Por Qué Construí Clarivant

Después de 15 años construyendo sistemas de datos en empresas como P&G y eBay, estoy lanzando oficialmente Clarivant. Y no, esta no es otra historia de "ex-consultor de Big Tech cuelga su letrero". Esta es diferente.

Te explico.

El Problema Que Sigo Viendo

Todas las empresas medianas con las que he hablado tienen la misma película:

Llegan a USD $100M en ingresos. Quizás $500M. Están arrasando en su mercado. El negocio va bien.

Entonces alguien en el C-suite hace una pregunta simple:

"¿Cuál es nuestro customer lifetime value por región?"

Silencio.

"¿Cuánto gastamos en marketing el trimestre pasado vs el presupuesto?"

Más silencio.

"¿Qué productos realmente generan margen vs solo revenue?"

Alguien murmura algo sobre "voy a juntar eso" y "te regreso la información".

Tres semanas después, aparece un archivo de Excel. Está mal. Nadie confía en él. Las decisiones se retrasan.

¿Te suena familiar?

Aquí Está la Cosa

El problema no son los datos. Las empresas tienen TONELADAS de datos.

El problema es la brecha entre "tenemos datos" y "podemos usarlos para tomar decisiones".

Las grandes empresas lo resuelven tirándole dinero:

• Contratan consultoras grandes por $500K+
• Compran Snowflake Enterprise
• Arman equipos de 10 personas en datos
• Esperan 18 meses por resultados

¿Las empresas medianas? Están atoradas.

Demasiado grandes para Excel y PowerBI. Demasiado chicas para soluciones enterprise. No pueden pagar el precio de las grandes firmas. No pueden esperar 18 meses por resultados.

Entonces se las arreglan con hojas de cálculo, reportes manuales, y decisiones basadas en intuición en vez de datos.

He visto esto pasar docenas de veces. Y honestamente, me frustra.

Porque estas empresas SÍ pueden tener analítica de nivel enterprise. He construido esos sistemas. Sé qué funciona.

Mi Momento de "Excel Hell"

Descubrí el poder de la analítica de datos como la mayoría: por desesperación.

Cuando trabajaba en Future Electronics en Montreal, alguien me pasó un archivo de Excel con más de 60,000 filas.

El archivo ni siquiera abría. Excel en ese entonces no podía manejar tantas filas.

Entré en pánico. Luego me dio curiosidad.

Ese momento me obligó a aprender Access. Luego SQL. Luego macros y automatización. Lo que empezó como un workaround se volvió una revelación:

Si sabías usar tablas dinámicas y formato condicional, estabas en el top 1% de usuarios de Excel en cualquier empresa.

Y si podías automatizar eso con macros, te volvías indispensable.

Esa curiosidad se volvió un patrón.

En P&G, cuando Excel y Access ya no eran suficientes, aprendí R, KNIME y Hadoop.

En eBay, cuando necesitaba procesar millones de transacciones, aprendí machine learning a escala—construyendo pipelines que manejaban 50M+ usuarios en 15 países.

La progresión no fue planeada—fue impulsada por resolver problemas cada vez más complejos.

Y esto es lo que me di cuenta en el camino:

Las herramientas importan mucho menos que saber qué problema estás resolviendo en realidad.

La Brecha del Mercado Medio

Pasé 10 años en P&G y eBay construyendo sistemas que movían operaciones de miles de millones de dólares:

• Analítica de Walmart que movía millones en decisiones de gasto
• Infraestructura de marketplace multi-país sirviendo 50+ millones de usuarios
• Modelos predictivos que optimizaban supply chain y targeting de clientes

Cada vez que hablaba con empresas medianas sobre sus retos de datos, escuchaba lo mismo:

"Necesitamos lo que construiste en [P&G/eBay], pero no podemos pagar el precio enterprise."

¡Y tienen razón! No pueden pagar:

• Proyectos de consultoría de $500K+ que tardan 18 meses
• Consultores junior "aprendiendo con su dinero"
• Herramientas de BI que cuestan más que todo su presupuesto de IT
• Plataformas enterprise que requieren un equipo de 5 personas para mantener

Pero aquí está lo que me frustraba:

NO NECESITAN gastar tanto.

Los frameworks son los mismos ya seas P&G o una empresa de e-commerce de $200M.

La diferencia es velocidad de ejecución y enfoque.

Por Eso Existe Clarivant

Clarivant toma los frameworks que impulsaron operaciones Fortune 100 y los hace accesibles a las empresas que más los necesitan.

Sin consultores junior descubriendo cómo con tu dinero.

Sin fases de discovery de 18 meses que solo producen PowerPoints.

Sin scope creep sorpresa que duplica tu presupuesto.

Solo playbooks probados, expertise senior, y ROI medible.

Nuestro primer cliente (una empresa B2B SaaS) vio 606% de ROI en el Año 1 con una migración de modern data stack.

Otro redujo costos de supply chain en 18%.

Otro mejoró customer targeting en 23%.

Estos no son "proyectos de datos". Son resultados de negocio.

Para Quién Es Esto

Si eres CFO o COO de una empresa mediana (USD $100M-$1B+ en ingresos), y estás:

• Ahogándote en hojas de cálculo y reportes manuales
• Frustrado porque no puedes obtener respuestas claras de tus datos
• Cansado de herramientas de BI que prometen "self-service" pero aún necesitan un equipo
• Quemado por consultores que vendieron con partners, entregaron con juniors
• Preguntándote por qué no puedes tener lo que tiene el Fortune 500

Esto es exactamente para ti.

