En algún momento entre hojas de Excel, reportes manuales y empresas operando casi a ciegas, comenzó a aparecer una idea que terminaría convirtiéndose en Datalysis: las compañías de Centroamérica estaban tomando decisiones demasiado importantes con demasiada poca visibilidad.
La empresa todavía no existía. Tampoco existía un plan concreto de startup. Pero sí comenzaba a formarse una obsesión compartida entre tres perfiles completamente distintos: Steven Kawas, salvadoreño; Jaime España, guatemalteco; y Erick Naunay, ecuatoriano. Uno profundamente orientado a la estrategia comercial y expansión. Otro obsesionado con finanzas y eficiencia operativa. Y un tercero enfocado casi completamente en tecnología, arquitectura de sistemas e inteligencia artificial.
Los tres terminarían coincidiendo en el INCAE Business School, en Costa Rica, mientras cursaban programas vinculados a analítica, innovación y negocios. Y aunque provenían de industrias y experiencias distintas, encontraron rápidamente un punto en común: las grandes corporaciones internacionales ya utilizaban estructuras avanzadas de datos para operar con precisión quirúrgica, mientras buena parte de las empresas latinoamericanas seguían dependiendo de intuición, procesos manuales y sistemas fragmentados. 
La pregunta apareció casi naturalmente: ¿por qué el acceso a inteligencia empresarial sofisticada parecía reservado únicamente para compañías gigantes o mercados del primer mundo? La respuesta terminó convirtiéndose en Datalysis.
En 2024, los tres co-founders decidieron construir una empresa enfocada en transformar la forma en que las compañías entienden y utilizan sus datos. Lo hicieron bajo un modelo bootstrap, utilizando capital propio y desarrollando una visión mucho más ambiciosa que la simple reportería corporativa. No querían únicamente crear dashboards atractivos. Querían construir infraestructura inteligente para la toma de decisiones.
Antes de fundar Datalysis, su CEO Steven Kawas, trabajó en una firma boutique de consultoría en Miami, colaborando con compañías gigantescas que ya operaban bajo sofisticadas estructuras de business intelligence, analytics en tiempo real y sistemas unificados de datos. Pero más que quedarse cómodo dentro de ese ecosistema corporativo, aquella experiencia terminó convirtiéndose en un punto de quiebre. Ahí entendió que el verdadero problema no era tecnológico, sino de acceso: mientras las grandes empresas del primer mundo ya tomaban decisiones respaldadas por infraestructura avanzada de datos, buena parte de Latinoamérica seguía operando con procesos manuales y poca visibilidad. Datalysis nació precisamente de esa brecha: llevar tuberías de datos sofisticadas, seguras e impulsadas por inteligencia artificial a empresas salvadoreñas y latinoamericanas que históricamente habían quedado fuera de esa conversación tecnológica.
Posteriormente, con Datalysis operando, el primer cliente llegó en enero de 2025: BomBom. Lo que inició como una solución personalizada rápidamente reveló algo mucho más grande. Empresas completamente distintas —desde negocios gastronómicos hasta compañías industriales o exportadoras— enfrentaban exactamente el mismo problema: tenían enormes cantidades de información, pero muy poca claridad para interpretarla. Ahí es donde entra la arquitectura de Datalysis. Con una propuesta oportuna para que las empresas tomen mejores decisiones con base a data y que este servicio sea accesible para ellos.
La empresa conecta los ERP existentes de cada compañía, crea tuberías de datos seguras sobre infraestructura en Azure, limpia la información y construye una capa centralizada de reportería impulsada parcialmente por inteligencia artificial. Todo ocurre detrás de bambalinas. Nada manual. Nada improvisado. Nada dependiente de archivos perdidos o reportes eternos en Excel.
Hoy Datalysis opera en mercados como El Salvador, Guatemala, Ecuador, Costa Rica, Panamá, Estados Unidos y la meta es que para 2036 Datalysis le provea servicios a más de 500 empresas en todo LATAM entro otros puntos fuera de latinoamérica, trabajando tanto con emprendimientos emergentes como con compañías multinacionales. Y aunque la tecnología es sofisticada, quizás la verdadera innovación está en otra parte: hacer que ese nivel de inteligencia empresarial deje de sentirse inaccesible.
Porque para los tres founders, esta transformación empresarial se parece muchísimo a la llegada de las redes sociales al mundo corporativo. Hubo un momento donde muchas compañías creían que Facebook era irrelevante. Hoy ninguna empresa seria puede ignorar el ecosistema digital. Con los datos y la inteligencia artificial ocurrirá exactamente lo mismo.
La diferencia es que esta revolución no vive frente al público. Vive silenciosamente dentro de las compañías. En dashboards. En automatizaciones. En decisiones invisibles que vuelven a las empresas más rápidas, más eficientes y muchísimo más inteligentes. Y eso es exactamente lo que Datalysis está construyendo para América Latina.