Arquitectura de datos, lakehouses y pipelines en tiempo real
Cimientos de datos que alimentan la analítica y la IA con datos actuales y fiables
La IA vale tanto como los datos que la sustentan
La mayoría de las instituciones guardan sus datos en silos: tablas de ERP, sistemas centrales, hojas de cálculo y documentos que nadie ha unido. Los informes llegan tarde, las cifras no coinciden y cada nuevo proyecto empieza volviendo a copiar datos.
Los modelos de lenguaje y los agentes hacen que la brecha cueste más. Necesitan datos actuales, documentos no estructurados y reglas de acceso claras, entregados con la rapidez suficiente para actuar. Una base de datos lenta o frágil debajo pone todo eso en riesgo.
Qué obtiene
Datos a medida que ocurren
Datos que llegan a medida que ocurren los eventos, no en un lote nocturno.
Una sola plataforma gobernada
Un único lakehouse gobernado del que leen la analítica, los informes y la IA.
Datos listos para la IA
Datos estructurados y no estructurados preparados para recuperación, vectores y grafos de conocimiento.
Bases de datos recuperables
Bases de datos rápidas y disponibles, con la recuperación probada antes de necesitarla.
Qué entregamos
ETL, ELT y pipelines de datos no estructurados para IA
Pipelines que extraen, cargan y transforman datos de sus sistemas, y convierten documentos, correos y escaneos en texto y metadatos que los modelos pueden usar.
Streaming de eventos en tiempo real
Ingesta de alta velocidad con Apache Kafka y Apache Flink, para que pedidos, pagos y lecturas de sensores lleguen a la analítica y a los agentes a medida que ocurren.
Almacenes de datos y lakehouses
Almacenes de datos y lakehouses en la nube, híbridos y en las instalaciones, sobre Snowflake, Databricks y Apache Iceberg, diseñados en función de cómo consultan los datos sus equipos.
Bases de datos vectoriales, grafos de conocimiento y capas semánticas
Almacenes vectoriales, grafos de conocimiento y una capa semántica compartida, para que cada informe y cada modelo usen las mismas definiciones y relaciones.
Diseño y rendimiento de bases de datos
Bases de datos relacionales y documentales diseñadas a partir de cómo leen y escriben sus aplicaciones, con las consultas lentas detectadas y corregidas mediante planes, índices y configuración.
Comprobación del estado de las bases de datos
Una revisión de configuración, rendimiento, seguridad, copias de seguridad y capacidad, con cada hallazgo clasificado por riesgo y esfuerzo.
Alta disponibilidad, copias de seguridad, recuperación y migración
Replicación y conmutación por error dimensionadas según sus objetivos de recuperación, copias de seguridad cifradas restauradas con regularidad, y migraciones ensayadas con los datos conciliados antes y después.
Acceso, cifrado y auditoría
Roles de mínimo privilegio, cifrado en reposo y en tránsito, y registros de quién leyó o modificó datos sensibles.
Monitorización de bases de datos y manuales de operación
Alertas de capacidad, retraso de replicación, consultas lentas y tareas fallidas, mantenimiento rutinario y un manual de operación para cada procedimiento.
Cómo funciona
Mapear las fuentes
Revisamos sus sistemas, bases de datos, volúmenes de datos e informes, y acordamos qué preguntas y modelos debe servir primero la plataforma.
Diseñar el objetivo
Diseñamos el lakehouse, la capa de streaming, los modelos de datos y los objetivos de recuperación, y registramos cada decisión con su motivo.
Construir por partes
Incorporamos las fuentes dominio a dominio, con controles de calidad y linaje, para que los datos útiles lleguen pronto.
Migrar y conciliar
Trasladamos informes y bases de datos heredados en pasos ensayados, conciliando recuentos y totales antes de apagar nada antiguo.
Operar y traspasar
Monitorizamos pipelines y bases de datos, demostramos la conmutación por error y las restauraciones, y operamos la plataforma o la entregamos a su equipo con manuales de operación.
