Mapa y contrato de datos
Definimos fuentes, responsables, reglas de calidad y el significado compartido de cada indicador.
01 / Ingeniería de datos
Ingeniería de datos para pymes que necesitan una base confiable
Datos confiables y disponibles sin depender de consolidaciones manuales.
Conectamos fuentes, diseñamos pipelines y ordenamos la calidad para que reportes, automatizaciones y decisiones compartan una base consistente.
Evaluar esta oportunidadCUÁNDO TIENE SENTIDO
Señales de que este problema ya limita el crecimiento.
- Los equipos comparan reportes con cifras distintas para la misma pregunta.
- Preparar un informe exige descargar, copiar y corregir varias planillas.
- Las integraciones fallan sin alertas y el problema aparece al final del mes.
- Las consultas analíticas compiten con el sistema que sostiene la operación.
QUÉ IMPLEMENTAMOS
Una solución completa,
no otra capa de complejidad.
El alcance se define alrededor del resultado, la adopción del equipo y la capacidad de operar la solución con control.
Pipelines operables
Implementamos cargas ETL o ELT con validaciones, reintentos, trazabilidad y alertas proporcionales a la criticidad.
Capa analítica
Separamos la operación OLTP del análisis OLAP cuando el volumen o el uso ya lo justifican.
Resultados esperadosUna fuente confiablePipelines observablesDatos listos para decidir
CÓMO LO ABORDAMOS
De la restricción a una
capacidad operativa.
Cada etapa reduce una incertidumbre antes de ampliar la inversión.
Elegir la decisión
Partimos por el reporte, proceso o decisión que hoy se retrasa por falta de datos confiables.
Perfilar las fuentes
Revisamos acceso, calidad, frecuencia, volumen y sensibilidad antes de definir arquitectura.
Entregar un flujo útil
Conectamos el mínimo conjunto de datos que permite demostrar el resultado de punta a punta.
Operar y ampliar
Medimos frescura, fallas y costo para escalar solo donde existe una necesidad comprobada.
PREGUNTAS FRECUENTES
Antes de decidir,
conviene aclarar.
¿Una pyme necesita un data warehouse?
No siempre. Puede comenzar con una base analítica acotada o una capa de modelos sobre las fuentes actuales. Un warehouse se justifica cuando integrar históricos, aislar reportes o gobernar definiciones aporta más valor que su costo operativo.
¿Cuándo conviene usar Apache Airflow?
Cuando existen varios flujos programados, dependencias, reintentos y necesidad de observar qué ocurrió. Para pocas tareas simples, un programador más liviano puede ser suficiente.
¿Cuándo se necesita Apache Spark?
Cuando el volumen, la velocidad o la complejidad del procesamiento exceden razonablemente una base de datos o un proceso simple. No es una condición para hacer buena ingeniería de datos.
¿Qué diferencia existe entre OLTP y OLAP?
OLTP prioriza transacciones rápidas y consistentes de la operación; OLAP prioriza consultas analíticas sobre grandes conjuntos e históricos. Separarlos evita que el reporte afecte al sistema transaccional cuando la carga crece.