Migration and evolution of the Data Governance platform, optimizing data management to enhance decision-making.
#WE ARE
DIFFERENT
#WE ARE
DIFFERENT
What sets us apart
Founding members of the Spanish chapter of Gaia-X
Participation in the European project for Media Data Spaces (TEMS)
Involvement in the European project DEPLOYTOUR
Strategy for the Unified Data Hub of the Government of Aragón
Drive your business with an effective data strategy
We work with cutting-edge technology to define your business strategies.
Data Governance
We enable efficient and effective management by implementing data governance, a strategic framework that ensures proper management, quality, security, and availability of data across the organization.
With Data Governance, we make more informed decisions, comply with regulations, mitigate risks, and optimize business processes by basing decisions on reliable data.
Big Data
We store, process, and analyze all your company’s information in real-time within a single database. Implementing Big Data reduces development timelines, enables easy handling of large volumes of structured data, and improves hardware costs by working in unlimited environments such as the cloud.
We also create and integrate Data Pipelines, ensuring fast information tracking from enterprise-level data sources with Enterprise Search.
Cloud Adoption
We integrate your company's data into leading cloud platforms like AWS, Google Cloud, and Microsoft Azure, ensuring scalability, security, and cost optimization.
We also design customized strategies for migrating your applications and data to the cloud environment, ensuring a seamless transition. Additionally, we offer continuous support throughout the adoption and maintenance process.
Data Mesh
We promote autonomy and collaboration through the implementation of the Data Mesh model, which allows organizations to structure their data by specific domains.
Thanks to this decentralized architecture, teams work more efficiently and in alignment with the goals of each business area, reducing bottlenecks and maximizing the value of data.
Data Fabric
We develop a Data Fabric architecture that intelligently connects all your company’s data systems. This unified layer simplifies access, integration, and management of data in hybrid and multicloud environments.
With a focus on automation and interoperability, we provide a solid foundation to optimize processes, improve data quality, and accelerate the definition of key insights for your business.
We design your 360º data strategy
Cloud Data Engineering
Data strategy starts with a solid infrastructure foundation. Cloud Data Engineering plays a crucial role in designing and optimizing scalable cloud platforms for data storage, processing, and transport. We enable organizations to handle data efficiently, ensuring availability, security, and flexibility.
Data Insights
With a robust cloud infrastructure, we generate data insights, transforming data into knowledge. We help companies make informed decisions based on precise and relevant data, strengthening their ability to compete in dynamic markets.
Data & AI
With artificial intelligence, we leverage processed and analyzed data to train models that automate tasks, predict outcomes, and uncover insights. An effective data strategy ensures the quality, consistency, and volume of data required by algorithms, maximizing AI’s impact in areas like personalization, operational optimization, and product and service innovation.
Computer Vision
We use advanced image processing and deep learning techniques to perform tasks such as object recognition, face detection, image generation, marketing campaigns, operations optimization, and new product creation.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
We implement cutting-edge technology to enhance the effectiveness and responses of Large Language Models (LLMs) by incorporating proprietary and reliable databases. This enables the generation of content and coherent, fact-based question-answering.
Machine Learning
We have an experienced team in data analytics projects that identify patterns and make automatic predictions. We are specialized and certified in Machine Learning by MIT and in Azure Data Scientist Fundamentals.
GenIA Ecosystem
Our team of Data and Artificial Intelligence specialists has developed GenIA Ecosystem, a set of proprietary solutions for conversational AI, content generation, and data analysis, tailored to meet the specific needs of each market and client. With these tools, we help you harness the potential of generative AI to take your business to the next level.
Mathematical optimization
This branch of applied mathematics focuses on finding the optimal solution while respecting a set of constraints. We improve resource utilization with optimization models and solve problems using analytical methods and advanced computational algorithms.
We manage, govern, and analyze data using the latest technologies on the market
Inspiring client success stories
Driving the success of leading international companies.
#
THINGS
HAPPEN
HERE
Redesigning the Data Strategy for MITMA
We worked alongside the Ministry of Transport, Mobility, and Urban Agenda to replace their siloed and monolithic data strategy with a unified and scalable repository. We implemented the strategy using a Data Lake on AWS, while also migrating to Python on Azure.
Developing the Data Governance Platform for the Government of Aragón
We implemented a Cloud Data Hub with AWS technology, integrated with a Data Governance program, positioning the Government of Aragón as a pioneer in the public sector. This system provides essential data for external applications such as the Spanish Government’s Intermediation Platform and the digital space MiA.
Our Role as the Main Data Provider for Inditex
We implemented real-time data processing for one of the world's leading retail groups, developing a new informational architecture based on the cloud for data modeling. We also optimized production and reduced stock levels through Big Data and Machine Learning.
Our track record in turning your data into strategies
The people behind our success
“Our focus on Data Governance ensures strategic data management, enabling organizations to make informed decisions, reduce risks, and maximize the value of their information.”
Luciano Ricciardi
Data Governance Lead
“We guide our clients through every stage of the data lifecycle, designing strategies that ensure efficient, results-driven data management.”
Alejandro Moreno Budría
Head of Data&AI
Why hiberus
Leading company
We are a leading technology company moving at high speed, integrating the latest technological solutions to meet the evolving needs of the market.
AI Experts
We have a team of over 25 generative AI experts, with more than 12,000 hours invested in research, training, and generative AI projects.
Personalization
Our extensive knowledge and expertise across key markets enable us to deliver generative AI solutions tailored to the specific needs of each one.
Technological capability
As global technology providers with strong technical capacity and our own ecosystem of generative AI solutions, we are ready to deliver the right solution for every business.
Certifications
We are partners of market leaders in the field of data and artificial intelligence: Microsoft, Azure, Google, and AWS.