Tecnologías y estándares
Los cimientos de datos modernos funcionan sobre Snowflake, Databricks y Apache Iceberg, con streaming de Apache Kafka y Flink y GraphRAG con reconocimiento de permisos por encima. Las reglas de acceso por fila y por rol se aplican antes de que ningún modelo lea los datos.
- Lenguajes
- SQL
- Datos y analítica
- Apache Kafka
- Snowflake
- Databricks
- Apache Spark
- Apache Airflow
- dbt
- BigQuery
- Amazon Redshift
- Bases de datos
- pgvector
- Elasticsearch
- Métodos y prácticas
- Pipelines ETL y ELT
- Streaming de eventos en tiempo real
- Bases de datos vectoriales
- Grafos de conocimiento
Cómo empezar
Los clientes con un alcance claro pasan directamente a una propuesta. Cuando las fuentes, los esquemas o los volúmenes aún no están mapeados, empezamos con una auditoría de datos dentro del Blueprint Studio.
Próximos pasos
Sesión previa de consultoría
Una sesión de consultoría previa gratuita de 30 minutos en línea: repasamos sus objetivos, sistemas y restricciones.
Revisión de preparación
En una revisión de preparación gratuita de 48 horas, un Arquitecto Principal comprueba su proyecto frente a la Definición de preparado de 6 puntos y recomienda la vía que encaja.
Elegir la vía
Los proyectos con el alcance definido reciben una propuesta vinculante en un plazo de 3 a 5 días hábiles. Los proyectos en fase de concepto empiezan en el estudio con Blueprint. Un sistema en producción que falla, no está documentado o necesita integración empieza con un diagnóstico de 1 a 2 semanas. El estudio con Blueprint y el diagnóstico tienen cada uno un importe fijo, indicado en la propuesta.
Entrega en cinco etapas
Movilización, sprints con demostraciones en vivo, integración y endurecimiento, aceptación y puesta en producción, y después servicios gestionados. Tras el lanzamiento llega un periodo de garantía y, después, soporte y mantenimiento opcionales.
Equipos de producto nativos de IA
Equipos multidisciplinares gestionados de ingenieros sénior, equipados con entornos de codificación y QA con IA.
Proyectos de resultado fijo y servicios gestionados sin interrupción
Entrega de alcance fijo por hitos con responsables de entrega asignados, y servicios gestionados de aplicaciones sin interrupción bajo gobernanza de SLA.
Preguntas y respuestas
¿Cómo empieza el trabajo de bases de datos con ustedes?
Normalmente con una comprobación del estado. Revisamos configuración, rendimiento, seguridad, copias de seguridad y capacidad, y le entregamos una lista escrita de hallazgos clasificados por riesgo y esfuerzo. Después usted decide qué corregimos, migramos u operamos, y en qué orden. Si la necesidad ya está clara, como una migración planificada, empezamos por su diseño.
¿Qué plataforma de datos deberíamos usar?
Depende de sus datos, de sus conocimientos, de dónde deben permanecer los datos y de cómo los consultará. Comparamos Snowflake, Databricks y un lakehouse abierto de Apache Iceberg frente a sus cargas de trabajo y reglas de residencia, y recomendamos la opción más sencilla que encaje.
¿Necesitamos datos en tiempo real?
Solo cuando una decisión depende de ellos, como las comprobaciones de fraude, los niveles de inventario o las acciones de los agentes. Transmitimos esos eventos con Kafka y Flink, y mantenemos cargas por lotes donde bastan las cifras diarias, porque el lote es más económico de operar.
¿Pueden sacar datos de nuestro ERP sin ralentizarlo?
Sí. Leemos los cambios mediante las interfaces compatibles del ERP o sus registros de base de datos, en lugar de consultas pesadas, y programamos las cargas masivas fuera de las horas punta. Medimos la carga sobre el ERP antes y después.
¿Cómo aseguran que las cifras sean correctas?
Cada pipeline tiene controles de calidad sobre volúmenes, claves, totales y actualidad, y los fallos impiden que los datos incorrectos lleguen a los informes. Conciliamos las cifras clave con sus sistemas de origen junto a los responsables de finanzas y operaciones.
¿Cuánto tiempo de inactividad y cuánta pérdida de datos deberíamos prever?
