Consiste en la renovación de las arquitecturas y repositorios de datos, para consolidar la información útil, dispersa y poco accesible, que se encuentra almacenada tanto en orígenes de datos internos como externos, en repositorios estructurados. A partir de estos repositorios estructurados, se crean, entrenan y aplican modelos analíticos orientados a reglas de negocio que habilitan su proyección en tareas automáticas y de aprendizaje con Machine Learning e IA.