Ingeniería de Datos & Analítica Avanzada
Los silos de datos matan la innovación. Construimos pipelines de datos modernos, gobernados y escalables que transforman terabytes de datos crudos en inteligencia estratégica en tiempo real.
Transformación Guiada por Datos
Del Data Lake al Dashboard Ejecutivo, cuidamos todo el ciclo de vida de la información.
Ingeniería de Datos Moderna (ELT)
Reemplazamos ETLs frágiles por pipelines ELT robustos, utilizando herramientas como dbt, Airflow y Snowflake para procesamiento escalable en la nube.
Data Lakehouse
La unión de la flexibilidad de los Data Lakes con la gestión de los Data Warehouses. Almacena datos estructurados y no estructurados en una plataforma unificada.
Gobernanza y Calidad
Implementación de Catálogos de Datos, Linaje y controles de calidad automatizados para garantizar que los datos sean confiables y estén en cumplimiento con la LGPD.
AI-Ready Infrastructure
Preparamos tu base de datos para Inteligencia Artificial. Feature Stores y pipelines limpios para que tus cientistas de datos puedan innovar, no limpiar datos.
Observabilidad de Datos
Data drift, anomalías y frescura monitoreados: el dashboard que se rompe avisa antes de romperse.
Streaming cuando hace falta
Kafka y Kinesis para los casos que exigen baja latencia: fraude, personalización, operación en tiempo real.
Del dato bruto a la decisión: el flujo Lakehouse
Cada capa con dueño, contrato y calidad verificada. Sin planillas en el medio del camino.
Las 5 capas del pipeline moderno
Ingesta
Fuentes conectadas en batch y streaming (CDC, Kafka, Kinesis) sin frágiles punto a punto.
ELT
Transformación donde vive el dato, versionada en SQL con dbt y orquestada por Airflow.
Lakehouse
Bronce, plata y oro: histórico completo, tablas confiables y costo de storage bajo control.
Gobernanza
Catálogo, linaje, RBAC y PII masking: LGPD aplicada en la capa de dato, no en el reporte.
Consumo
BI, dashboards ejecutivos y feature stores para IA, todos bebiendo de la misma fuente confiable.
De la planilla al Lakehouse sin big bang
Cada fase entrega valor de datos utilizable, empezando por el dominio que más duele.
Descubrimiento de datos
Inventario de fuentes, dueños y dolores. Priorizamos el dominio de negocio donde el dato malo cuesta más caro.
Fundación del pipeline
Ingesta, storage y orquestador en su lugar, con contrato de datos y pruebas de calidad desde el primer día.
Modelado y consumo
Capas con dbt, métricas versionadas y dashboards que el negocio realmente usa. Catálogo adoptado junto.
Gobernanza continua
Linaje, RBAC, PII masking y observabilidad de datos como rutina. LGPD evidenciada, no prometida.
FAQ de Datos
Extrayendo valor de la información.
El Data Warehouse almacena datos estructurados y procesados para reportes. El Data Lake almacena datos crudos de cualquier tipo. Implementamos frecuentemente el "Lakehouse" para obtener lo mejor de ambos.
Utilizamos herramientas de observabilidad de datos que monitorean "data drift", anomalías y fallas en el pipeline, alertando a ingeniería antes de que el dashboard del CEO se rompa.
Implementamos controles de acceso granulares (RBAC), enmascaramiento de datos (PII masking) y auditoría de acceso directo en la capa de datos, garantizando cumplimiento total.
Sí. Construimos arquitecturas de streaming utilizando Apache Kafka o Kinesis para casos de uso que exigen latencia cero, como detección de fraude o personalización en tiempo real.
Es el caso típico. La ingesta conecta fuentes poco a poco, y el catálogo se vuelve el mapa único. Empezamos por el dominio de mayor valor.
No necesariamente. Evaluamos lo que ya tienes; el Lakehouse entra cuando el costo o la flexibilidad del actual traban el negocio.
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Cuenta el escenario de los datos y recibe una propuesta de pipeline, lakehouse y gobernanza.
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