Inventario de activos, silos de datos y riesgos de cumplimiento iniciales.
Definición de casos de uso de alto impacto, KPIs maestros y roadmap de capacidades.
Diseño de Lakehouse, dominios de datos y esquema de permisos unificado.
Construcción de pipelines con Quality Gates automatizados y catálogos de datos.
Modelado semántico, dashboards estratégicos y prototipos de Machine Learning.
DataOps continuo, observabilidad y mejora de la madurez organizacional.