Precios y modalidades de trabajo
Alcance claro. Sin sorpresas.
Cada proyecto se define según los datos y los objetivos concretos, y se cotiza por adelantado, sea cual sea el modelo que corresponda. Así estructuramos el trabajo y esto es lo que determina la inversión.
Cómo trabajamos
Modalidades de trabajo
Formas flexibles de colaborar, ajustadas a la naturaleza de cada problema.
Un ejemplo concreto
La forma de un primer proyecto típico: un descubrimiento pagado fija el alcance y el precio, las demos de cada sprint muestran software funcionando desde las primeras semanas, y una base gobernada llega a producción en 8 a 16 semanas, con un equipo nombrado que el patrocinador conoce antes de firmar y con personas internas en el trabajo desde el primer sprint.
Qué determina el costo
Un precio ajustado al trabajo, no una tarifa de lista
No publicamos un precio único porque no hay dos proyectos iguales. El costo depende de:
- El volumen de datos y la cantidad y complejidad de los sistemas de origen
- Cuántos casos de uso de analítica e IA están dentro del alcance
- El tamaño del equipo y el cronograma objetivo
- Los requisitos de gobierno, cumplimiento y seguridad
Adopción de la práctica, por horizonte
- Primeras 8 a 16 semanas
Bases y primer valor
La práctica de datos se pone en marcha: el alcance queda fijado en un descubrimiento pagado, el gobierno se diseña desde la primera tabla, los datos prioritarios empiezan a fluir y los primeros productos de datos gobernados entran en producción.
- 6 a 12 meses
Escala y autoservicio
La práctica de IA comienza a entregar: los casos de uso se extienden por los equipos y cada nuevo caso llega al primer insight un 60% más rápido. El autoservicio se afianza; los informes manuales quedan atrás.
- Más de 18 meses
Ventaja que se acumula
Ambas prácticas quedan en manos del equipo interno: los nuevos casos de uso se entregan en semanas con un costo operativo un 40% menor, y la transferencia es real. El equipo opera y amplía el trabajo sin nosotros.
Evidencia
Cómo se ve un proyecto
From hand-sorted documents to 95% accurate claims classification in seconds
A claims processing company was sorting documents from many insurance providers by hand, causing delays, errors, and lost files. Using Snowflake Cortex AI functions like AI_EXTRACT, Viewnear automated classification and data extraction, lifting accuracy from 60% to 95% and cutting per-document handling to four seconds.
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Real-time insight into 20,000+ students across campuses, live in seven weeks
A group of universities serving 20,000+ students across Miami and Latin America had academic records and LMS learning events siloed across campuses. Viewnear built a governed, real-time student data pipeline on Snowflake: a governed environment, native Blackboard Data Share integration, and real-time Caliper event streaming, unifying academic and learning-activity data into one governed source.
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One trusted golden record across eight business domains
A commercial-vehicle dealer group ran sales, service, parts, and the back office on separate systems, with no single version of a customer, vehicle, part, or supplier. Viewnear built a corporate master data foundation on Snowflake: a progressive multi-source golden record across eight business domains, using a Medallion architecture, Openflow ingestion, dbt transformations, and per-domain Snowflake CoWork agents.
Leer másDefinámoslo juntos.
Cuéntenos los objetivos y las restricciones, y le presentaremos un modelo, un plan y un precio listos para el directorio.