Servicio

Infrastructure

Arquitectura de Datos.

Los datos sin estructura son ruido. Con la arquitectura correcta, se convierten en el activo más valioso de tu empresa. La diferencia entre ambas situaciones no es tecnológica — es de diseño.

Qué es la arquitectura de datos

La arquitectura de datos es el conjunto de decisiones de diseño que determinan cómo se almacenan, mueven, transforman y consumen los datos en una organización. Un mal diseño hace que los proyectos de analítica fallen no por falta de datos, sino porque esos datos no están disponibles en el formato, la calidad o el momento adecuados.

Data Warehouse y Data Lake

Diseño y construcción del repositorio central de datos adaptado al volumen, velocidad y variedad de tu información.

Pipelines ETL / ELT

Automatización del flujo de datos desde las fuentes hasta el destino, con transformaciones, validaciones y gestión de errores.

Gobierno del dato

Definición de propietarios, políticas de calidad, diccionario de datos y trazabilidad. El dato correcto, para la persona correcta, en el momento correcto.

Migración a la nube

Traslado de infraestructuras on-premise a plataformas cloud (AWS, GCP, Azure) con mínima interrupción operativa.

Cómo lo hacemos

01

Auditoría del estado actual

Mapeamos las fuentes de datos existentes, los flujos actuales, los sistemas implicados y los puntos de fricción. No diseñamos sobre el vacío.

02

Diseño de arquitectura

Proponemos la arquitectura objetivo: qué tecnologías, qué patrones de integración y qué modelo de datos se adapta mejor a tus necesidades y a tu equipo.

03

Implementación y migración

Construimos la infraestructura, migramos los datos históricos y ponemos en marcha los pipelines con pruebas de calidad y monitorización.

04

Documentación y transferencia

Entregamos documentación completa y formamos a tu equipo para que pueda operar y extender la arquitectura de forma autónoma.

Para quién es este servicio

Empresas con datos fragmentados

Organizaciones donde los datos viven en silos — CRM, ERP, hojas de cálculo, bases de datos locales — sin ningún flujo unificado.

Empresas en fase de crecimiento

Negocios que han superado sus infraestructuras actuales y necesitan escalar sin perder trazabilidad ni calidad del dato.

Equipos que quieren hacer analítica avanzada

Empresas que quieren modelos predictivos o dashboards potentes pero cuya infraestructura de datos no lo permite hoy.

Empresas migrando a la nube

Organizaciones que quieren trasladar sus sistemas de datos a AWS, GCP o Azure de forma ordenada y sin riesgo operativo.

Preguntas frecuentes

¿Necesito un equipo de ingeniería de datos interno para trabajar con vosotros?

No es imprescindible. Trabajamos tanto con empresas que tienen equipos técnicos internos como con empresas sin perfil de datos. En este segundo caso, diseñamos arquitecturas que sean operables por perfiles no especializados y documentamos todo para que la curva de aprendizaje sea mínima.

¿Cuánto tiempo tarda en estar operativa una arquitectura de datos?

Depende de la complejidad y del estado de partida. Un proyecto de arquitectura de alcance medio — cinco a diez fuentes de datos, modelo dimensional, pipelines automatizados — suele estar operativo en ocho a doce semanas. Proyectos más complejos con migración cloud incluida pueden requerir tres a seis meses.

¿Qué tecnologías utilizáis?

No tenemos preferencia de proveedor. Recomendamos la tecnología que mejor encaja con tus necesidades, presupuesto y equipo: BigQuery, Snowflake, Redshift, dbt, Airflow, Fivetran, Stitch, entre otras. El criterio es siempre el problema a resolver, no la herramienta favorita.

¿Podéis trabajar sobre una arquitectura existente que ya tenemos?

Sí. Empezamos con una auditoría del estado actual para entender qué funciona, qué no y qué debe cambiar. No partimos de cero si no es necesario. El objetivo es mejorar lo que ya existe de forma incremental, no tirarlo todo y empezar de nuevo.

¿Quieres saber si tu arquitectura de datos es la adecuada?

Auditamos tu infraestructura actual sin compromiso y te decimos qué cambiaría y por qué.

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