Multi-origen
El dato relevante vive en tres o más sistemas distintos — CRM, mensajería, llamadas, tickets, transaccional, archivos. Sin OpenDome el cruce requiere IT y, normalmente, una semana de espera.
Tu cartera, tu cumplimiento, tu equipo. Nueve maneras de verlos.
Casos reales donde el patrón Data Lake + Dome cambia cómo se trabaja con datos · multi-origen, scope por actor, audit por acceso · sin slides, con números.
Tres condiciones que se cumplen en los nueve casos de uso de esta página.
Si tu caso no encaja en estos principios, probablemente OpenDome no sea la herramienta correcta. Si encaja, los detalles abajo importan.
Scope atómico
El agente lee solo los campos que necesita. Tú ves los agregados. El auditor ve el log. Tres vistas distintas del mismo dato — impuestas como propiedad de infraestructura, no como configuración.
Audit per acceso
Cada lectura deja rastro. Trazable a seis meses por celda, actor, scope y política vigente — el regulador puede reconstruir cualquier pregunta en minutos, no en semanas.
Segmenta tu cartera cruzando datos que viven en cuatro sistemas distintos.
Sin pasar por IT. Sin exponer datos que el equipo no debería ver. El agente lee lo que necesita; tú ves los agregados; el auditor ve el log. Tres vistas distintas del mismo dato real.
ESCENARIO
Una directora de marketing en una empresa B2B quiere lanzar una campaña de retención para clientes con contrato premium que han estado inactivos los últimos seis meses, y cuyas últimas interacciones — calls, emails, tickets — muestran señales negativas.
El dato relevante vive en cuatro sistemas que históricamente no se hablaron entre sí. La pregunta "¿qué cuentas premium están en riesgo?" no se puede contestar sin cruzar los cuatro. Pero el equipo de marketing no debería tener acceso al contenido bruto — eso es PII de cliente.
ANTES Y CON OPENDOME ANTES CON OPENDOME
- ×Una semana de espera vía IT
- ×IT bloqueado en colas de prioridad
- ×CSV con PII expuesta al equipo
- ×Cero trazabilidad granular del acceso
- ✓Cuatro minutos de respuesta
- ✓Tú decides cuándo iterar la segmentación
- ✓Solo los campos necesarios, por celda
- ✓Log atómico ante auditoría
LO QUE VE CADA ACTOR Marketing Directora · campaña Agente segmentation-agent · sess-7f2a Auditor DPO + Compliance
248 cuentas segmentadas
- ▸72% banca · 21% energía
- ▸Sentimiento medio 0.32
- ▸Inactividad media 184 días
- ▸Contrato anual €120k+
bancapremiumat-risk
- ×emails brutos
- ×transcripts de calls
4 orígenes consultados
- ▸contract_status (CRM)
- ▸sentiment_score (calls)
- ▸last_contact_days (mail)
- ▸ticket_severity (support)
denied:piiaggregate-only
- ×transcripts crudos
- ×contract_value €
1,247 accesos registrados
- ▸Celda · scope efectivo
- ▸Actor · sesión · timestamp ms
- ▸Policy_id · versión vigente
- ▸Decisión · allow/deny + razón
retención 6 mesesexport DORA
- ×contenido bruto
- ×agregados nominales
248 cuentas segmentadas con éxito
4 min vs 1 semana antes con IT en medio
0 PII expuesta al equipo de marketing
100% trazable a seis meses por celda
Detecta siniestros sospechosos sin que el perito vea más datos de los que necesita.
Cruza siniestro nuevo + histórico del asegurado + patrones en la cartera + señales externas. El agente flagea con razones explicables. El humano decide. El regulador audita.
ESCENARIO
Un perito de siniestros en una compañía de seguros recibe treinta casos nuevos al día. Algunos son fraudulentos. Detectarlos requiere cruzar al menos cinco orígenes: la descripción del siniestro, el historial del asegurado, patrones similares en la cartera, condiciones externas (clima, tráfico el día del incidente), y señales sociales públicas.
