# Data & Context Studio: preparación de datos y contexto comercial > Conecte sus fuentes, prepare sus datos y defina qué significan, para que el análisis, la IA y la ejecución del pricing trabajen sobre una base comercial compartida. Data & Context Studio forma parte de todas las suscripciones de Revomo. Source: https://revomo.ai/es/product/data-context-studio/ --- ## Convierta los datos comerciales en contexto listo para decidir. Conecte sus fuentes, prepare sus datos y defina qué significan, para que el análisis, la IA y la ejecución del pricing trabajen sobre una base comercial compartida. Ver el Studio en acción[Hablar de sus datos](https://revomo.ai/es/contact/?plan=Data%20%26%20Context%20Studio) - **01**Conectar y preparar - **02**Construir y transformar - **03**Definir el contexto - **04**Gobernar y trazar - **05**Impulsar cada funcionalidad Data Hub */* Datasets */* **Invoice lines** Sync now New record Pricing review Drag here to set row groups Jump to column | Invoice | Customer | Product | Qty | List price | Net price | Discount % | Margin % | 1 | INV-20418 | Northline Supply | 2" PVC coupling | 500 | $5.20 | $4.62 | 11.2% | 31.4% | 2 | INV-20418 | Northline Supply | 3/4" tee | 1,200 | $1.32 | $1.18 | 10.6% | 34.0% | 3 | INV-20421 | Harbor Mechanical | 1" ball valve | 40 | $13.10 | $11.80 | 9.9% | 27.9% | 4 | INV-20422 | Ridgeway Plumbing | 2" elbow 90° | 300 | $3.45 | $3.05 | 11.6% | 29.2% | 5 | INV-20425 | Ridgeway Plumbing | 1/2" coupling | 2,000 | $0.58 | $0.51 | 12.1% | 30.8% | 6 | INV-20427 | Summit Builders | 2" PVC coupling | 250 | $5.20 | $4.78 | 8.1% | 33.6% | 7 | INV-20430 | Lakeside Contractors | 1" ball valve | 25 | $13.10 | $12.05 | 8.0% | 29.4% | 8 | INV-20431 | Northline Supply | 4" cleanout | 60 | $9.80 | $8.62 | 12.0% | 26.1% | 9 | INV-20433 | Harbor Mechanical | 3/4" tee | 800 | $1.32 | $1.21 | 8.3% | 36.2% | 10 | INV-20436 | Summit Builders | 2" elbow 90° | 150 | $3.45 | $3.12 | 9.6% | 30.1% | 11 | INV-20438 | Lakeside Contractors | 1/2" coupling | 1,500 | $0.58 | $0.53 | 8.6% | 32.4% | 12 | INV-20440 | Northline Supply | 1" ball valve | 60 | $13.10 | $11.66 | 11.0% | 27.1% | 13 | INV-20441 | Harbor Mechanical | 4" cleanout | 24 | $9.80 | $8.92 | 9.0% | 28.3% | 14 | INV-20443 | Summit Builders | 3/4" tee | 1,000 | $1.32 | $1.19 | 9.8% | 34.7% | 15 | INV-20444 | Ridgeway Plumbing | 2" PVC coupling | 400 | $5.20 | $4.68 | 10.0% | 32.0% | 16 | INV-20446 | Lakeside Contractors | 2" elbow 90° | 200 | $3.45 | $3.19 | 7.5% | 31.5% | 17 | INV-20447 | Harbor Mechanical | 2" PVC coupling | 350 | $5.20 | $4.73 | 9.0% | 32.6% | 18 | INV-20449 | Summit Builders | 1/2" coupling | 2,400 | $0.58 | $0.52 | 10.3% | 31.6% | 19 | INV-20451 | Northline Supply | 3/4" tee | 900 | $1.32 | $1.17 | 11.4% | 33.4% | Page Size: **50 ** **1** to **50** of **18,412** · Page **1** of **369** **Edit column: Net price** $ USD Basic settings Name *Net price* Description *Invoice price after on-invoice discounts, excluding rebates and freight. USD per pricing unit, dated by invoice date.* Semantic tags *** measure:price:net_invoice*** Data type *Money * Currency *USD * Validation and behavior Validation rules ***Numeric range · greater than 0****Comparison · not above List price*** **Strict type validation** Invalid imported values go to staging instead of silently becoming empty. **Allow record editing** Used By (2) Margin by customer*reads from* Fittings cost-plus*looks up* Source records, business definitions and dependencies in one workspace. 01 · Conectar y preparar ### Reúna sus datos comerciales. Conecte sistemas y archivos, revise su estructura y resuelva los problemas de datos antes de que lleguen a las decisiones comerciales. Staging #### Las filas erróneas esperan a corregirse, no se pierden. Un valor que no cumple su tipo o una regla de validación deja la fila en espera, con su texto original. Corrija una fila o muchas a la vez, y las filas que pasan entran en el dataset. **Staging** Costes de proveedores Problemas | Coste unitario | Inicio de vigencia | 1 problema · no es un número | 12,40 | 2026-04-01 | 1 problema · fecha no válida | 4.10 | 31/02/2026 | 1 problema · no es un número | n/a | 2026-04-01 | **Actualización masiva: Coste unitario** Coincidencia literal Expresión regular Tabla de correspondencias Buscar valor exacto *,* Sustituir por *.