Nosotros
Convertimos datos complejosen decisiones claras.
ARST Data nació como una plataforma de valoración de vehículos de ocasión para 13 mercados europeos. Cada noche procesamos cerca de 3M de anuncios de segunda mano, de los que ~1,4M están activos en cada momento, y los convertimos, con un motor propio de XGBoost multi-nivel (L2/L3/L4 según el volumen de datos por modelo), en tasaciones calibradas contra ventas reales. Sin humo: cada cifra que publicamos se puede auditar.
Mercados EU activos
Anuncios procesados
Observaciones históricas
Misión
Inteligencia institucional,accesible a cualquier equipo.
Históricamente, los modelos predictivos y los datos de calidad institucional han estado reservados a grandes corporaciones con equipos de data science propios. Queremos cambiar eso.
Nos centramos en sectores concretos que conocemos (automoción eléctrica, seguros y macro de Europa y LatAm) y construimos herramientas que funcionan de inmediato, sin infraestructura adicional.
Especialización vertical
No somos un proveedor genérico. Cada modelo y cada dataset está pensado para un caso de uso específico en sectores que conocemos: automoción, seguros y macro de Europa y LatAm.
Rigor cuantitativo
Cada modelo pasa por validación cruzada, backtesting y auditoría de fuentes. No publicamos señales que no podemos defender con números.
Datos actualizados
Pipelines automatizados que agregan y normalizan datos continuamente. La señal que llega tarde pierde valor.
Sin conflictos de interés
Somos independientes. Sin distribuidores de producto ni incentivos ocultos. Nuestro único objetivo es que tomes mejores decisiones.
Metodología
Cómo construimosnuestros modelos y datasets.
Desde la ingesta de datos hasta la predicción final, cada paso está diseñado para garantizar rigor estadístico y reproducibilidad.
Fuentes primarias y secundarias
Combinamos datos propios recogidos de fuentes primarias del mercado con feeds macroeconómicos de organismos públicos: BCE, INE, SUSEP, Banco de España.
Normalización y limpieza
Deduplicación, detección de outliers, normalización de nombres de modelos, versiones y equipamientos. Un modelo de ML es tan bueno como los datos que lo alimentan.
Motor propio multi-nivel
Gradient Boosting (XGBoost) organizado en tres niveles — L2 por segmento, L3 por marca y modelo, L4 por versión exacta — según cuántos datos reales existan. Conformal Prediction calibra los intervalos de confianza de cada tasación.
Validación y backtesting
Holdout temporal estricto. Los modelos se evalúan sobre datos que no han visto para garantizar que la generalización es real y no fruto de overfitting.
Productos
Seis productos.Un pipeline de datos.
Todos los productos de ARST Data se alimentan del mismo pipeline de datos, lo que garantiza consistencia y coherencia entre las distintas capas de análisis.
Trabajemos juntos
¿Tienes un casode uso?
Cuéntanos el problema concreto. Si podemos ayudarte con datos, modelos o análisis, te lo decimos directamente. Respondemos en menos de 24 horas.