Para áreas DONDE LOS DATOS SON CRÍTICOS
Data Testing: integridad de datos en cada migración, pipeline y proceso crítico
Validamos la integridad de tus datos con Quality Engineering, para que cada decisión, reporte y modelo opere sobre información confiable.
Con la confianza de organizaciones donde un dato erróneo es problema operativo, regulatorio o de reputación.
Cuando la calidad de los datos no está diseñada, el negocio paga la cuenta
El costo de los datos defectuosos aparece en: decisiones equivocadas, retrabajo invisible e IA que no escala
Reportes que el CFO no reconoce al día siguiente del arranque del nuevo sistema.
Reconciliaciones manuales en cada cierre del mes porque nadie validó la consolidación de las fuentes antes.
Equipos de datos atrapados limpiando información a mano en lugar de generar valor analítico.
Multas y observaciones cuando los datos no resisten una auditoría regulatoria o externa.
Modelos de IA que amplifican duplicados y referencias rotas en lugar de filtrarlos.
Rezago frente a organizaciones que ya validan datos con IA bajo gobierno y escalan modelos en producción.
Tres escenarios, un mismo riesgo de negocio
El problema no son los datos, es lo que falta detrás: estrategia, validación por capas y gobierno de fuentes
En las organizaciones que asesoramos vemos tres escenarios. Los tres terminan igual: cuando la integridad de los datos no se diseña desde el inicio, el costo lo absorbe el reporte regulatorio, la decisión de dirección o el modelo de IA en producción.
Sin validación de datos
Los datos se mueven, transforman y cargan sin que nadie verifique que las reglas de negocio sigan vigentes en el destino. El primer reporte ejecutivo del nuevo sistema muestra cifras que nadie reconoce y el cierre del mes se mueve una semana.
Validación tardía y manual
Hay equipo y voluntad, pero los controles se ejecutan tarde: muestreos en Excel, validaciones puntuales por dueño de fuente. El error aparece cuando ya impactó a un cliente, a un reporte regulatorio o a la decisión de dirección.
Pipelines críticos sin gobierno
La organización ya migró, ya tiene Data Lake, ya entrena modelos. Pero sin responsables formales por fuente ni controles automáticos en pipelines, la IA amplifica errores silenciosos en lugar de detectarlos.
Sea cual sea tu escenario, la causa raíz es la misma: la calidad de los datos no está diseñada con la estrategia, la arquitectura y el método que el negocio necesita. Eso es lo que diseñamos.
¿Por qué MTP para Data Testing?
No prometemos Data Testing: entregamos los resultados que solo se obtienen con método, experiencia y respaldo
Trazabilidad de datos
Trazabilidad de datos
Aplicamos Omniatest®, nuestra metodología de Quality Engineering, al ciclo de datos: reglas auditadas en cada transformación y comparación campo por campo entre origen y destino.
Confianza en proyectos críticos
Confianza en proyectos críticos
IA con supervisión humana
IA con supervisión humana
Experiencia en operaciones críticas
Experiencia en operaciones críticas
LO QUE CAMBIA CUANDO LOS DATOS SON CONFIABLES EN CADA RELEASE
Resultados que el negocio reconoce, no solo el equipo de datos
Decisiones confiables, no reconciliaciones permanentes
Los reportes cuadran sin que un analista tenga que explicar cada diferencia. Dirección decide sobre cifras, no sobre teorías de por qué cambiaron.
Exposición regulatoria controlada, no auditorías improvisadas
Audit trails y trazabilidad completa para los marcos que apliquen. Compliance deja de extraer evidencia a mano cada vez que llega un requerimiento.
Errores detectados en el pipeline, no en el reporte del CFO
Los controles automáticos bloquean cargas defectuosas antes de llegar a CRM, ERP, tableros ejecutivos o modelos. El problema se contiene cercadel origen, no del usuario afectado.
Tiempo de reparación en horas, no en días
El tablero ejecutivo identifica el punto exacto donde aparece el error. Operaciones repara en horas lo que antes tomaba días de investigación entre equipos.
IA habilitada para producción, no atrapada en piloto
Los modelos reciben datos íntegros y generan recomendaciones confiables. Tu organización deja de tener la calidad de datos como freno para escalar IA.
