Software de gestión empresarial a medida

Incluye el análisis de procesos, el diseño del modelo de datos, UX/UI operativa, desarrollo por módulos, permisos, auditoría, workflows, reporting e integración con el stack actual. Además, se entrega con QA y despliegue controlado. Lo planteamos por fases para que el proyecto tenga hitos claros: primero un MVP que resuelve un cuello de botella, después el escalado.

Depende del alcance, pero lo habitual es 8-12 semanas para un MVP operativo. Lo importante es definir bien el MVP: lo mínimo que genere valor real y permita validar la operativa. Si el proyecto es más complejo, se divide en fases con entregables intermedios.

Sí, es el enfoque recomendado. Empezar por un módulo reduce riesgo, acelera resultados y permite validar el modelo de datos y la operativa antes de ampliar. Lo importante es diseñar bien la base (datos, roles, trazabilidad) para que el sistema crezca sin re-trabajo.

Sí. Normalmente integramos vía API/webhooks o sincronizaciones batch, según el impacto en la operativa. Definimos el "origen de verdad" de cada dato (dónde manda el cliente, dónde manda el stock, etc.) y aplicamos validaciones y trazabilidad para que la integración no sea frágil.

Se trabaja por fases y cada fase tiene alcance cerrado. Los cambios entran en un backlog priorizado y se evalúan por impacto en coste, tiempo y riesgo. Esto evita el "feature creep" y mantiene control del calendario. Si algo es importante, se incorpora; si no, se deja para una fase posterior.

Sí. Podemos ofrecer mantenimiento correctivo y evolutivo, además de monitorización si el entorno lo requiere. El SLA y tiempos de respuesta dependen del nivel contratado y de la criticidad del sistema. Lo recomendable es tener un retainer para mejoras y ajustes continuos una vez el sistema está en producción.

Aplicamos control de accesos por rol, auditoría de acciones y buenas prácticas de tratamiento de datos (minimización, trazabilidad, control de acceso). Si el sistema trata datos sensibles, se refuerza con medidas adicionales según necesidad (controles de acceso más estrictos, segmentación, etc.).

Depende del tipo de sistema y de sus requisitos. Lo importante es elegir un stack estable, mantenible y alineado con la operación: backoffice, integraciones, reporting y escalabilidad. La decisión se documenta en el Blueprint y se alinea con el mantenimiento y la evolución futura.

Primero auditamos y limpiamos datos: campos duplicados, formatos distintos y registros inconsistentes. Después definimos un mapeo hacia el nuevo modelo de datos y migramos por etapas para reducir riesgo. Normalmente se valida con un "dry run" antes del cambio definitivo.

Un responsable interno de proceso, acceso a los sistemas actuales (aunque sea en lectura), objetivos claros y prioridades. Con eso se puede arrancar un Discovery para definir MVP, riesgos y roadmap sin improvisar.