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Convertimos datos complejos en decisiones claras

ARST Data es un equipo especializado en inteligencia de datos para automoción, seguros y finanzas. Construimos modelos predictivos, pipelines de datos y herramientas analíticas para profesionales que no tienen tiempo de limpiar datos ni entrenar modelos desde cero.

60M+
Observaciones procesadas
13
Mercados EU activos
1,4M+
Anuncios activos
99,5%
Uptime de datos

Inteligencia de datos 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.

Cómo construimos nuestros 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 scrapeados de fuentes primarias 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.

Machine learning supervisado

Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM), Random Forest y modelos de regresión con Conformal Prediction para intervalos de confianza calibrados.

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.

Trabajemos juntos

¿Tienes un caso de uso?

Cuéntanos el problema concreto. Si podemos ayudarte con datos, modelos o análisis, te lo decimos directamente. Respondemos en menos de 24 horas.