* Cancelar Aplicar actualización Perfilado #### Vea lagunas e incoherencias antes de que lleguen a un precio. Perfile un dataset para ver, en cada columna, la proporción de valores ausentes y únicos, su distribución o sus valores más frecuentes, con un resumen de IA de lo que conviene mirar primero. **Perfil** Líneas de factura Únicos (%) 10.0 Ausentes (%) 19.9 Distribución de valores **************************************** 0% 25% 50% **Grupo de productos** Texto Distintos 148 Ausentes (%) 77.1 Valores más frecuentes - Fittings ****412** - Valves ****281** - FITTINGS ****57** - (ausente) ****687** aviso Grupo de productos falta en el 77.1% de las filas, y «FITTINGS» parece una segunda grafía de «Fittings». Recomendación: normalizar los valores del grupo de productos antes de agrupar precios por ellos. Importación y esquema #### Revise la estructura antes de que llegue la primera fila. Prepare un archivo, compruebe los tipos detectados y acepte o edite los nombres, tipos, descripciones y tags sugeridos para cada columna. **Importar** Costes de proveedores - Elegir origen - Revisar asignación - Importar datos **Asignación de columnas** 4 columnas de origen nuevas Sugerencia de IA Seleccionar columnas para importar | Nombre de columna | Tipo de datos | Tags | ITM_NO | Número de artículo*IA* | Text*IA* | identifier:product:sku | MTL_STD_CST | Coste estándar*IA* | Money*IA* | measure:cost:standard | EFF_DT | Inicio de vigencia*IA* | Date*Auto* | | VND | Proveedor*IA* | Text*Auto* | | Integraciones #### Mantenga al día las fuentes conectadas. Los datasets conectados se actualizan según su propia programación, y las columnas que aparecen en una fuente pueden añadirse y rellenarse con datos históricos. **Conexiones de integración** Cómo funciona: archivos, sugerencias, conectores y staging Libros de Excel Las importaciones leen archivos CSV y TSV. En un libro de Excel, elija las hojas que necesite en File Manager (con la fila de cabecera), y cada una se convierte en un archivo CSV listo para importar. Sugerencias de columnas Las sugerencias se basan en la cabecera de cada columna y en hasta cinco valores de muestra. Todas las sugerencias se pueden editar, y ninguna lleva una puntuación de confianza. Conectores Hoy se conectan Databricks, Salesforce y Google Drive. Las sincronizaciones se ejecutan manualmente o según una programación (de cada hora a cada mes, o cron); Salesforce se sincroniza de forma incremental y los demás se actualizan por completo. Staging Cada columna puede analizarse de forma estricta (los valores que fallan van a staging) o flexible (los valores que fallan quedan vacíos). Una importación con filas en staging es una carga parcial, y el contador lo indica. 02 · Construir y transformar ### Construya los datos de los que dependen sus decisiones. Combine fuentes, calcule medidas y cree vistas reutilizables en un lienzo visual, con cada transformación abierta a inspección. A continuación, un ejemplo: un modelo de datos de ventas. Data Hub */* Views */* **Sales Data Model** 1 Enrichment 2 Cost layering 3 Periods 4 Rebates 5 Metrics 6 Output 18 columns 412,806 rows - Invoice ID - SKU - Customer ID +3 more columns **Products** Dataset 24 columns 6,214 rows - SKU - Brand - Category +1 more columns **Customers** Dataset 16 columns 3,480 rows - Customer ID - Segment - Region +1 more columns **Sales Reps** Dataset 9 columns 64 rows - Sales Rep ID - Territory - Channel **Standard Cost History** Dataset 11 columns 58,930 rows - SKU - Effective Start - Effective End +1 more columns **Replacement Cost History** Dataset 14 columns 74,520 rows - SKU - Snapshot Date - FOB +3 more columns **Orders** Dataset 12 columns 96,140 rows - Order ID - Order Date - Payment Terms **Quotes** Dataset 10 columns 21,305 rows - Quote ID - Customer Code - Quote Date **Quote Lines** Dataset 13 columns 188,442 rows - Quote ID - SKU - Quoted Quantity +1 more columns **Rebate Programs** Dataset 8 columns 42 rows - Program ID - Program Name - Accrual Basis **Rebate Accruals** Dataset 