Las redes neuronales del proveedor anterior eran caja negra — no explicaban por qué un siniestro era sospechoso. Los falsos positivos rompían la relación con el cliente. Y la regulación sectorial (DORA, normativa de seguros) pide explicabilidad y trazabilidad — el peor escenario para un modelo opaco.
ANTES Y CON OPENDOME ANTES CON OPENDOME
- ×Caja negra · sin explicabilidad
- ×Falsos positivos rompen confianza
- ×Perito ve PII de asegurados similares
- ×Imposible justificar ante regulador
- ✓Cada flag con razones explícitas
- ✓Asegurados con historial limpio nunca flagged
- ✓PII anonimizada · celdas por siniestro
- ✓Audit trail directo para DORA + sector
LO QUE VE CADA ACTOR Perito Equipo siniestros · turno mañana Agente fraud-detector · v2.1 Auditor Compliance sectorial
32 siniestros del día
- ▸4 con scoring alto de sospecha
- ▸Razones explicitadas por flag
- ▸Históricos referenciados (anon)
- ▸Decisión: confirmar / descartar
priorizadopendiente revisión
- ×PII de asegurados similares
- ×Transcripts no relacionados
5 orígenes correlados
- ▸claim_description (siniestro)
- ▸history_score (asegurado)
- ▸pattern_match (cartera anon)
- ▸weather + traffic (externo)
ml-explainedno-pii-cross
- ×identidad asegurados similares
- ×contenido bruto de calls
6 años retención requerida
- ▸Id_siniestro · scope del perito
- ▸Modelo + versión + policy_id
- ▸Decisión · razones · timestamp
- ▸Exportable a regulador en horas
DORA-readysector compliant
- ×contenido bruto
- ×PII no-relacionada
65% reducción en revisión manual
+23% fraudes detectados vs proveedor anterior
0 falsos+ sobre historial limpio
100% auditable ante DORA y sector
Otras situaciones donde vemos el mismo patrón repetirse.
No tan detallados aquí. Si alguno te toca de cerca, lo profundizamos contigo en una reunión técnica.
Revisión de cartera SME tras shock macro
Flag de deterioro en cinco mil clientes en doce horas cruzando transacciones, sector y comunicaciones. Sin migración ni replicación masiva.
Respuesta a auditoría DORA por persona y fecha
Reconstruir cualquier acceso a un dato concreto, por fecha y por actor, en minutos en vez de semanas. El audit log es la fuente, no una reconstrucción.
Co-piloto clínico aislado por paciente
Cruce de imagen + historia + protocolo respetando aislamiento estricto. El agente nunca ve datos de pacientes distintos al activo en sesión.
Escalado contextual con scope al ticket
Agent lee historia del cliente + KB + logs del producto, con scope limitado al ticket activo. Sin exponer tickets de otros clientes ni PII no necesaria.
Gestión de demanda sin exponer hogares
Smart-meters + clima + consumos agregados, anonimizados por celda. El operador ve patrones y picos, nunca consumos de hogares individuales.
Churn predicción cross-product con scopes por equipo
Móvil + internet + TV en una sola predicción. El equipo comercial ve segmentos; analytics ve modelos; ninguno ve PII cruzada sin justificación.
Onboarding adaptativo sin filtrar salarios
Material personalizado por perfil y por historia interna. El agente lee rol, fecha de entrada, equipo. Nunca compensación ni evaluaciones.
Agente ciudadano con celdas por NIF
Trámites cruzando registros entre administraciones — vivienda, fiscal, sanidad — con celda por NIF estrictamente aislada. Cada cruce queda auditado.
¿Tu caso encaja?
Si reconoces el patrón en algo concreto que tenéis hoy, ven a contárnoslo.
Treinta minutos. Cero slides. Vuestro caso aplicado al patrón Data Lake + Dome.
Pedir reunión técnica