perdiendo datos y no podemos generar reportes."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cómo diseñamos un Data Warehouse que no solo almacene datos, sino que esté optimizado para responder a las preguntas predictivas de negocio que aún no conocen, asegurando la integridad a nivel de Data Governance?"
Desafío del Cliente: "Necesitamos consolidar nuestros datos de ventas, marketing y operaciones, que actualmente están dispersos en 12 archivos de Excel y un servidor SQL obsoleto. Estamos perdiendo datos y no podemos generar reportes."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cómo diseñamos un Data Warehouse que no solo almacene datos, sino que esté optimizado para responder a las preguntas predictivas de negocio que aún no conocen, asegurando la integridad a nivel de Data Governance?"
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
Fundación: Diseño del Esquema Entidad-Relación para el nuevo Data Warehouse (Snowflake).
Ingeniería de la Informacion: Implementación de Data Pipelines (ETL) que automatizan la Transformación y Limpieza de los datos caóticos de las 12 fuentes originales a una Fuente Única de la Informacion.
Gobernanza: Creación de Protocolos de Data Governance para asegurar la calidad y el cumplimiento de los datos futuros.
Fundación: Diseño del Esquema Entidad-Relación para el nuevo Data Warehouse (Snowflake).
Ingeniería de la Informacion: Implementación de Data Pipelines (ETL) que automatizan la Transformación y Limpieza de los datos caóticos de las 12 fuentes originales a una Fuente Única de la Informacion.
Gobernanza: Creación de Protocolos de Data Governance para asegurar la calidad y el cumplimiento de los datos futuros.
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
Resultado Trivial: Reportes diarios.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): Se movieron y unificaron 5 TB de datos históricos con cero pérdidas (Migración y Modernización). El cliente obtuvo, por primera vez, una visión completa y unificada del ciclo de vida del cliente, lo que permitió a Zyliica implementar en la siguiente fase un Modelo Predictivo (de Churn) con un 95% de confianza sobre datos limpios.
Resultado Trivial: Reportes diarios.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): Se movieron y unificaron 5 TB de datos históricos con cero pérdidas (Migración y Modernización). El cliente obtuvo, por primera vez, una visión completa y unificada del ciclo de vida del cliente, lo que permitió a Zyliica implementar en la siguiente fase un Modelo Predictivo (de Churn) con un 95% de confianza sobre datos limpios.
CASO DE USO : Ingeniería de la Transformación (ETL & Transformation)
CASO DE USO : Ingeniería de la Transformación (ETL & Transformation)
CASO DE USO : Ingeniería de la Transformación (ETL & Transformation)
Servicio Base: ETL & Transformation (Data Warehouse, Data Lake, Data Marts, Data Cleaning)
Servicio Base: ETL & Transformation (Data Warehouse, Data Lake, Data Marts, Data Cleaning)
Servicio Base: ETL & Transformation (Data Warehouse, Data Lake, Data Marts, Data Cleaning)
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
Desafío del Cliente: "Nuestros datos de marketing (HubSpot), ventas (Salesforce) y soporte (Zendesk) no se hablan. Cada equipo tiene su propio reporte (silo de datos), y perdemos el 30% del tiempo conciliando información para entender la rentabilidad real de un cliente."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cómo diseñamos un pipeline ETL que traduzca y unifique todas estas narrativas dispares en una Fuente Única de la Informacion, garantizando una calidad de datos que permita un análisis predictivo cross-platform?"
Desafío del Cliente: "Nuestros datos de marketing (HubSpot), ventas (Salesforce) y soporte (Zendesk) no se hablan. Cada equipo tiene su propio reporte (silo de datos), y perdemos el 30% del tiempo conciliando información para entender la rentabilidad real de un cliente."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cómo diseñamos un pipeline ETL que traduzca y unifique todas estas narrativas dispares en una Fuente Única de la Informacion, garantizando una calidad de datos que permita un análisis predictivo cross-platform?"
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
Fundación: Diseño de un Data Lake (Archivo Histórico) para almacenar todos los datos crudos y de un Data Warehouse (Biblioteca Central) para el análisis estructurado.
Ingeniería de la Informacion: Implementación de Data Pipelines (ETL) que automatizan la Extracción, Limpieza y Unificación de los datos de las tres plataformas. Se aplican reglas de Data Cleaning & Transformation para eliminar las diez narrativas de datos conflictivas y establecer una métrica unificada de "Valor del Cliente".