9 columns 15,876 rows - Program ID - Customer Code - Accrual Date +1 more columns **Products Joined** Combine two input streams 41 columns 412,806 rows - Brand - Category - Country of Origin **Customers Joined** Combine two input streams 56 columns 412,806 rows - Segment - Region - Buying Group **Sales Reps Joined** Combine two input streams 64 columns 412,806 rows - Territory - Channel **Standard Cost Joined** Combine two input streams 74 columns 412,806 rows - Standard Cost - Effective Start - Effective End **Month End Date** Add calculated columns 75 columns 412,806 rows - Month End Date **Snapshot Month End** Add calculated columns 15 columns 74,520 rows - Snapshot Month End **Replacement Cost Joined** Combine two input streams 88 columns 412,806 rows - FOB - Duty - Tariff +1 more columns **Orders Joined** Combine two input streams 99 columns 412,806 rows - Order Date - Payment Terms **Quote Headers and Lines** Combine two input streams 22 columns 188,442 rows - Quote Date - Quoted Quantity - Quoted Discount **Quotes Joined** Combine two input streams 120 columns 412,806 rows - Quote Date - Quoted Quantity - Quoted Discount **Year and Quarter** Add calculated columns 122 columns 412,806 rows - Invoice Year - Invoice Year Quarter **Revenue and Unit Metrics** Add calculated columns 129 columns 412,806 rows - Extended Net Revenue - Premier Brand Revenue - Specialty Category Revenue +1 more columns **Customer Quarter Revenue** Group and summarise rows *Ready 2h ago* 3 columns 9,812 rows - Customer ID - Year Quarter - Extended Net Revenue **Accruals with Program** Combine two input streams 16 columns 15,876 rows - Program Name - Accrual Basis - Accrual Amount **Accrual Year Quarter** Add calculated columns 17 columns 15,876 rows - Accrual Year Quarter **Accruals with Revenue** Combine two input streams 19 columns 15,240 rows - Customer Quarter Revenue - Accrual Amount - Year Quarter **Allocation Rate per Program** Add calculated columns 20 columns 15,240 rows - Allocation Rate **Total Allocation Rate** Group and summarise rows 3 columns 9,107 rows - Customer - Year Quarter - Total Allocation Rate **Total Allocation Joined** Combine two input streams 130 columns 412,806 rows - Total Allocation Rate **Allocated Rebate** Add calculated columns 131 columns 412,806 rows - Allocated Rebate **Sales Data Model** View output *Ready 2h ago* 131 columns 412,806 rows - Invoice ID - Net Invoice Price - Allocated Rebate +1 more columns View whole pipeline Reset + − Sales Data Model 11 source datasets feed 20 transformation steps that produce one table, a row per invoice line. Stage 2 of 6 · Cost layering ##### Use the cost that applied when the transaction happened. Match each invoice line to its effective cost before calculating margin. What enters Invoice lines, standard cost history with effective dates, and monthly replacement-cost snapshots. What happens Standard cost joins where the invoice date falls between Effective Start and Effective End; replacement cost (FOB, duty, tariff, freight) joins on the snapshot for the invoice month. Why it matters Margin reflects the cost in effect at the sale, not today’s cost. Key step · Join **Standard Cost Joined** Left Join - SKU *=* SKU - Invoice Date *>=* Effective Start - Invoice Date * El lienzo sigue el generador de vistas de Revomo. Los datos son ilustrativos, y la guía de etapas y las explicaciones se han añadido para esta página. - **Todas las operaciones que necesita** Unir, filtrar, agregar, combinar, pivotar, ordenar y calcular, con cualquier paso guardado como tabla. - **Uniones con fechas** Las condiciones de unión comparan además de emparejar, de modo que un coste o un precio solo se aplica dentro de sus fechas de vigencia. - **Cada paso, abierto** Cada nodo muestra sus columnas y su número de filas; ábralo para ver su configuración o previsualizar sus datos. Fórmulas y lookups #### Calcule a través de datasets, vistas y listas de precios. Las columnas de fórmula viven en las vistas y las listas de precios. Un lookup trae un valor de otro dataset, vista, lista de precios o ruleset, y una descripción en lenguaje corriente puede redactar la fórmula para