Gateway de datos para campañas oceanográficas
- Ingesta multiagente automatizada: de bruto a fiable sin intervención del equipo técnico
- Detección de anomalías que pasan desapercibidas durante semanas de revisión manual
- Visor de resultados interactivo que se actualiza con cada campaña de campo
Ingesta automática
.hex .xmlcon .hdr
Auditoría
¿Hay algún problema en mis datasets?
Modelado
GNNs+TimeGPT
Data Warehouse
Datos accesibles y trazables
Dashboard
La infraestructura que hace imposible el error
Tres capas que blindan tus datos desde la ingesta hasta el informe auditable
El arquitecto que convierte tu caos de datos en infraestructura certificada
Soy Jorge Lobato. He diseñado sistemas de datos que procesan, auditan y certifican series temporales oceánicas sin intervención humana. El mismo rigor científico que exige la academia, aplicado como infraestructura de producción.
La IA escribe el código base. Yo impongo el criterio de diseño, las garantías de calidad y asumo la responsabilidad del resultado. No vendemos horas: desplegamos un sistema que funciona sin nosotros.
¿Cuál es tu situación?
Identifica el punto de dolor que afecta a tu operación hoy. Si ninguno encaja del todo, pulsa Otro y cuéntanos el detalle.
Antes de reservar
Las dudas más habituales antes de una primera conversación.
¿Cuántos errores tiene tu última campaña de campo?
El Gateway no acepta datos sucios. Esta herramienta es el primer filtro: identifica exactamente qué tiene que sanearse antes de que el sistema entre en producción. Coordenadas fuera de rango, columnas vacías, duplicados, separadores inconsistentes — y te devuelve un informe accionable, no un listado de errores genérico.
Auditoría previa al pipeline
Un consultor ambiental debería estar cerrando el EIA, no persiguiendo NA ocultos y coordenadas imposibles en un CSV de 50.000 filas.
Listo para GIS y para auditoría
Informe accionable: qué falla, cuántas filas, dónde mirar primero. El original nunca se toca.
Descarga el script
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Herramienta de Diagnóstico
Calculadora de Deuda Técnica
Cuantifica el coste operativo de revisar datos manualmente y proyecta el impacto de una arquitectura autónoma.
Parámetros de Campaña
Fuga Operativa Actual
Recursos gastados en tareas repetitivas sin valor añadido
Coste actual (dinero quemado)
20.000 €
Horas de revisión manual
500 h / campaña
Impacto Arquitectura Autónoma
ROI liberando a tu equipo técnico — 85% automatización vía GNNs
Ahorro económico (85% del gasto actual)
17.000 €
Horas recuperadas por campaña
425 h devueltas al equipo
Revisión residual: 15% · Automatización: 85%
Basado en una reducción de ruido operativo del 85% mediante orquestación Dockerizada, observabilidad de datos con Great Expectations y modelos GNN espacio-temporales. Los cálculos son estimaciones orientativas para ejercicios de diagnóstico.