Narrativa: Creación de Data Marts (Salas de Estudio) específicos para Marketing y Ventas, asegurando que cada equipo tenga acceso rápido solo a la data limpia que necesita, sin saturar el sistema central.
Fundación: Diseño de un Data Lake (Archivo Histórico) para almacenar todos los datos crudos y de un Data Warehouse (Biblioteca Central) para el análisis estructurado.
Ingeniería de la Informacion: Implementación de Data Pipelines (ETL) que automatizan la Extracción, Limpieza y Unificación de los datos de las tres plataformas. Se aplican reglas de Data Cleaning & Transformation para eliminar las diez narrativas de datos conflictivas y establecer una métrica unificada de "Valor del Cliente".
Narrativa: Creación de Data Marts (Salas de Estudio) específicos para Marketing y Ventas, asegurando que cada equipo tenga acceso rápido solo a la data limpia que necesita, sin saturar el sistema central.
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
Resultado : Reducción del tiempo de reporte.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): Eliminación del 100% de los silos de datos. El cliente obtuvo, por primera vez, un Dashboard Narrativo que muestra el costo real de adquisición vs. el valor de vida del cliente. Esto permitió una reorganización estratégica de la inversión de marketing y un aumento del 15% en la rentabilidad de las campañas en el primer trimestre.
Resultado : Reducción del tiempo de reporte.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): Eliminación del 100% de los silos de datos. El cliente obtuvo, por primera vez, un Dashboard Narrativo que muestra el costo real de adquisición vs. el valor de vida del cliente. Esto permitió una reorganización estratégica de la inversión de marketing y un aumento del 15% en la rentabilidad de las campañas en el primer trimestre.
CASO DE USO : El Relato Humano (Análisis Estadístico)
CASO DE USO : El Relato Humano (Análisis Estadístico)
CASO DE USO : El Relato Humano (Análisis Estadístico)
Servicio Base: Análisis Estadístico (Hypothesis Testing & Validation, Causal & Explanatory Models, Survey Design & Metrics)
Servicio Base: Análisis Estadístico (Hypothesis Testing & Validation, Causal & Explanatory Models, Survey Design & Metrics)
Servicio Base: Análisis Estadístico (Hypothesis Testing & Validation, Causal & Explanatory Models, Survey Design & Metrics)
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
Desafío del Cliente: "Nuestra última encuesta de satisfacción indica que el 70% de los clientes está 'satisfecho'. Pero el 40% de ellos no nos recomienda y está dejando de comprar. No entendemos la causa real de la desconexión."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cuál es la variable causal oculta (el 'Relato Humano') que explica la brecha entre la 'satisfacción percibida' y la 'intención real de compra'? ¿Cómo diseñamos un Modelo Causal y Explicatorio para validar las hipótesis de negocio que nos darán la respuesta accionable?"
Desafío del Cliente: "Nuestra última encuesta de satisfacción indica que el 70% de los clientes está 'satisfecho'. Pero el 40% de ellos no nos recomienda y está dejando de comprar. No entendemos la causa real de la desconexión."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cuál es la variable causal oculta (el 'Relato Humano') que explica la brecha entre la 'satisfacción percibida' y la 'intención real de compra'? ¿Cómo diseñamos un Modelo Causal y Explicatorio para validar las hipótesis de negocio que nos darán la respuesta accionable?"
Desafío del Cliente: "Nuestra última encuesta de satisfacción indica que el 70% de los clientes está 'satisfecho'. Pero el 40% de ellos no nos recomienda y está dejando de comprar. No entendemos la causa real de la desconexión."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cuál es la variable causal oculta (el 'Relato Humano') que explica la brecha entre la 'satisfacción percibida' y la 'intención real de compra'? ¿Cómo diseñamos un Modelo Causal y Explicatorio para validar las hipótesis de negocio que nos darán la respuesta accionable?"
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
Fundación: Auditoría del Survey Design & Metrics del cliente para eliminar sesgos y asegurar la confianza en los datos.
Ingeniería de la Informacion: Aplicación de Modelos Causal & Explanatory (Ej: Regresión Múltiple o Path Analysis) sobre los datos de la encuesta y las métricas de compra, utilizando el stack técnico correcto (Ej: Stata o R).
Narrativa: Hypothesis Testing & Validation para confirmar estadísticamente que la causa de la no-recomendación es la "pérdida de confianza en el servicio post-venta", y no el producto.