Experiencia en entornos donde el error no es opción
Proceso operativo de Data Testing
De datos sin validar a integridad en cada carga, así operamos
Quick Assessment de Data
Mapeamos fuentes críticas, pipelines en riesgo y reglas de negocio. Entregamos diagnóstico y plan a 90 días con prioridades claras.
Diseño de criterios de calidad
Definimos criterios de completitud, consistencia, conformidad e integridad por dominio, alineados al marco regulatorio y mejores prácticas.
Validación de integridad y reglas
Verificamos que cada registro llegue completo al destino, sin duplicados ni pérdidas, con las reglas aplicadas en cada transformación.
Detección de anomalías con IA y supervisión humana
La IA identifica formatos inconsistentes, duplicados y patrones extraños. Cada decisión crítica con trazabilidad para auditoría.
Controles automáticos en pipelines e integración continua
Implementamos controles con criterios claros de aprobado o rechazado, integrados a tu stack: dbt, Airflow, Azure Data Factory, AWS Glue.
Operación continua y transferencia
Acompañamos con responsables formales de fuente y gobierno activo. MTP queda como socio para nuevos pipelines, modelos y auditorías.
Escala operativa para organizaciones
A lo largo de más de 12 años de trayectoria en México hemos ayudado a nuestros clientes a resolver los desafíos más complejos de QA.
Incidencias Detectadas
Casos de Prueba Automatizados
Horas de Testing
Casos de Prueba Diseñados
Lo que más nos preguntan sobre Data Testing
¿Qué herramientas y tecnologías usa MTP en Data Testing?
MTP usa las herramientas estándar del mercado y se adapta a las que ya usa tu equipo, sin imponer reemplazos. Trabajamos con motores de validación (dbt tests, Great Expectations, Soda), plataformas de calidad de datos (Informatica DQ, Talend DQ, Ataccama), orquestadores (Airflow, Azure Data Factory, AWS Glue) y entornos en la nube (Snowflake, Databricks, BigQuery, Synapse). La selección final se define en el Quick Assessment según tu situación, normativa aplicable y madurez de gobierno.
¿Cómo se valida la trazabilidad completa de los datos desde su origen hasta el reporte final?
La trazabilidad completa significa que cada dato del reporte puede rastrearse hasta su sistema de origen, con todas las transformaciones documentadas. El Framework MTP valida en tres capas: origen (perfil de fuentey reglas activas), transformación (cada regla auditada con entrada y salida) y destino (comparación campo por campo contra el reporte final). La evidencia queda lista para auditoría sin reconstrucciones manuales, sea para un regulador financiero, una auditoría externa o una decisión de dirección.
¿Cómo funciona la detección de anomalías con IA sin romper el cumplimiento regulatorio?
Operamos un modelo de IA Controlada: la IA identifica patrones extraños en formato, duplicados, reglas violadas y referencias rotas, pero las decisiones críticas requieren validación humana y quedan en audit trail. En entornos donde la trazabilidad humana es obligatoria —protección de datos personales, reportería financiera, normativa sectorial— trabajamos con IA Controlada o Sin IA según corresponda. La IA acelera la detecciónsin romper compliance: asiste al validador, no lo reemplaza.
¿Cómo se reducen los duplicados y los errores de formato en cargas hacia sistemas operativos?
Los duplicados y errores de formato se reducen con controles automáticos en tres puntos: perfilado de cada fuente antes de la carga, reglas de deduplicación combinadas con técnicas avanzadas para casoscomplejos, y controles previos a la carga que bloquean registros fuera de criterio. La IA Controlada detecta patrones que las reglas tradicionales no capturan —formatos mixtos, abreviaturas inconsistentes, fechasrotas— y los marca para revisión humana antes de cargar a CRM, ERP, almacenes de datos o sistemas operativos.
¿Cuánto dura el Quick Assessment de Data Testing y qué entrega?
El Quick Assessment de Data Testing dura 5 días hábiles y es gratuito. Incluye entrevistas con responsables de datos, arquitectura y compliance; revisión de fuentes y pipelines críticos; identificación de riesgos de integridad y exposición regulatoria; y entrega de diagnóstico con plan a 90 días y prioridades cuantificadas. Si necesitas alcance mayor, el siguiente paso es un Assessment de Madurez extendido.
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El Assessment de 5 días hábiles mapea tu nivel actual de madurec, TCO proyectado y ROI potencial, con un entregable concreto para presentar a dirección.