1.  Sostener una cita previa con el cliente, donde se pone en contexto la realidad de la organización 0 área  respectiva, su funcionamiento, tecnología, cultura y problema.
2. Elaborar un Plan de Gestión estratégica se establece análisis de contexto interno y externo y se determinan los objetivos estratégicos, y la propuesta de alcance.
3. Establecer equipo de trabajo multidisciplinario, de acuerdo al tipo de plan .
4. Se entrega análisis estratégico, con análisis de contexto, macro y micro entorno, procesos internos y análisis estratégico priorizando objetivos y propuestas de mejoras.
5. Se confecciona un proceso Analisis de datos: Extracción Transformación y Carga de datos fundamentales del negocio.
6. Evaluar Se implementa reportes de valor  como Balanced Scorecard, Analisis de Ventas, etc.
7. Capacitación y formación en el uso de la tecnología
8. Realizar un control de seguimiento Establecer métricas o KPIs para medir el progreso e impacto de la implementación.
9. Proponer ajustes y optimización a fin de ajustar la implementación actual o seguir mejorando los procesos de negocio.
10. Cultura de innovación continua: Fomenta un ambiente donde la innovación y la adaptación sean constantes, promoviendo la mejora continua.

1.  Sostener una cita previa con el cliente, donde se pone en contexto la realidad de la organización 0 área  respectiva, su funcionamiento, tecnología, cultura y problema.
2. Elaborar un Plan de desarrollo de Inteligencia de negocio:  se establece objetivos, alcances, cronograma, y orientación como puede ser informes de un Balanced Scorecard, segmentación cliente, análisis red social, pagina web, etc.
3. Establecer equipo de trabajo multidisciplinario, de acuerdo al tipo de plan .
4. Dearrollo iterativo de objetivos, en base a lo acordado, información relevante, objetivos KPIs, gráficos, diseño, etc, ,mapeo .
5. Se confecciona un proceso Analisis de datos: Extracción Transformación y Carga de datos fundamentales del negocio.
6. Modelado de cubo de datos, Generando consistencia de datos utilizando modelo estrella o copos de nieve.
7. Programación de consultas de datos, en base a las mediciones que se quieren conseguir,
8. Generación de reportes, segun lo diseñado en KPIs y graficos estadisticos haciendo pruebas con evaluación del cliente
9. Implementación y monitoreo, obteniendo retroaliemntación del uso y mejoras futuras. Capacitación y formación en el uso de la tecnología
10. Proponer ajustes y optimización a fin de ajustar la implementación actual o seguir mejorando los procesos de negocio.
11. Cultura de innovación continua: Fomenta un ambiente donde la innovación y la adaptación sean constantes, promoviendo la mejora continua.

La Inteligencia de Negocio (Business Intelligence, BI) se refiere al conjunto de tecnologías, procesos y herramientas que permiten a las organizaciones recopilar, analizar y presentar datos para tomar decisiones informadas. A través de la recopilación de datos de diversas fuentes, como bases de datos, aplicaciones y sistemas externos, BI transforma información cruda en informes, dashboards y visualizaciones intuitivas. Esto ayuda a los líderes empresariales a identificar tendencias, optimizar operaciones, entender mejor a sus clientes y anticipar cambios en el mercado, lo que les permite formular estrategias más efectivas y mejorar su competitividad.

El análisis de datos es el proceso de inspeccionar, limpiar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil, extraer conclusiones y apoyar la toma de decisiones. Este proceso implica el uso de diversas técnicas y herramientas para interpretar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones o tendencias significativas. Por otro lado, ETL, que significa Extracción, Transformación y Carga, es un conjunto de procesos que permite mover datos desde diversas fuentes hacia un sistema de almacenamiento, como un data warehouse. En el proceso ETL, los datos son extraídos de sus fuentes originales, transformados para cumplir con requisitos específicos de calidad y formato, y finalmente cargados en el sistema destino, facilitando así un análisis de datos más eficiente y efectivo.

El modelado de cubo es una técnica utilizada en el ámbito de la inteligencia de negocio y el análisis de datos para estructurar información multidimensional, facilitando el acceso y la comprensión de grandes volúmenes de datos. Un «cubo» en este contexto representa un conjunto de datos organizados en múltiples dimensiones, permitiendo a los usuarios analizar información desde diferentes perspectivas, como tiempo, geografía, productos y más. Esta estructura permite realizar consultas complejas de manera eficiente, ofreciendo visualizaciones interactivas y resúmenes de datos que ayudan en la toma de decisiones. Al modelar datos en forma de cubo, las organizaciones pueden identificar tendencias, realizar análisis más profundos y generar informes más informativos y accesibles.