Fundación: Auditoría del Survey Design & Metrics del cliente para eliminar sesgos y asegurar la confianza en los datos.
Ingeniería de la Informacion: Aplicación de Modelos Causal & Explanatory (Ej: Regresión Múltiple o Path Analysis) sobre los datos de la encuesta y las métricas de compra, utilizando el stack técnico correcto (Ej: Stata o R).
Narrativa: Hypothesis Testing & Validation para confirmar estadísticamente que la causa de la no-recomendación es la "pérdida de confianza en el servicio post-venta", y no el producto.
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
Resultado Trivial: Conclusión de que "el precio es un problema."
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): El Modelo Causal demostró que la "satisfacción" es irrelevante. La variable oculta que impulsa la retención es la 'Velocidad de Respuesta del Servicio Técnico'. Con esta verdad, el cliente dejó de invertir en la calidad del producto (que ya era alta) y reorganizó su presupuesto para automatizar el servicio técnico, resultando en un aumento del 25% en las recomendaciones y un descenso del 10% en la tasa de churn en seis meses.
Resultado Trivial: Conclusión de que "el precio es un problema."
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): El Modelo Causal demostró que la "satisfacción" es irrelevante. La variable oculta que impulsa la retención es la 'Velocidad de Respuesta del Servicio Técnico'. Con esta verdad, el cliente dejó de invertir en la calidad del producto (que ya era alta) y reorganizó su presupuesto para automatizar el servicio técnico, resultando en un aumento del 25% en las recomendaciones y un descenso del 10% en la tasa de churn en seis meses.
CASO DE USO : El Guion del Futuro (Data Science)
CASO DE USO : El Guion del Futuro (Data Science)
CASO DE USO : El Guion del Futuro (Data Science)
Servicio Base: Data Science (Predictive Modeling & Forecasting, Voice & Sentiment Analysis, Segmentation & Profiling)
Servicio Base: Data Science (Predictive Modeling & Forecasting, Voice & Sentiment Analysis, Segmentation & Profiling)
Servicio Base: Data Science (Predictive Modeling & Forecasting, Voice & Sentiment Analysis, Segmentation & Profiling)
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
Desafío del Cliente: "Necesitamos saber por qué nuestra aplicación tiene un alto índice de desinstalación. Creemos que es un problema de bugs, pero no sabemos dónde enfocar los recursos de desarrollo. Estamos invirtiendo a ciegas."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cuál es la emoción subyacente y el contexto narrativo (identificado por PNL) que precede a la desinstalación? ¿Cómo construimos un Modelo Predictivo de Fuga que nos dé una alerta temprana del 80% de los usuarios a punto de irse?"
Desafío del Cliente: "Necesitamos saber por qué nuestra aplicación tiene un alto índice de desinstalación. Creemos que es un problema de bugs, pero no sabemos dónde enfocar los recursos de desarrollo. Estamos invirtiendo a ciegas."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cuál es la emoción subyacente y el contexto narrativo (identificado por PNL) que precede a la desinstalación? ¿Cómo construimos un Modelo Predictivo de Fuga que nos dé una alerta temprana del 80% de los usuarios a punto de irse?"
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
Fundación: Diseño del Pipeline ETL para unificar los datos de uso de la aplicación con los comentarios y reseñas (datos de texto no estructurados).
Ingeniería de la Verdad: Aplicación de Voice & Sentiment Analysis (PNL) para leer miles de comentarios. Se descubre que el factor clave no son los bugs, sino la frustración con un flujo de onboarding incomprensible (el "Relato Oculto").
Modelado Predictivo: Construcción de un Modelo Predictivo (Machine Learning) que utiliza las métricas de interacción y las palabras clave de frustración (PNL) para identificar a los usuarios en riesgo de churn con una precisión superior al 90%.
Fundación: Diseño del Pipeline ETL para unificar los datos de uso de la aplicación con los comentarios y reseñas (datos de texto no estructurados).
Ingeniería de la Verdad: Aplicación de Voice & Sentiment Analysis (PNL) para leer miles de comentarios. Se descubre que el factor clave no son los bugs, sino la frustración con un flujo de onboarding incomprensible (el "Relato Oculto").
Modelado Predictivo: Construcción de un Modelo Predictivo (Machine Learning) que utiliza las métricas de interacción y las palabras clave de frustración (PNL) para identificar a los usuarios en riesgo de churn con una precisión superior al 90%.
