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InfrastructureLos 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.
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.
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.
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.
Implementación y migración
Construimos la infraestructura, migramos los datos históricos y ponemos en marcha los pipelines con pruebas de calidad y monitorización.
Documentación y transferencia
Entregamos documentación completa y formamos a tu equipo para que pueda operar y extender la arquitectura de forma autónoma.
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.
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.
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.
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.
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.
Auditamos tu infraestructura actual sin compromiso y te decimos qué cambiaría y por qué.
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