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Capa de fundamentos

Plataformas de datos construidas para IA y analítica.

Una base de datos confiable es el prerrequisito de toda iniciativa de IA. Diseñamos y construimos plataformas de datos modernas que ingieren datos de cualquier fuente, los gobiernan de manera consistente y los sirven tanto a cargas de trabajo analíticas como de machine learning — a la escala que tu negocio demanda.

Platform diagram

Data flow

BatchStreamingGoverned
CRM
ERP
API
Events
01
RawIngest
02
ModelsTransform
03
ServingQuery

Freshness

04m

Quality

99.4

Lineage

On

Lo que entregamos

Qué incluye

Pipelines de Ingestión de Datos

Pipelines confiables de batch y streaming que mueven datos desde bases de datos, APIs, herramientas SaaS y flujos de eventos hacia tu plataforma con trazabilidad completa de linaje.

Arquitectura Lakehouse

Almacenamiento en formato de tabla abierta con Apache Iceberg para transacciones ACID, time travel y evolución de schema — compatible con Spark, Trino y motores de consulta modernos.

Capa de Transformación de Datos

Flujos de transformación con control de versiones, probados y documentados — convirtiendo datos crudos en modelos limpios y confiables que los sistemas de analítica e IA pueden usar.

Gobernanza de Datos

Control de acceso, clasificación de datos y herramientas de linaje que garantizan que tus datos cumplan con requisitos de compliance y que cada dataset tenga un dueño claro.

Datasets Listos para ML

Feature stores y datasets curados diseñados para entrenar y servir modelos de machine learning, eliminando el cuello de botella de preparación de datos en cada proyecto de IA.

Observabilidad y Monitoreo

Dashboards de salud de pipelines, verificaciones de calidad de datos y alertas para que tu equipo sepa de los problemas antes de que lleguen a los consumidores downstream.

Cómo trabajamos

Nuestro proceso

01

Descubrir

Auditar fuentes de datos existentes, flujos y puntos de dolor.

02

Arquitecturar

Diseñar el blueprint de la plataforma — capas de almacenamiento, cómputo y gobernanza.

03

Construir

Implementar pipelines, modelos e infraestructura como código.

04

Validar

Pruebas de calidad de datos y benchmarking de rendimiento.

05

Operar

Monitoreo, runbooks y habilitación del equipo.

Stack

Tecnologías

Elegimos herramientas según lo que encaja con el problema, no lo que está de moda. Cada tecnología en nuestro stack está probada en producción.

Apache IcebergApache AirflowApache SparkApache KafkaPostgreSQLOpenSearchPythonFastAPIDatabricksAWSTerraformDockerKubernetes

¿Listo para construir?

Cuéntanos sobre tu proyecto y diseñaremos el enfoque correcto juntos.