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
Resultado Trivial: Se arreglan los bugs aleatorios.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): El Modelo Predictivo permitió a la aplicación enviar una 'intervención narrativa' (un email personalizado con ayuda directa) al 10% de los usuarios de alto riesgo justo antes de que se fueran. Esto redujo la tasa de churn en un 22% en el primer trimestre. Se demostró que el problema no era de "código", sino de "narrativa y experiencia" — validando el analisis y Zyliica.
Resultado Trivial: Se arreglan los bugs aleatorios.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): El Modelo Predictivo permitió a la aplicación enviar una 'intervención narrativa' (un email personalizado con ayuda directa) al 10% de los usuarios de alto riesgo justo antes de que se fueran. Esto redujo la tasa de churn en un 22% en el primer trimestre. Se demostró que el problema no era de "código", sino de "narrativa y experiencia" — validando el analisis y Zyliica.
CASO DE USO : El Panel Narrativo (Data Visualization)
CASO DE USO : El Panel Narrativo (Data Visualization)
CASO DE USO : El Panel Narrativo (Data Visualization)
Servicio Base: Data Visualization (Corporate BI Mastery, Expert Data Visualization, Embedded Analytics)
Servicio Base: Data Visualization (Corporate BI Mastery, Expert Data Visualization, Embedded Analytics)
Servicio Base: Data Visualization (Corporate BI Mastery, Expert Data Visualization, Embedded Analytics)
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
Desafío del Cliente: "Tenemos 15 dashboards diferentes en Power BI para Ventas, Marketing y Finanzas. Todos son precisos, pero son visualmente confusos y nadie en el equipo ejecutivo puede tomar una decisión unificada sin perder una hora de reunión."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cómo filtramos el ruido visual para diseñar un Dashboard Narrativo y centralizado que cuente la historia de la salud del negocio en cinco segundos, permitiendo que el liderazgo tome decisiones unificadas con absoluta confianza?"
Desafío del Cliente: "Tenemos 15 dashboards diferentes en Power BI para Ventas, Marketing y Finanzas. Todos son precisos, pero son visualmente confusos y nadie en el equipo ejecutivo puede tomar una decisión unificada sin perder una hora de reunión."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cómo filtramos el ruido visual para diseñar un Dashboard Narrativo y centralizado que cuente la historia de la salud del negocio en cinco segundos, permitiendo que el liderazgo tome decisiones unificadas con absoluta confianza?"
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
Fundación: Auditoría de la Fuente Única de la Informacion (Data Warehouse) para garantizar que los datos de las 15 fuentes originales sean coherentes (rigor técnico).
Artistry & Precision: Aplicación de la experiencia en Diseño de Élite para eliminar el ruido visual y crear un Dashboard Narrativo (Corporate BI Mastery). Se diseñan solo 5 métricas clave, cada una contada con el gráfico correcto y colocada estratégicamente para narrar el estado del negocio.
Expert Data Visualization: Desarrollo de visualizaciones a medida (utilizando, por ejemplo, Python/Plotly) para representar relaciones complejas (como Mapas de Calor Geoespaciales) que las herramientas estándar de BI no pueden generar.
Fundación: Auditoría de la Fuente Única de la Informacion (Data Warehouse) para garantizar que los datos de las 15 fuentes originales sean coherentes (rigor técnico).
Artistry & Precision: Aplicación de la experiencia en Diseño de Élite para eliminar el ruido visual y crear un Dashboard Narrativo (Corporate BI Mastery). Se diseñan solo 5 métricas clave, cada una contada con el gráfico correcto y colocada estratégicamente para narrar el estado del negocio.
Expert Data Visualization: Desarrollo de visualizaciones a medida (utilizando, por ejemplo, Python/Plotly) para representar relaciones complejas (como Mapas de Calor Geoespaciales) que las herramientas estándar de BI no pueden generar.
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
Resultado Trivial: Un dashboard más bonito.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): Se consolidaron 15 dashboards en un solo Panel Narrativo intuitivo. Esto redujo el tiempo de preparación de reportes ejecutivos en un 60%. La claridad visual inmediata (la "Respuesta Visual") permitió a la dirección identificar una ineficiencia operativa que estaba oculta en los datos fragmentados, resultando en un ahorro de costes del 8% en el trimestre siguiente.