que usted la revise. **Nueva columna** Precio objetivo · Money 'Unit cost' / (1 - lookup (source= "datasets" , name= "Subcategory strategy" , result= "Target margin" , match_by=[ 'Subcategory' : 'Subcategory' ])) Comprobación correcta Redactada a partir de una descripción Subcategoría | Coste unitario | Margen objetivo | Precio objetivo | Manguitos | $4.32 | 30% | **$6.17** | Tes | $1.05 | 35% | **$1.62** | Registros de limpieza | $9.10 | 28% | **$12.64** | También en el modelo - **Claves** Elija las columnas que identifican un registro; una comprobación de impacto muestra cuántas filas son únicas antes de guardar, y los duplicados salen de la tabla activa y se exportan para auditoría. Si el origen no tiene clave, numere las filas automáticamente. - **Registros** Añada registros mediante un formulario con tipos, bloquee las columnas que no deben cambiar y actualice o elimine registros. Las cuadrículas de listas de precios y de staging se editan directamente en la celda. - **Explorar y exportar** Filtre cualquier columna por sus valores, represente una selección en un gráfico, guarde diseños para usted o para un rol y exporte a CSV con los nombres reales de las columnas. Cómo funciona: vistas y fórmulas Operaciones Las vistas combinan datasets, listas de precios y otras vistas con uniones (inner, left, right, full, cross, solo coincidencias y sin coincidencia), filtros, agregaciones, combinaciones, pivotes, ordenaciones y columnas de fórmula. Condiciones de unión Cada condición compara dos columnas con ==, !=, >, <, >= o <=, que es como se escribe un emparejamiento por fechas de vigencia. Fórmulas Los datasets contienen las filas importadas; las columnas de fórmula pertenecen a las vistas y a las listas de precios. Una fórmula se comprueba al guardarla, y el generador de vistas también puede redactar un pipeline a partir de un objetivo indicado para que usted lo revise. 03 · Definir el contexto ### Dé a sus datos un significado de negocio compartido. Defina medidas, unidades y relaciones para que los equipos y la IA interpreten los datos comerciales en su contexto. - **Campo de origen** NET_PR_2 - **Definición de negocio** Precio neto, en Líneas de factura - **Relaciones** Clientes, Productos, por clave - **Se usa en** Modelo comercial, análisis **Commercial Context Graph** Net price Databricks · invoice_lines `NET_PR_2` decimal(12,4) Source field Invoice lines Net price Money · USD Defined here measure:price:net_invoice Standard Cost History Standard Cost Money · USD Defined here measure:cost:standard Sales Data Model Net price Money · USD Reads from Invoice lines Sales Data Model Margin % Percentage Calculated measure:margin:gross Fittings cost-plus Realized net Money · USD Looks up Net price Margin by customer Margin % Percentage References the view Fittings · Q4 distributor Realized net Money · USD Inherits from the model Fittings · Q4 OEM Realized net Money · USD Inherits from the model Customers Joined on Customer ID Products Joined on SKU Source system · Databricks · invoice_lines ##### NET_PR_2 decimal(12,4) About The ERP column, read on each daily sync and imported into Invoice lines as Net price. Used by - **Invoice lines · Net price** imported Dataset · Invoice lines ##### Net price Money · USD Business definition Invoice price after on-invoice discounts, excluding rebates and freight. USD per pricing unit, dated by invoice date. Semantic tag `measure:price:net_invoice` Validation Greater than 0 (blocking); not above List price Comes from - **Databricks · invoice_lines · NET_PR_2** imported Used by - **Sales Data Model · Net price** reads from Dataset · Standard Cost History ##### Standard Cost Money · USD Business definition Material cost at standard, per unit, in effect for the invoice date. Semantic tag `measure:cost:standard` Validation Greater than 0 (blocking) Used by - **Sales Data Model · Margin %** calculated from View · Sales Data Model ##### Net price Money · USD Business definition Read from Invoice lines · Net price, where it is defined: Invoice price after on-invoice discounts, excluding rebates and freight. Relationships - **Customers** joined on Customer ID - **Products** joined