Ingeniería y analítica de datos

Depende más de su nube, sus volúmenes, sus capacidades y su presupuesto que de un producto concreto. Snowflake, Databricks, BigQuery y Amazon Redshift funcionan bien para la mayoría de las empresas, y PostgreSQL es suficiente para muchas. Comparamos las opciones con sus requisitos y sus contratos vigentes, y diseñamos para que las transformaciones, escritas en SQL con dbt, sigan siendo portables.

Sí. Usamos los métodos de extracción admitidos por el ERP, como sus API, sus servicios de exportación o la captura de datos de cambios desde una réplica, en lugar de consultas pesadas contra la base de datos en producción. Cuando es necesario, las cargas se programan fuera de los periodos de mayor carga. Con SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365, NetSuite y Odoo seguimos el enfoque que recomienda cada proveedor.

Cada carga ejecuta controles automatizados de integridad, duplicados, actualidad y reglas de negocio, como que los débitos cuadren con los créditos. Antes de que un informe sustituya a uno existente, conciliamos sus cifras con el sistema de origen y con el informe anterior junto con su responsable de finanzas u operaciones. Un control fallido impide que los datos erróneos lleguen a los paneles y alerta al equipo.

Solo para decisiones que no pueden esperar, como el filtrado de fraude, la disponibilidad de inventario o el estado de los pagos. Para la mayoría de los informes bastan cargas cada hora o nocturnas, cuya operación cuesta mucho menos. Usamos procesamiento en streaming con Apache Kafka o captura de datos de cambios donde se necesita tiempo real, y procesos por lotes donde no, y lo decidimos con usted para cada caso de uso.

El acceso se basa en roles y sigue a su proveedor de identidad. Los campos personales y financieros se enmascaran o tokenizan para los usuarios que no los necesitan, los datos se cifran en reposo y en tránsito, y los accesos quedan registrados. Mantenemos los datos en las regiones que usted indique y aplicamos sus reglas de conservación tanto a los datos en bruto como a los modelados.

El costo de desarrollo depende del número y la complejidad de las fuentes, de lo limpias que estén y de cuántas áreas temáticas e informes entran en el alcance. El costo de operación depende de los volúmenes de datos, de la frecuencia de actualización y de los patrones de consulta. Estimamos ambos, diseñamos para controlar el gasto en cómputo y configuramos la monitorización de costos para que el uso no crezca sin que nadie lo note.

Entregamos por áreas temáticas, así que la primera, como tesorería o ventas, llega a los usuarios mucho antes de que termine la plataforma completa. Los plazos dependen del acceso a los sistemas de origen, de la calidad de los datos y de cuánta conciliación requieran las cifras. Acordamos con usted el orden de las áreas temáticas y planificamos cada una tras la evaluación.

Su equipo o el nuestro. Entregamos la documentación, las pruebas, la monitorización y un manual de operación, y formamos a sus ingenieros si van a operarlos. Si lo prefiere, monitorizamos las cargas y la calidad, corregimos los fallos, gestionamos los cambios en los sistemas de origen y añadimos nuevas áreas temáticas en el marco de un acuerdo de soporte.

Donde usted decida. Acordamos la ubicación de los datos antes de empezar y diseñamos en consecuencia, tanto si deben permanecer en un país, en su propia cuenta en la nube o en sus instalaciones. Cuando se aplican leyes de protección de datos como el RGPD, trabajamos con un acuerdo de encargo del tratamiento y limitamos los datos personales a lo que el trabajo requiere.