Resultado Trivial: Un dashboard más bonito.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): Se consolidaron 15 dashboards en un solo Panel Narrativo intuitivo. Esto redujo el tiempo de preparación de reportes ejecutivos en un 60%. La claridad visual inmediata (la "Respuesta Visual") permitió a la dirección identificar una ineficiencia operativa que estaba oculta en los datos fragmentados, resultando en un ahorro de costes del 8% en el trimestre siguiente.
CASO DE USO : El Diagnóstico de Confianza (Advanced Risk Intelligence & Forensics)
CASO DE USO : El Diagnóstico de Confianza (Advanced Risk Intelligence & Forensics)
CASO DE USO : El Diagnóstico de Confianza (Advanced Risk Intelligence & Forensics)
Servicio Base: Advanced Risk Intelligence & Forensics (Forensic Data Services, Actuarial Risk Modeling, Probative Data Structuring, Damages Quantification)
Servicio Base: Advanced Risk Intelligence & Forensics (Forensic Data Services, Actuarial Risk Modeling, Probative Data Structuring, Damages Quantification)
Servicio Base: Advanced Risk Intelligence & Forensics (Forensic Data Services, Actuarial Risk Modeling, Probative Data Structuring, Damages Quantification)
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
Desafío del Cliente: "Una división de nuestra empresa enfrenta una posible demanda legal por una pérdida financiera no justificada en los últimos tres años. Necesitamos cuantificar el daño real y establecer si el problema fue un error operativo o un fraude sistemático, pero la data es caótica y legalmente inaccesible."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cómo aplicamos Forensic Data Services para reconstruir la cadena de custodia digital (Probative Data Structuring) de las transacciones, y qué Modelo de Riesgo Actuarial podemos construir para cuantificar, con certeza legal, la atribución y la magnitud real del daño?"
Desafío del Cliente: "Una división de nuestra empresa enfrenta una posible demanda legal por una pérdida financiera no justificada en los últimos tres años. Necesitamos cuantificar el daño real y establecer si el problema fue un error operativo o un fraude sistemático, pero la data es caótica y legalmente inaccesible."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cómo aplicamos Forensic Data Services para reconstruir la cadena de custodia digital (Probative Data Structuring) de las transacciones, y qué Modelo de Riesgo Actuarial podemos construir para cuantificar, con certeza legal, la atribución y la magnitud real del daño?"
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
Fundación: Aplicación de Forensic Data Services para auditar y reconstruir transacciones, asegurando que la Probative Data Structuring cumpla con los estándares legales de evidencia (e-discovery).
Ingeniería de la Informacion: Diseño de un Modelo de Riesgo Actuarial que utiliza la data histórica validada para simular escenarios what-if y cuantificar la atribución y las Damages Quantification con rigor estadístico.
Artistry & Precision: Creación de Visualizaciones de Grafos (Neo4j) a medida para ilustrar visualmente las conexiones ocultas entre personas, transacciones y tiempo, revelando patrones de fraude.
Fundación: Aplicación de Forensic Data Services para auditar y reconstruir transacciones, asegurando que la Probative Data Structuring cumpla con los estándares legales de evidencia (e-discovery).
Ingeniería de la Informacion: Diseño de un Modelo de Riesgo Actuarial que utiliza la data histórica validada para simular escenarios what-if y cuantificar la atribución y las Damages Quantification con rigor estadístico.
Artistry & Precision: Creación de Visualizaciones de Grafos (Neo4j) a medida para ilustrar visualmente las conexiones ocultas entre personas, transacciones y tiempo, revelando patrones de fraude.
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
Resultado Trivial: Un reporte contable de la pérdida.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): La Data Forense reveló que el 80% de la pérdida no era un error, sino un fraude sistemático operado por una red de cuatro individuos (información que antes era invisible). El Modelo Actuarial redujo el riesgo legal cuantificando el daño real en una cifra precisa, permitiendo al cliente presentar evidencia digital irrefutable y admisible en los tribunales. Esto transformó un riesgo legal en un caso de recuperación de activos basado en la certeza de la data.
Resultado Trivial: Un reporte contable de la pérdida.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): La Data Forense reveló que el 80% de la pérdida no era un error, sino un fraude sistemático operado por una red de cuatro individuos (información que antes era invisible). El Modelo Actuarial redujo el riesgo legal cuantificando el daño real en una cifra precisa, permitiendo al cliente presentar evidencia digital irrefutable y admisible en los tribunales. Esto transformó un riesgo legal en un caso de recuperación de activos basado en la certeza de la data.