on SKU Comes from - **Invoice lines · Net price** reads from Used by - **Sales Data Model · Margin %** calculated from - **Fittings cost-plus · Realized net** looks up View · Sales Data Model ##### Margin % Percentage Formula ('Net price' - 'Standard Cost') / 'Net price' Semantic tag `measure:margin:gross` Comes from - **Sales Data Model · Net price** calculated from - **Standard Cost History · Standard Cost** calculated from Used by - **Margin by customer · Margin %** references Commercial model · Fittings cost-plus ##### Realized net Money · USD Formula lookup(source="views", name="Sales Data Model", result="Net price", match_by=['SKU':'SKU']) Comes from - **Sales Data Model · Net price** looks up Used by - **Fittings · Q4 distributor · Realized net** inherits - **Fittings · Q4 OEM · Realized net** inherits Analysis · Margin by customer ##### Margin % Percentage Comes from - **Sales Data Model · Margin %** references Price list · Fittings · Q4 distributor ##### Realized net Money · USD Comes from - **Fittings cost-plus · Realized net** inherits Price list · Fittings · Q4 OEM ##### Realized net Money · USD Comes from - **Fittings cost-plus · Realized net** inherits El Commercial Context Graph de Precio neto, desde el campo de origen hasta cada uso, construido a partir de lo que registra el espacio de trabajo: la definición, el tag y las reglas de la columna, las uniones de la vista y la trazabilidad (lineage). Seleccione cualquier columna para ver su significado y sus conexiones. Datos ilustrativos. Reglas de validación #### Deje por escrito qué es un valor válido. Añada un rango numérico, valores permitidos, un patrón, una comparación con otra columna o un valor que debe existir en otro dataset. Una regla de bloqueo detiene un valor que falla; las demás reglas lo dejan pasar y lo marcan. **Reglas de validación** Líneas de factura Tags semánticos #### Etiquete qué significa cada columna. Los tags proceden de un vocabulario comercial integrado más el suyo propio, de modo que una columna se lee como ingresos netos, un coste unitario o un identificador de cliente allí donde aparezca. - measure:price:net_invoice Precio neto - measure:cost:standard Coste estándar - identifier:customer:sold_to ID de cliente - time:event:invoice_date Fecha de factura [Cómo funciona el contexto comercial](https://revomo.ai/es/commercial-context/) Cómo funciona: definiciones y relaciones Definiciones Cada columna lleva una descripción, un tipo (con la moneda en los importes), tags semánticos y reglas de validación. Copilot los lee cuando responde. Relaciones Las relaciones las aportan las claves, las uniones y los lookups de su modelo. Las etiquetas del ejemplo describen la relación comercial; no son un grafo almacenado por separado. 04 · Gobernar y trazar ### Controle el acceso. Entienda cada cambio. Gestione permisos, inspeccione dependencias y revise los cambios registrados en todos sus datos comerciales. Trazabilidad (lineage) #### Vea qué depende de estos datos antes de cambiarlos. La trazabilidad muestra de qué depende un dataset, una vista, un modelo comercial, una lista de precios o un ruleset, y qué depende de él, en todo el espacio de trabajo. **Lineage** Costes de proveedores lee de *View***Margen por cliente** hace un lookup en *Modelo comercial***Fittings cost-plus** hereda de *Lista de precios***Fittings · Q4 distribuidor** *Lista de precios***Fittings · Q4 OEM** Usado por (4): un cambio en Costes de proveedores puede afectar a 1 vista, 1 modelo comercial y 2 listas de precios. Historial de registros #### Sepa qué cambió, cuándo y quién lo cambió. Active el historial de un dataset y cada cambio de fila queda registrado: el campo, el valor anterior y el nuevo, quién lo cambió y cuándo. **Historial** PVC-C200 Coste unitario $4.10 **$4.32***+0.22* - 24 sep · 14:31 J. Rivera Actualizado Coste unitario $4.25 **$4.10***−0.15* - 15 sep · 09:00 Sistema Actualizado Coste unitario $4.18 **$4.25***+0.07* Activar el seguimiento del historial Activado en la configuración Data Lifecycle de este dataset, conservado durante el periodo de retención definido allí. Permisos #### Conceda a cada rol lo que necesita. Los permisos se