Support and training
We help you harness the full potential of generative AI and gain a competitive edge in your industry with value-added services such as support, consulting, and training.
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FAQ
La implementación de un programa de Gobierno del Dato varía según el contexto y el nivel de madurez de cada organización. El primer paso es realizar un análisis exhaustivo del estado actual (AS IS) de la gestión de datos para identificar fortalezas, debilidades y áreas de mejora. A partir de este diagnóstico, se diseña un estado futuro deseado (TO BE) alineado con los objetivos estratégicos del negocio y las necesidades de IT.
Este proceso implica:
- Evaluación del estado actual: Entender cómo se gestionan los datos actualmente y detectar posibles brechas en cuanto a calidad, seguridad y cumplimiento.
- Definición de un plan a medida: Crear un roadmap claro que considere el nivel de madurez de la organización y que establezca las políticas, roles, y responsabilidades necesarias.
- Alineación con los objetivos del negocio: Asegurar que el programa de Gobierno del Dato esté directamente vinculado con los resultados que la organización quiere alcanzar, tanto a nivel operativo como estratégico.
- Implementación de tecnologías y procesos: Seleccionar e implementar herramientas tecnológicas que faciliten la gobernanza, aseguren la calidad y seguridad de los datos.
- Monitoreo y ajuste continuo: A medida que la organización evoluciona, es fundamental revisar y ajustar el programa para que siga alineado con los cambios en los objetivos de negocio e IT.
Este enfoque adaptativo garantiza que el Gobierno del Dato se integre de manera eficiente en la estructura organizativa, maximizando el valor de los datos.
El Gobierno del Dato establece procesos para garantizar que los datos sean precisos, completos, confiables y estén disponibles cuando se necesiten.
Esto se logra a través de:
- Normas de calidad de datos: Definición de métricas y estándares para asegurar que los datos sean correctos y útiles.
- Validación y limpieza de datos: Establecer mecanismos para identificar y corregir errores o datos incompletos en tiempo real.
- Trazabilidad de datos: Asegurar que el origen y las transformaciones de los datos sean rastreables para garantizar su integridad.
- Monitoreo continuo: Implementación de controles para garantizar que la calidad de los datos se mantenga a lo largo del tiempo.
Gracias a estos procesos, el Gobierno del Dato mejora la confianza en los datos, lo que resulta en decisiones más acertadas y eficientes.
La falta de un adecuado Gobierno del Dato puede llevar a una serie de riesgos que pueden impactar gravemente a una organización, tales como:
- Mala calidad de datos: Sin políticas y controles claros, es fácil que los datos sean inexactos o incompletos, lo que lleva a decisiones erróneas.
- Brechas de seguridad: La ausencia de controles adecuados puede dar lugar a filtraciones o mal uso de información sensible.
- Incumplimiento normativo: Muchas industrias tienen regulaciones estrictas sobre cómo se deben manejar los datos (por ejemplo, GDPR, CCPA). No cumplir con estas normas puede resultar en sanciones severas.
- Pérdida de confianza: Si los datos no son confiables o no están disponibles, la confianza en los procesos de toma de decisiones y en la organización puede deteriorarse.
- Ineficiencia operativa: Los datos desorganizados o mal gestionados pueden ralentizar los procesos y hacer más difícil extraer insights valiosos.
Un Gobierno del Dato bien implementado mitiga estos riesgos y asegura que los datos se utilicen como un activo estratégico.
Un programa de Gobierno del Dato consta de varios componentes esenciales que permiten gestionar los datos de manera eficaz:
- Políticas y normas: Directrices que definen cómo se gestionan los datos dentro de la organización.
- Roles y responsabilidades: Identificación de los actores clave, como propietarios de datos, administradores y custodios, para asegurar que cada aspecto de los datos esté correctamente gestionado.
- Calidad de datos: Procesos para asegurar que los datos sean precisos, completos y consistentes.
- Seguridad de los datos: Controles que protegen los datos de accesos no autorizados y garantizan su confidencialidad e integridad.
- Monitoreo y métricas: Herramientas y procesos para hacer un seguimiento de la implementación y el cumplimiento de las políticas de gobierno del dato.
- Gestión del ciclo de vida del dato: Asegurar que los datos se gestionen desde su creación hasta su eliminación, garantizando que se mantengan útiles y seguros durante todo ese tiempo.
El éxito de un programa de Gobierno del Dato se mide a través de varios indicadores clave de rendimiento (KPIs), que pueden incluir:
- Mejora en la calidad de los datos: Aumento en la precisión, completitud y consistencia de los datos.
- Cumplimiento regulatorio: Nivel de conformidad con las normativas y regulaciones sobre protección de datos (como GDPR o CCPA).
- Eficiencia operativa: Reducción de errores y mejoras en los tiempos de procesamiento de datos.
- Aumento de la confianza en los datos: Los usuarios confían más en los datos para la toma de decisiones, lo que se traduce en decisiones más informadas y ágiles. Evita duplicidades de esfuerzos.
- Reducción de riesgos: Disminución de incidentes relacionados con la seguridad de los datos o su mal uso.
El Gobierno del Dato impulsa un cambio cultural hacia una mentalidad "data-driven", donde las decisiones se basan en datos confiables en lugar de suposiciones o intuiciones. Esto afecta a la organización de las siguientes maneras:
- Mayor transparencia: Los datos se vuelven más accesibles y confiables para todos los niveles de la organización.
- Responsabilidad compartida: Se crean roles y responsabilidades claros relacionados con los datos, involucrando tanto a equipos de negocio como a equipos técnicos.
- Toma de decisiones más informada: La organización se convierte en una entidad más ágil y eficiente, capaz de responder mejor a los cambios del mercado.