CASO DE USO : El Laboratorio del Guion (Data Science Storytelling)
CASO DE USO : El Laboratorio del Guion (Data Science Storytelling)
CASO DE USO : El Laboratorio del Guion (Data Science Storytelling)
Servicio Base: Data Science Storytelling (Relevant Question Design, Model Audit Protocol, Champion/Challenger Testing, Model Auditing & Validation)
Servicio Base: Data Science Storytelling (Relevant Question Design, Model Audit Protocol, Champion/Challenger Testing, Model Auditing & Validation)
Servicio Base: Data Science Storytelling (Relevant Question Design, Model Audit Protocol, Champion/Challenger Testing, Model Auditing & Validation)
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
Desafío del Cliente: "Nuestra campaña publicitaria digital es costosa y obtiene clics, pero las conversiones en la landing page son bajas. No sabemos si el problema es el copy, el diseño, o si estamos apuntando a la audiencia equivocada."
La Pregunta Zyliica (Relevant Question Design - The Script): "¿Cuál de las dos narrativas de propuesta de valor (Historia A: Enfoque en el Ahorro vs. Historia B: Enfoque en la Exclusividad) resuelve el dolor más profundo de nuestro cliente ideal? ¿Cómo diseñamos un experimento Champion/Challenger que no pruebe colores, sino la fuerza intrínseca del guion narrativo?"
Desafío del Cliente: "Nuestra campaña publicitaria digital es costosa y obtiene clics, pero las conversiones en la landing page son bajas. No sabemos si el problema es el copy, el diseño, o si estamos apuntando a la audiencia equivocada."
La Pregunta Zyliica (Relevant Question Design - The Script): "¿Cuál de las dos narrativas de propuesta de valor (Historia A: Enfoque en el Ahorro vs. Historia B: Enfoque en la Exclusividad) resuelve el dolor más profundo de nuestro cliente ideal? ¿Cómo diseñamos un experimento Champion/Challenger que no pruebe colores, sino la fuerza intrínseca del guion narrativo?"
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
Fundación: Zyliica aplica el Model Audit Protocol para verificar que la segmentación actual de la audiencia sea confiable y no esté sesgada (bias).
Arquitectura de la Pregunta: Se diseña el experimento Champion/Challenger Testing (The Audience Test). Se desarrollan dos landing pages idénticas en diseño (eliminando variables visuales), pero con narrativas opuestas (Historia A vs. Historia B) que apelan a diferentes motivaciones psicológicas.
Laboratorio Estratégico: El experimento se lanza y se monitorea. Zyliica analiza la data para ver cuál de los dos guiones genera mayor engagement y conversión, entregando una verdad innegable sobre la mente del cliente.
Fundación: Zyliica aplica el Model Audit Protocol para verificar que la segmentación actual de la audiencia sea confiable y no esté sesgada (bias).
Arquitectura de la Pregunta: Se diseña el experimento Champion/Challenger Testing (The Audience Test). Se desarrollan dos landing pages idénticas en diseño (eliminando variables visuales), pero con narrativas opuestas (Historia A vs. Historia B) que apelan a diferentes motivaciones psicológicas.
Laboratorio Estratégico: El experimento se lanza y se monitorea. Zyliica analiza la data para ver cuál de los dos guiones genera mayor engagement y conversión, entregando una verdad innegable sobre la mente del cliente.
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
Resultado Trivial: Conclusión de que la landing page necesita más botones.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): El experimento Champion/Challenger reveló que la Historia B (Exclusividad) superó a la Historia A (Ahorro) en un 45% en tasa de conversión. El cliente obtuvo el "Guion Estratégico" validado por la data. Esto les permitió desechar la narrativa antigua, reorganizar su estrategia de copy en todas las redes sociales y aumentar su Retorno de Inversión (ROI) en publicidad en el siguiente ciclo.
Resultado Trivial: Conclusión de que la landing page necesita más botones.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): El experimento Champion/Challenger reveló que la Historia B (Exclusividad) superó a la Historia A (Ahorro) en un 45% en tasa de conversión. El cliente obtuvo el "Guion Estratégico" validado por la data. Esto les permitió desechar la narrativa antigua, reorganizar su estrategia de copy en todas las redes sociales y aumentar su Retorno de Inversión (ROI) en publicidad en el siguiente ciclo.