El Patrón Que Sigo Viendo

Así se ve un proyecto exitoso:

Mes 1: Discovery + Quick Wins

• Identificar fuentes de datos, pain points, stakeholders clave
• Entregar 1-2 reportes automatizados que ahorran 10+ horas/semana
• Construir confianza con stakeholders

Mes 2-3: Construcción de Infraestructura

• Data warehouse moderno desplegado
• Pipelines de datos core automatizados
• Semantic layer establecido

Mes 4-6: Escalar y Optimizar

• Suite de analítica completa operacional
• Analítica self-service para equipos clave
• Mejora continua basada en uso

Resultado: ROI en 3-6 meses, no 18 meses.

Para un cliente B2B SaaS: implementación de 3 meses, 606% ROI Año 1.

Para un cliente de supply chain: implementación de 4 meses, reducción de costos del 18%.

Mismo playbook. Diferente industria. Resultados consistentes.

Qué Hace Esto Diferente

No voy a endulzarlo: hay muchos consultores de analítica por ahí.

Esto es lo que hace a Clarivant diferente:

1. Expertise senior desde el día uno

• Trabajas directamente con alguien que ha construido estos sistemas antes
• A escala. Para empresas globales. Exitosamente.
• Sin handoff a juniors después de la venta

2. Frameworks probados

• No "best practices" de white papers
• Métodos realmente usados para mover millones en valor de negocio
• Adaptados para velocidad y presupuesto de mercado medio

3. Resultados medibles

• Cada proyecto se amarra a métricas de negocio (margen, costo, churn, revenue)
• ROI en meses, no años
• Sin métricas vanidosas, sin dashboards bonitos que nadie usa

4. Velocidad y accountability

• Entrega más rápida que las grandes firmas
• Más estratégico que una herramienta
• Más confiable que contratar y cruzar los dedos

Cómo Trabajamos

Cada proyecto sigue el mismo proceso probado:

Fase 1: Discovery (Semana 1-2)

• Mapear tu estado actual: dónde viven los datos, quién los usa, qué se rompe
• Identificar las 2-3 oportunidades de mayor ROI
• Definir métricas de éxito amarradas a resultados de negocio

Fase 2: Diseño (Semana 2-4)

• Arquitectar la solución usando best practices de modern stack
• Validar enfoque técnico con tu equipo
• Lockear scope, timeline y entregables

Fase 3: Construcción (Semana 4-10)

• Implementar infraestructura (Snowflake, dbt, Fivetran)
• Construir semantic layer y modelos de analítica
• Quality gates en cada milestone

Fase 4: Handoff (Semana 10-12)

• Training y documentación
• Transferencia de conocimiento a tu equipo
• Opcional: retainer de advisory continuo

Sin sorpresas. Sin scope creep. Milestones claros con decisiones go/no-go.

Los Frameworks Que Impulsan Esto

Estos no son "best practices" de white papers. Estos son los playbooks reales que usé en P&G y eBay:

Implementación de Modern Data Stack

• Snowflake para storage + compute
• dbt para lógica de transformación
• Fivetran para pipelines automatizados
• Capa de BI (Looker, Tableau, o custom)

La Arquitectura de Cuatro Capas

• Raw data → Staging → Intermediate → Marts
• Cada transformación documentada y testeada
• Control de versiones, peer review
• Una sola fuente de verdad para cada métrica

Quality Gates en Cada Paso

• Tests de calidad de datos integrados en pipelines
• Alertas automatizadas en anomalías
• Cambios de schema requieren aprobación
• Health checks mensuales

Esta es la misma infraestructura que impulsó operaciones de $500M+.

Adaptada para velocidad y presupuesto de mercado medio.

Lo Que Realmente Obtienes

No PowerPoints. No promesas. Infraestructura real:

• Data warehouse moderno (Snowflake) con pipelines automatizados
• Capa de transformación (dbt)—documentada, testeada, con control de versiones
• Semantic layer—una sola fuente de verdad para cada métrica de negocio
• Suite de analítica—dashboards y reportes self-service
• Documentación—arquitectura técnica, diccionario de datos, runbooks
• Training—tu equipo puede mantener y extender el sistema

Eres dueño de todo. Sin vendor lock-in. Sin dependencia continua de mí.

(Aunque la mayoría de los clientes me mantienen en retainer para optimización y nuevos casos de uso.)

Una Nota Personal

Mira, he pasado 15 años aprendiendo a convertir caos de datos en claridad. He vivido el infierno de Excel, las implementaciones de BI fallidas, las juntas de "¿por qué este número no coincide con ese reporte?".

Construí Clarivant porque estoy cansado de ver empresas medianas batallando con problemas que sé cómo resolver.

Si estás leyendo esto y piensas "este wey le entiende"—tienes razón. Le entiendo.

Porque he estado en tus zapatos.

Qué Sigue

Clarivant está oficialmente abierto al negocio desde hoy.

Si quieres platicar sobre tus retos de datos, aquí estoy.

Si conoces un CFO que se está ahogando en Excel hell, mándalo conmigo.

Si tienes curiosidad de cómo abordaríamos tu situación específica, hablemos.

Sin presión. Sin venta agresiva. Solo una conversación sobre si somos fit.

Agenda una llamada de discovery o contáctame en LinkedIn.

Bienvenido a Clarivant. Convirtamos tu caos de datos en claridad.

— Arturo