Modelar hechos con procedencia
Guardar valor, fuente, fecha, confianza y validación. Separar el hecho de su interpretación y del estado del proyecto.
Despegue / Inteligencia de datos
De información dispersa a inteligencia útil para empresas.
Diseñamos y construimos un sistema que investiga inversiones y necesidades de proveedores, estructura la evidencia y la convierte en fichas y análisis consultables.
Iniciativa propia de Ignacio Aredez
Sistema en línea · caso documentado a octubre de 2026
01 / El problema y su contexto
Despegue
La información sobre grandes inversiones está repartida entre anuncios, resoluciones, empresas y fuentes sectoriales. Para una empresa proveedora, interesa entender dónde encaja su actividad, quién compra y qué puede hacer a continuación.
Quién hizo qué
Ignacio definió la oportunidad, el producto y el modelo de datos, y construyó el proceso de investigación, validación, publicación y análisis. La IA realiza trabajo de volumen; la dirección y la responsabilidad del resultado siguen siendo humanas.
Lo construido, a la vista
Una base que se convierte en producto
La interfaz permite explorar necesidades de proveedores y abrir sus fichas. La arquitectura que la sostiene conecta investigación, datos, análisis y comprobaciones de publicación.
Explorar esta parte del producto ↗
02 / Decisiones de ingeniería
De la fuente al análisis
Necesidad: entender oportunidades para proveedores
01Investigar y estructurar
- Fuentes identificadas
Anuncios, resoluciones y documentación
- Modelo de datos
Valor, fuente, fecha, confianza y validación
02Contrastar y corregir
- Investigación y refutación
Vías independientes según la afirmación
- Revisión humana
Qué se publica y con qué evidencia
03Publicar y reutilizar
- Datos con procedencia
Referencias y confianza visibles
- Análisis por empresa
Base reutilizable para estudiar su encaje
↺ Los datos refutados se registran y se comprueba su reaparición.
Decisiones y límites del sistema
Un dato, una interpretación y el estado de una inversión se modelan por separado. Las validaciones y regresiones ayudan a conservar las correcciones.
Contrastar antes de publicar
Usar investigación y refutación independientes, reglas según el tipo de afirmación y revisión humana. La metodología explicita las vías de verificación.
Conservar las correcciones
Registrar datos refutados y ejecutar comprobaciones para detectar su reaparición.
Convertir investigación en producto
Reutilizar una base de datos y análisis para el sitio público y para informes sobre el encaje de empresas proveedoras.
Operación, automatización y controles
Cómo funciona y se mantiene
Ingeniería del dato
Valor, fuente, fecha, confianza y estado de validación forman la unidad de información. Hechos, estimaciones e interpretación se distinguen para que el lector entienda qué respalda cada conclusión.
Investigación y refutación
El proceso separa investigación y contraste, con reglas según el tipo de afirmación y revisión humana. Las fuentes oficiales son necesarias para verificar el contenido de actos de Estado.
Publicación consistente
Datos y análisis alimentan páginas y salidas reutilizables. Comprobaciones sobre esquemas, referencias, traducciones y superficies derivadas ayudan a detectar divergencias al cambiar la base.
Correcciones que permanecen
Los datos refutados conservan su motivo y se comprueba su reaparición. Procedimientos y lecciones orientan nuevas investigaciones y la revisión de lo publicado.
03 / Cómo se evalúa
Cómo se evalúa
Validaciones de esquema, referencias, sellos de confianza y regresiones de datos refutados. Un nivel de confianza expresa qué evidencia existe; la revisión no convierte una estimación en un hecho ni garantiza ausencia de errores.
Qué quedó construido
Un sistema público de inteligencia con datos enlazados a sus fuentes y una base reutilizable para análisis por empresa. Puede inspeccionar la información publicada y seguir sus referencias.
Sistema en línea · caso documentado a octubre de 2026
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