CASO DE USO : Ingeniería de la Historia Interactiva (Software Development)
CASO DE USO : Ingeniería de la Historia Interactiva (Software Development)
CASO DE USO : Ingeniería de la Historia Interactiva (Software Development)
Servicio Base: Software Development (PWAs, Mobile Apps, Desktop Applications, Microservices & Deployment)
Servicio Base: Software Development (PWAs, Mobile Apps, Desktop Applications, Microservices & Deployment)
Servicio Base: Software Development (PWAs, Mobile Apps, Desktop Applications, Microservices & Deployment)
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
La Pregunta Trivial vs. La Pregunta Zyliica
Desafío del Cliente: "Necesitamos una aplicación de gestión interna (dashboard) que sea accesible desde móvil y web, pero los tiempos de desarrollo de las agencias tradicionales son de 12 meses y requieren un presupuesto que pondría en riesgo nuestro capital inicial."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cómo diseñamos la Arquitectura de Microservicios que permita construir la Historia Interactiva (frontend) en un stack ágil (Flutterflow/Bubble) para validar el producto en tiempo récord y asegurar una escalabilidad que justifique la inversión futura?"
Desafío del Cliente: "Necesitamos una aplicación de gestión interna (dashboard) que sea accesible desde móvil y web, pero los tiempos de desarrollo de las agencias tradicionales son de 12 meses y requieren un presupuesto que pondría en riesgo nuestro capital inicial."
La Pregunta Zyliica (Arquitectura de la Pregunta): "¿Cómo diseñamos la Arquitectura de Microservicios que permita construir la Historia Interactiva (frontend) en un stack ágil (Flutterflow/Bubble) para validar el producto en tiempo récord y asegurar una escalabilidad que justifique la inversión futura?"
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
La Solución Zyliica (Metodología Aplicada)
Fundación: Diseño de la arquitectura Microservices & Deployment, separando la lógica de negocio central (el backend de datos) de la experiencia de usuario (el frontend).
Artistry & Precision: Desarrollo simultáneo de la aplicación como Progressive Web App (PWA) y Mobile App (iOS/Android) utilizando el stack de Low-Code (Flutterflow/Bubble). Esto permite implementar un diseño de élite y probar rápidamente la experiencia de usuario.
Ingeniería de la Verdad: Se utiliza la arquitectura de microservicios para asegurar que, aunque el frontend se construya rápido, el corazón de la aplicación (los datos y la lógica) esté alojado en un sistema robusto, listo para la escalabilidad.
Fundación: Diseño de la arquitectura Microservices & Deployment, separando la lógica de negocio central (el backend de datos) de la experiencia de usuario (el frontend).
Artistry & Precision: Desarrollo simultáneo de la aplicación como Progressive Web App (PWA) y Mobile App (iOS/Android) utilizando el stack de Low-Code (Flutterflow/Bubble). Esto permite implementar un diseño de élite y probar rápidamente la experiencia de usuario.
Ingeniería de la Verdad: Se utiliza la arquitectura de microservicios para asegurar que, aunque el frontend se construya rápido, el corazón de la aplicación (los datos y la lógica) esté alojado en un sistema robusto, listo para la escalabilidad.
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
El Resultado (El Relato Oculto)
Resultado Trivial: Lanzamiento de un MVP funcional después de un año.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): La aplicación fue diseñada, construida y desplegada en tres meses, lo que representa una reducción del 75% en el tiempo de desarrollo. El uso de Microservices permitió al cliente lanzar en múltiples plataformas (Web, iOS, Android) desde una única base de código, reduciendo el costo operativo de mantenimiento en un 40%. Lo más importante, la aplicación validó el modelo de negocio antes de que el capital se agotara, asegurando que la próxima ronda de inversión fuera hacia un producto ya probado y escalable.
Resultado Trivial: Lanzamiento de un MVP funcional después de un año.
Resultado de Zyliica (Impacto Estratégico): La aplicación fue diseñada, construida y desplegada en tres meses, lo que representa una reducción del 75% en el tiempo de desarrollo. El uso de Microservices permitió al cliente lanzar en múltiples plataformas (Web, iOS, Android) desde una única base de código, reduciendo el costo operativo de mantenimiento en un 40%. Lo más importante, la aplicación validó el modelo de negocio antes de que el capital se agotara, asegurando que la próxima ronda de inversión fuera hacia un producto ya probado y escalable.
Todos Los Derechos Reservados 2025
Descubrimos la verdad que no sabías que necesitabas.
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