Sobre nosotros
Convertimos datos complejos
en decisiones claras
ARST Data es un equipo especializado en inteligencia de datos para los sectores de automoción, seguros y finanzas. Construimos modelos predictivos, pipelines de datos y herramientas analíticas que ayudan a profesionales a tener más información y tomar mejores decisiones.
Nuestra misión
Democratizar el acceso a inteligencia de datos de calidad institucional. Históricamente, los modelos predictivos y los datos procesados de alta calidad han estado reservados a grandes corporaciones con equipos de data science propios. Queremos cambiar eso.
Nos centramos en sectores concretos que conocemos a fondo — automoción eléctrica, seguros y macro de Europa y LatAm — y construimos herramientas que funcionan para el profesional que no tiene tiempo de limpiar datos ni entrenar modelos desde cero.
Por qué ARST Data
- 🎯
Especialización vertical
No somos un proveedor genérico. Cada modelo y cada dataset está pensado para un caso de uso específico en sectores que conocemos.
- 🔬
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 construimos nuestros modelos y datasets
Fuentes primarias y secundarias
Combinamos datos propios scrapeados de fuentes primarias (concesionarios, bolsas de coches, registros oficiales) 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. Reentrenamiento periódico con datos frescos.
Validación y backtesting
Holdout temporal estricto. Los modelos se evalúan siempre sobre datos que no han visto para garantizar que la generalización es real y no fruto de overfitting.
¿Hablamos?
Si tienes un caso de uso concreto o quieres saber si podemos ayudarte, cuéntanoslo. Respondemos en menos de 24 horas.
Contactar con nosotros