Data Platform
Data Platform: lake, warehouse y lakehouse en AWS
La plataforma de datos sobre la que se apoyan tu analítica y tu IA: ingesta, almacenamiento, transformación y modelado sobre S3, Glue, Athena y Redshift, con pipelines confiables y reproducibles.
La base de tu analítica y tu IA
El problema
- Tus datos están dispersos en silos y nadie confía del todo en los números.
- Cada reporte es un esfuerzo manual que llega tarde y a destiempo.
- Querés hacer analítica o IA, pero la base de datos no está lista para eso.
- No tenés governance: no sabés quién accede a qué, ni de dónde sale cada número.
Qué incluye
- Arquitectura de data lake / lakehouse sobre AWS (S3, Glue, Athena, Redshift).
- Pipelines de ingesta y transformación, versionados, monitoreados y reproducibles.
- Modelado de datos para analítica y para casos de IA (incluido RAG).
- Data governance: catálogo, calidad, linaje y control de acceso.
- Orquestación y observabilidad de los pipelines, con alertas ante fallas.
La IA buena empieza con datos buenos
Un asistente GenAI o un modelo de ML valen lo que valen sus datos. Por eso la ingeniería de datos no es opcional: es la base sobre la que construimos GenAI y analítica que se pueden creer.
Ver GenAI Consulting & AssessmentCómo trabajamos
Discovery
Mapeamos tus fuentes, tu estado actual y las preguntas de negocio que tus datos tienen que responder.
Plan & Quote
Diseñamos la arquitectura de datos y el roadmap de pipelines, con alcance y precio claros.
Ejecución
Construimos los pipelines y el lakehouse con IaC, validando calidad de datos en cada paso.
Hand-off & MSP
Te dejamos la plataforma documentada y monitoreada. Podemos seguir operándola y evolucionándola con vos.
Stack & tecnologías
Pipelines confiables · datos listos para analítica e IA
Preguntas frecuentes
¿Por qué necesito ingeniería de datos antes de hacer IA?
Porque un modelo o un asistente valen lo que valen sus datos. Datos en silos, sucios o sin governance dan resultados poco confiables. La base de datos correcta es lo que hace que la IA funcione.
¿Qué es un lakehouse?
Una arquitectura que combina la flexibilidad de un data lake con la performance de un data warehouse, sobre AWS. Te da un solo lugar para analítica e IA sin duplicar datos por todos lados.
¿Trabajan con mis fuentes actuales?
Sí: bases transaccionales, SaaS, eventos, archivos. Construimos la ingesta hacia AWS y la dejamos monitoreada.
¿Cómo aseguran la calidad y el governance de los datos?
Con catálogo, controles de calidad, linaje y control de acceso. Sabés de dónde sale cada número y quién puede verlo.
