Ecosistema PAOS
PAOS Lens, la analítica que llega hasta el dato
La mayoría de los cuadros de mando enseñan un número y te dejan solo. PAOS Lens hace lo contrario: cada cifra sabe de qué registro y de qué módulo procede, así que puedes bajar, cruzar, ver los registros que hay detrás y abrir la propia entidad para actuar. Es business intelligence pensado para decidir y hacer, no solo para mirar.
Y no espera a que preguntes: un vigía vigila tus datos en segundo plano y te avisa de lo que de verdad importa.
Drill infinito: del total al registro y a la acción
En PAOS Lens un gráfico no termina en el gráfico. Cada punto conserva su linaje: puedes descomponerlo por cualquier dimensión, cruzarlo con otra, listar los registros exactos que lo forman, pedirle a la IA que lo explique y, cuando lo entiendas, abrir esa cita, esa factura o ese paciente en su módulo para hacer algo al respecto. Analizar y actuar dejan de estar separados.
Un vigía que no duerme
El mayor problema del BI clásico es que exige que alguien mire. PAOS Lens incorpora un vigía con varios detectores que recorren los datos y elevan lo relevante: caídas, picos, desviaciones, oportunidades. La información llega a ti, no al revés.
Arquitectura para crecer
Debajo hay una capa semántica de cubos y un lenguaje de medidas propio que traduce cada pregunta a SQL eficiente sobre PostgreSQL, con vistas materializadas para lo frecuente y un motor analítico columnar (DuckDB sobre ficheros Parquet) para cuando los volúmenes superan los millones de filas.
Estamos ampliando PAOS Lens hacia el drill infinito completo y el benchmarking federado k-anónimo entre organizaciones. La base —BI con IA y el vigía— ya está en producción.
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia de una herramienta de BI tradicional?
En que cada dato conserva su origen: puedes llegar del total al registro individual y abrir la entidad en su módulo para actuar. Además incluye un vigía que detecta lo importante por ti y una capa semántica propia para métricas coherentes.
¿Necesito saber un lenguaje de fórmulas?
No. Puedes preguntar en lenguaje natural; por debajo hay una capa semántica con un lenguaje de medidas propio que garantiza que una métrica signifique lo mismo en toda la organización.
¿Aguanta grandes volúmenes de datos?
Sí: usa PostgreSQL con vistas materializadas y un motor columnar (DuckDB sobre Parquet) para consultas sobre millones de filas.
Actualizado el 2026-08-22.