ES | EN Hablemos

Servicios / Ingeniería de Datos

Servicio · Ingeniería de Datos

De múltiples fuentes a una sola verdad. Al día.

Diseñamos, construimos y operamos la plataforma donde viven tus datos: replicados en tiempo real, limpios, modelados para el negocio y gobernados por persona, por área y por cliente.

4 → 1

sistemas que no se hablaban, hoy una sola fuente de verdad: las cifras de todos sus clientes, al día y en un solo tablero. Contact center multi-cliente.

El problema

Lo que pasa hoy.

Cada sistema cuenta una cifra distinta de ventas, y nadie sabe cuál es la buena.

Los datos llegan tarde y a mano: alguien exporta, pega y reenvía cada mañana.

El conocimiento de los datos depende de una o dos personas, y cada pregunta del negocio tiene que pasar por ellas.

Capacidades

Lo que sabemos hacer.

Creación de lakehouse

Una plataforma central donde viven todos tus datos, ordenados por capas de calidad: del dato crudo a la cifra lista para decidir.

  • Lagos de datos con arquitectura medallion: bronce (crudo), plata (limpio) y oro (listo para el negocio)
  • Data warehouse modelado para el negocio, sobre Databricks, Snowflake, BigQuery, Redshift o Athena
  • Formatos abiertos (Parquet, Delta e Iceberg) para no quedar atado a un proveedor

Ingesta, replicación y migración

Traemos los datos de cada sistema que ya usas, sin detener la operación y, cuando hace falta, en tiempo real.

  • Replicación en tiempo real (CDC) desde PostgreSQL, SQL Server y SAP HANA
  • Bases NoSQL: MongoDB, DocumentDB y DynamoDB
  • APIs, SharePoint, archivos y streaming
  • Migraciones de bases completas con DMS

Procesos automáticos de datos

Los datos se procesan solos cada día, con controles para que un dato malo no llegue a un reporte.

  • ETLs y jobs en Spark, Glue, EMR y dbt
  • Orquestados con Airflow, Step Functions o Composer
  • Reintentos y cuarentena automática cuando algo falla

Modelado para el negocio

Las tablas se organizan como piensa el negocio (ventas, clientes, productos), no como las guarda cada sistema.

  • Tablas de hechos y dimensiones
  • Modelos relacionales y la capa final lista para tableros
  • Consultas rápidas y baratas: particiones, compactación y vistas

Calidad y gobierno

Cada cifra se puede rastrear hasta su origen, y cada persona ve solo lo que le corresponde.

  • Reglas de calidad automáticas en cada tabla
  • Catálogo y linaje de cada indicador
  • Permisos por área, por cliente, por fila y por columna

Datos listos para IA

Tus datos, preparados para que los modelos y los agentes de IA trabajen con información confiable.

  • Preparación de datos para modelos
  • Lagos conectados a SageMaker y Vertex AI
  • Bases vectoriales y datos que consumen los agentes
Cómo funciona

Así se ve un lago completo, funcionando.

De fuentes dispersas a una sola fuente de verdad: replicación de cada sistema, capas de calidad (bronce, plata y oro), un modelo pensado para el negocio y un gobierno que define quién puede ver cada dato.

Sistemas que hemos construido

Lo que construimos y lo que se logró.

Casos reales, contados por industria. Los nombres de los clientes se reservan.

Contact center multi-clienteDMS · Glue · Iceberg · QuickSight

De cuatro bases de datos sueltas a una sola fuente de verdad, al día.

No tenían un lugar común para analizar sus cuatro bases de datos. Hoy se copian en tiempo real a una sola plataforma que se actualiza cada día, aparta los datos dudosos antes de que lleguen a un reporte y quedó documentada para que otro equipo la opere.

4 → 1bases de datos separadas, hoy en una sola plataforma al día
Farmacéutica global · experiencia del equipoDatabricks · EMR · Airflow · Redshift

Datos clínicos ordenados según un estándar internacional, término por término.

El equipo construyó y migró las plataformas donde se procesan los datos clínicos, con procesos automáticos que los llevan del dato crudo al dato listo para analizar. Además, alineó un modelo de 41 tablas con un estándar clínico internacional.

4,023términos clínicos alineados al estándar, en 53 catálogos
E-commerce B2BDMS · AppFlow · Glue · Lake Formation

Del reporte armado en Excel a los datos consolidados en un solo lugar.

Sus reportes se armaban en hojas de cálculo. Hoy sus bases de datos y sus aplicaciones alimentan una sola plataforma, con un catálogo de lo que contiene y permisos que definen qué ve cada persona.

99.9 %de disponibilidad de la plataforma de datos
Fintech de préstamosGlue Data Quality · Lake Formation

Datos que se revisan solos, y cada persona con el acceso que le corresponde.

Encontrar una inconsistencia en sus datos tomaba tiempo. Hoy reglas automáticas revisan la calidad de cada tabla, y se controla quién puede consultar cada dato.

−80 %del tiempo para encontrar una inconsistencia, frente a como se hacía antes
Contact center multi-clienteDocumentDB (MongoDB) · DMS · Glue · Athena

Su información en NoSQL, replicada a SQL para analizarse con todo lo demás.

Parte de su operación vivía en una base NoSQL (MongoDB) que no se podía cruzar con el resto de sus datos. La replicamos en tiempo real a tablas SQL, junto a sus bases relacionales, y hoy llega a sus reportes y tableros.

NoSQL → SQLreplicación en tiempo real, lista para reportes y tableros
Tecnologías

Con lo que ya usas.

Plataformas
DatabricksSnowflakeBigQueryRedshiftAthena
Procesamiento y orquestación
SparkAirflowGlueEMRdbtPython
Ingesta, formatos y bases
DMSKinesisIcebergDeltaPostgreSQLMongoDBSQL ServerSAP
Siguiente paso

Empieza con un diagnóstico.

En semanas sabes dónde está el valor. Desde el primer mes, lo ves.

Agenda tu diagnóstico Consulta más detalle de nuestros servicios →