Un lenguaje común
Métricas, entidades, eventos, taxonomías y responsabilidades compartidas.
03 · Making brands visible to machines
Sistemas de datos, contenido e inteligencia para decidir mejor.
Organizamos datos y conocimiento, conectamos analytics y martech y construimos sistemas de contenido preparados para buscadores, LLMs, automatización y nuevas interfaces.
Hablar sobre un proyecto↗Respuesta directa
Una estrategia útil de datos e inteligencia conecta fuentes, definiciones, calidad, acceso y decisiones. Para marketing y crecimiento también incluye contenido estructurado, taxonomías, medición y señales que permiten a personas y máquinas encontrar, interpretar y usar el conocimiento de la empresa.
Datos fragmentados, métricas inconsistentes y contenido sin estructura reducen la calidad de cada decisión y aplicación de IA. Antes de sumar herramientas, el sistema debe volverse legible, confiable y accionable.
Qué cambia
Valor visible en la operación.
Inteligencia accionable
Datos y análisis conectados con preguntas, decisiones, alertas y workflows reales.
Contenido encontrable
Arquitectura editorial y técnica preparada para buscadores, respuestas generativas y reutilización.
Cómo ayudamos
De la decisión a un sistema que funciona.
Estrategia y arquitectura de datos
Fuentes, entidades, eventos, integración, calidad, acceso, gobernanza y roadmap.
Analytics y medición
Frameworks de métricas, instrumentación, atribución, dashboards y ciclos de decisión.
Martech e integraciones
Diagnóstico de stack, diseño de datos, automatización y conexión entre plataformas.
Knowledge systems y RAG
Contenido, metadatos, permisos, recuperación y actualización para personas y agentes.
SEO, GEO y arquitectura de contenido
Páginas, entidades, enlaces, datos estructurados y procesos editoriales para discovery.
Operación de contenido con IA
Workflows para investigar, crear, revisar, localizar, publicar y medir contenido.
Dónde aplicar
Problemas que este trabajo busca resolver.
- Unificar datos y métricas de marketing, medios, CRM, commerce y producto.
- Preparar conocimiento empresarial para copilotos, agentes y búsqueda interna.
- Crear una operación multilingüe de contenido orientada a SEO y GEO.
- Convertir dashboards pasivos en alertas, recomendaciones y decisiones.
Cómo hacemos
Un camino corto hacia evidencia real.
Mapear
Identificamos decisiones, fuentes, usuarios, definiciones, calidad y brechas prioritarias.
Estructurar
Diseñamos modelo, taxonomía, eventos, integraciones, gobernanza y arquitectura de contenido.
Activar
Implementamos el primer flujo end-to-end de datos, inteligencia o publicación.
Medir y aprender
Seguimos uso, confianza, discovery e impacto para evolucionar el sistema.
Preguntas frecuentes
Antes de comenzar.
¿Cuál es la diferencia entre estrategia de datos y un proyecto de BI?+
BI es una parte del sistema. La estrategia de datos empieza por decisiones y define fuentes, calidad, modelos, acceso, gobernanza, integración y operación. Un dashboard solo crea valor cuando está conectado a una acción.
¿Qué es GEO y cómo se relaciona con SEO?+
SEO mejora el discovery en buscadores. GEO organiza contenido, autoridad y evidencias para aumentar la posibilidad de ser comprendido y citado en respuestas generativas. Comparten fundamentos técnicos y editoriales.
¿MAKINAI implementa herramientas de martech y analytics?+
Sí. El trabajo puede incluir diagnóstico, arquitectura, selección, instrumentación, integraciones, dashboards y automatización. La recomendación parte del problema, no de una plataforma específica.
¿Es necesario centralizar todos los datos antes de usar IA?+
No. Se puede comenzar por un dominio y caso de uso delimitados. Lo esencial es conocer fuente, calidad, permiso, actualización y límite de uso.
What we make
Capacidades diseñadas para conectarse.
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