Automatización de Censos — Data & IA

Ingesta, limpieza y armonización automática de censos para analítica avanzada.

Explorar posibilidades Casos de uso

LABPrototipo

Mencionado en

Datos Abiertos MX

GovTech Summit 2024

2.4M

Registros procesados

Fuentes integradas

92%

Reducción tiempo

96%

Precisión armonización

Cómo funciona

Visualiza tendencias demográficas con drill-down por región

Flujo de datos con validaciones y trazabilidad MMIA

Compara censos de diferentes años armonizados automáticamente

El problema

Gobiernos y organizaciones luchan con datos censales dispersos en formatos incompatibles. Procesamiento manual toma meses, genera errores, y bloquea decisiones urgentes.

Puntos de dolor identificados:

Censos en PDF, Excel, XML con esquemas heterogéneos

Limpieza manual consume 60-80% del tiempo de analistas

Falta de armonización impide comparar datos entre regiones/años

Sin trazabilidad: cambios no documentados, auditoría imposible

Dashboards obsoletos: reportes estáticos sin drill-down

La solución

Pipeline automatizado de ETL con IA para mapeo semántico, limpieza adaptativa, y armonización multi-fuente. Entrega en dashboards interactivos o API lista para integrarse.

Características implementadas:

Ingesta automática: PDF, Excel, CSV, XML, bases SQL con parsers inteligentes

Limpieza con ML: detección de outliers, imputación estadística, deduplicación

Armonización semántica: mapeo automático de columnas entre fuentes

Trazabilidad MMIA: cada transformación documentada y auditable

Dashboards interactivos con Streamlit o Power BI

API REST para integración con sistemas existentes

Historias reales

“Teníamos 18 bases censales de diferentes años en formatos caóticos. El proceso manual tomaba 4 meses por ciclo. Con el pipeline automatizado de Majestic Lab, en 6 semanas tuvimos dashboard interactivo con drill-down por región y comparativas históricas.”

Lic. Jorge Mendoza

Director de Datos Abiertos · Gobierno Municipal de León

Pipelines robustos

ETL reproducible con trazabilidad.

Armonización

Mapeo semántico multi-fuente.

Entrega ágil

Dashboards y APIs.

Proceso de implementación

Descubrimiento

2 semanas

Análisis de fuentes, esquemas, calidad de datos. Identificación de reglas de negocio y validaciones.

Prototipo ETL

4 semanas

Pipeline de ingesta + limpieza con validación en datos reales. Iteración con stakeholders.

Armonización

3 semanas

Mapeo semántico entre fuentes, validación de consistencia, generación de dataset unificado.

Entrega

2 semanas

Dashboards finales, documentación técnica, capacitación, y transferencia de conocimiento.

Stack tecnológico

Tecnologías modernas, probadas y escalables que garantizan calidad y rendimiento.

Python

Core

Pandas

ETL

Apache Airflow

Orquestación

Spacy

NLP

PostgreSQL

Storage

Streamlit

Dashboards

FastAPI

API

Docker

Deploy

“Teníamos 18 bases censales de diferentes años en formatos caóticos. El proceso manual tomaba 4 meses por ciclo. Con el pipeline automatizado de Majestic Lab, en 6 semanas tuvimos dashboard interactivo con drill-down por región y comparativas históricas. ROI inmediato.”

Lic. Jorge Mendoza

Director de Datos Abiertos · Gobierno Municipal de León

92%

Reducción tiempo

Bases armonizadas

Semanas entrega

Proyecto a medida

A convenir

Descubrimiento
Blueprint
Entrega

Contactar

Preguntas frecuentes

¿Qué fuentes de datos soportan?

PDF, Excel, CSV, XML, bases SQL, APIs gubernamentales. Respetamos licencias y privacidad de cada fuente. Para datos sensibles, trabajamos con protocolos de anonimización.

¿Cuánto tiempo toma un proyecto típico?

Entre 8-12 semanas dependiendo de complejidad. Fases: Descubrimiento (2 sem) → Prototipo (4 sem) → Armonización (3 sem) → Entrega (2 sem).

¿Cómo garantizan calidad de datos?

Pipeline con validaciones automáticas en cada etapa. Reportes de calidad con métricas de completitud, consistencia, y precisión. Revisión humana en puntos críticos.

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