Es una decisión de negocio, que se fija con dos objetivos. El objetivo de punto de recuperación es cuántos datos recientes podría perder. El objetivo de tiempo de recuperación es cuánto tiempo puede estar caído un sistema. Diseñamos replicación, conmutación por error y copias de seguridad para cumplirlos, y después los probamos.
¿Cómo migran una base de datos sin perder datos ni detener el negocio?
Ensayamos cada migración sobre una copia protegida y conciliamos recuentos de filas y sumas de verificación entre origen y destino. Para los sistemas que no pueden detenerse, mantenemos ambos sincronizados y cambiamos en una ventana breve planificada, con una reversión probada lista.
¿Con qué tipos de base de datos trabajan?
Bases de datos relacionales, y bases de datos documentales, de clave-valor y de búsqueda, en sus propios servidores o como servicios gestionados en la nube. Al principio confirmamos los motores y versiones que usa y asignamos ingenieros que los conocen. Si está eligiendo una nueva base de datos o un servicio gestionado, primero comparamos las opciones frente a su carga de trabajo, sus conocimientos, sus licencias y sus costos de operación.
¿A quién pertenecen la plataforma y los pipelines?
A usted. El código, los modelos de datos, los pipelines y la documentación que producimos para usted son suyos una vez pagado cada hito, y sus datos siguen siendo suyos en todo momento.
Nuestra base de datos va lenta. ¿Por dónde empiezan?
Por la medición, no por conjeturas. Capturamos las consultas más lentas y frecuentes, leemos sus planes de ejecución y comprobamos esperas, bloqueos, memoria y almacenamiento. Los índices, los cambios de consultas y la configuración suelen ayudar más que un hardware nuevo y cuestan mucho menos. Corregimos primero las causas mayores y medimos cada cambio contra una línea base.
¿Pueden asumir la administración diaria de las bases de datos?
Sí. Podemos monitorizar, aplicar parches, hacer copias de seguridad y ajustar sus bases de datos con un acuerdo de soporte, con objetivos de respuesta e informes acordados por escrito. Si prefiere operarlas usted mismo, documentamos cada procedimiento y formamos a su equipo antes del traspaso. También puede repartir el trabajo, manteniendo las tareas rutinarias en su equipo y contando con nosotros para actualizaciones, migraciones e incidentes.
¿Cómo gestionan el acceso a los datos de producción?
Cada ingeniero tiene una cuenta nominal con solo los permisos que necesita la tarea, concedidos durante el tiempo del trabajo y registrados. Trabajamos con datos enmascarados o de muestra siempre que es posible. Las credenciales permanecen en su almacén de secretos, y cada cambio en producción sigue su proceso de cambio, con una reversión preparada.
¿Qué determina el costo del trabajo de bases de datos?
El número y el tamaño de las bases de datos, su criticidad, los motores y versiones implicados y el estado de la documentación y las copias de seguridad. Las migraciones añaden esfuerzo de validación, ensayos y coordinación con los equipos de aplicaciones. La administración continua depende de las horas de cobertura y los tiempos de respuesta que necesite.
Empiece por una conversación, no por un contrato.
Cuéntenos qué necesita construir, conectar o proteger. Un arquitecto lo repasa con usted y después le recomienda por dónde empezar.
Próximos pasos
Acordar un horario
Nuestro equipo le escribe por correo electrónico para acordar un horario para la sesión.
Sesión previa de consultoría
Una sesión de consultoría previa gratuita de 30 minutos en línea: repasamos sus objetivos, sistemas y restricciones.
Revisión de preparación
En una revisión de preparación gratuita de 48 horas, un Arquitecto Principal comprueba su proyecto frente a la Definición de preparado de 6 puntos y recomienda la vía que encaja.
Elegir la vía
Los proyectos con el alcance definido reciben una propuesta vinculante en un plazo de 3 a 5 días hábiles. Los proyectos en fase de concepto empiezan en el estudio con Blueprint. Un sistema en producción que falla, no está documentado o necesita integración empieza con un diagnóstico de 1 a 2 semanas. El estudio con Blueprint y el diagnóstico tienen cada uno un importe fijo, indicado en la propuesta.