Así construyo un diagnóstico de calidad de datos en los primeros 30 días de un proyecto: qué mido, cómo lo mido, qué priorizo y cómo convierto los hallazgos en un plan de acción útil.
Excel como capa de entrada de datos: cómo procesarlo con Node.js antes de enviarlo al PIM
Muchos proveedores entregan datos en hojas de cálculo. La clave no es rechazarlas, sino convertirlas en una entrada controlada. Erwin muestra cómo usar Node.js para leer, validar y transformar archivos Excel antes de que entren al PIM.
5 usos de Excel que siguen siendo válidos cuando ya tenés un PIM instalado
Una guía práctica para entender en qué momentos Excel sigue siendo útil dentro de un ecosistema PIM, sin romantizarlo ni convertirlo en un problema.
Cómo calculo el costo real de un catálogo mal gestionado antes de proponer cualquier solución
Un catálogo mal gestionado no solo genera desorden. Genera costo. Antes de proponer un PIM, una integración o un rediseño del modelo de datos, yo necesito responder una pregunta más básica: cuánto le está costando hoy a la empresa seguir operando así.
Cómo organizar en Excel los datos del ERP antes de convertirlos en un catálogo que vende
Un flujo práctico para transformar datos operativos en información clara, estructurada y lista para eCommerce, PIM o marketplaces.
He limpiado más de 200.000 registros entre ERPs y catálogos: esto es lo que encuentro siempre
Cuando una empresa intenta vender con datos pensados solo para operar, el catálogo empieza a fallar. En este artículo explico cuáles son las inconsistencias que encuentro una y otra vez al reconciliar el dato de compra del ERP con el dato de venta del catálogo, por qué frenan la publicación y qué orden mínimo hace falta antes de hablar de integración o PIM.
Qué es la calidad de datos de producto y cómo medirla antes de que impacte en ventas
Descubrí qué es la calidad de datos de producto, cuáles son sus 4 dimensiones y cómo medirla con un diagnóstico simple antes de que afecte ventas, devoluciones y consistencia del catálogo.
El costo invisible de los datos de producto mal gestionados
Una ficha de producto incompleta no produce un error visible: simplemente vende menos. Cuando faltan dimensiones, materiales, compatibilidades o imágenes suficientes, el comprador no suele reclamar; abandona la compra. Por eso, una parte relevante de la pérdida comercial en eCommerce no proviene del producto, sino de la calidad del dato.