Contexto temporal
Alineamos cada observación con la fecha y la información que estaban realmente disponibles, evitando señales del futuro.
Datos complejos convertidos en variables para entrenar IA.Datos complejos. Variables listas para IA.
Aplicamos nuestros modelos sobre imágenes satelitales, datos geoespaciales y otras fuentes alternativas para entregar variables simples, medibles y trazables que tu equipo puede utilizar directamente.
Del dato complejo a una variable fiable.
El contexto, la cobertura y la procedencia que tu equipo necesita para entrenar, validar y desplegar modelos con confianza.
Cobertura comparable
Normalizamos resolución, frecuencia y espacio para que fuentes distintas puedan analizarse bajo el mismo criterio.
Variables utilizables
Convertimos imágenes, mapas y secuencias visuales en medidas simples que un modelo puede consumir directamente.
Validación reproducible
Contrastamos cada transformación con controles y baselines para documentar qué aporta antes de llevarla a producción.
Procedencia completa
Conservamos fuente, cobertura, versión y cambios de proceso para poder reconstruir cada variable cuando sea necesario.
Entrega preparada
Servimos datasets y actualizaciones con un esquema estable, listos para integrarse en el pipeline actual de tu equipo.
De píxeles, mapas y señales a variables utilizables.
CNW no sustituye el modelo de tu empresa. Prepara la información que necesita: extrae variables, conserva procedencia y entrega un esquema estable para entrenamiento, validación o producción.
Explorar datos alternativos ↗La complejidad fuera.
Las variables dentro.
Procesamos fuentes difíciles de utilizar directamente y entregamos observaciones consistentes, versionadas y preparadas para unirse a los objetivos de tu modelo.
Observaciones
Point-in-timeFechas efectivas y disponibilidad reconstruidas para evitar información futura.
Esquema
VersionadoVariables, transformaciones y confianza documentadas en cada entrega.
Integración
Dataset + APIHistóricos para entrenamiento y actualizaciones para sistemas en producción.
Catálogo de fuentes
Ejemplos de señales que convertimos en variables entrenables.
Imágenes y geoespacial
Cobertura de sueloActividad industrialCambio de infraestructuraDensidad y superficie
Operaciones y movilidad
Flujos logísticosFrecuencia de actividadUtilización de activosEventos operativos
Texto y documentación
Clasificación temáticaCambio de lenguajeEntidades y relacionesRiesgo documental
Entrega para modelos
CSV / ParquetJSONBatchAPIConfidence scores