definen por funcionalidad, de modo que un rol puede editar listas de precios sin cambiar el modelo comercial que hay detrás. **Responsable de pricing** Rol Auditoría #### Conserve el registro de quién hizo qué. - **Registro de auditoría** Registro consultable y exportable de las acciones en todo el espacio de trabajo. - **Compartir elementos** Comparta un elemento concreto con usuarios o roles determinados. - **Separación** Las organizaciones mantienen los datos separados, y los espacios de trabajo los dividen dentro de una organización. [Gobernanza y seguridad](https://revomo.ai/es/enterprise/) Cómo funciona: trazabilidad e historial Los lookups se vinculan por nombre Un lookup hace referencia a su origen por el nombre, así que renombrar o eliminar un dataset, una vista o una columna puede dejar vacía una fórmula dependiente. Compruebe antes sus dependientes en la trazabilidad; la trazabilidad los muestra, no bloquea el cambio. Historial El historial está desactivado hasta que usted lo activa para un dataset, y conserva los cambios durante el periodo de retención que defina. 05 · Impulsar cada funcionalidad ### Prepare una vez. Póngalo a trabajar en todo Revomo. Use datos y definiciones compartidos en el análisis, la planificación, el pricing y el trabajo asistido por IA. - [**Analytics & Insights**Los análisis leen los mismos datasets, vistas y definiciones.](https://revomo.ai/es/product/analytics-insights/) - [**Planning & Forecasting**Los planes usan los mismos productos, clientes y unidades.](https://revomo.ai/es/product/planning-forecasting/) - [**Predictive Modeling**Los modelos se entrenan con columnas cuyo significado está descrito.](https://revomo.ai/es/product/predictive-modeling/) - [**Decision Optimization**Las restricciones se escriben sobre medidas definidas.](https://revomo.ai/es/product/decision-optimization/) - [**Price Management**Las listas de precios se calculan a partir de datasets con fórmulas y lookups.](https://revomo.ai/es/product/price-management/) - [**Quoting & Deal Pricing**Las recomendaciones se basan en los mismos registros de clientes y precios.](https://revomo.ai/es/product/quote-management/) - [**Contract Pricing & Renewals**Las condiciones de cada cliente conviven con los mismos artículos y precios.](https://revomo.ai/es/product/contract-management/) - [**Rebates & Incentives**Las provisiones usan los mismos datos de volumen y precio.](https://revomo.ai/es/product/incentives-management/) Revomo Copilot #### Pregunte por los datos con sus propias palabras. Copilot lee esquemas, definiciones, tags, reglas y trazabilidad a través de sus herramientas, dentro de los permisos del usuario que pregunta. **Revomo Copilot** get dataset schema Completado check impact analysis Completado Dos listas de precios: **Fittings · Q4 distribuidor** y **Fittings · Q4 OEM**. Ambas heredan del modelo Fittings cost-plus, que hace un lookup de Coste estándar en Costes de proveedores. [Revomo Copilot](https://revomo.ai/es/copilot/) Automatización #### Actúe cuando una actualización cambia algo importante. Después de que se actualice un dataset o se sincronice una fuente, una automatización puede comparar un valor vigilado con un umbral y después avisar a alguien o recalcular una lista de precios. **Vigilancia de cambios de coste** Automatización [AI Agents & Automation](https://revomo.ai/es/ai-agents-automations/) Las automatizaciones se ejecutan cada vez que los datos se actualizan o se sincronizan, no como un flujo en directo. Las listas de precios y los rulesets tienen su propio circuito de revisión y aprobación, y sus propias revisiones, en [Price Management](https://revomo.ai/es/product/price-management/). Data & Context Studio forma parte de la Foundation Commercial Data & Context que incluyen todas las suscripciones de Revomo ([precios](https://revomo.ai/es/pricing/)). ### Vea cómo sus datos se convierten en contexto comercial. Recorra con nosotros cómo sus fuentes, definiciones y reglas se reúnen en Data & Context Studio. [Reservar una demostración guiada de sus datos](https://revomo.ai/es/contact/?plan=Data%20%26%20Context%20Studio)[Explorar la plataforma](https://revomo.ai/es/platform/)