Engineering™ · Data & Intelligence

Data Platform

Construimos la plataforma de datos cloud que tu empresa necesita para operar con información confiable.

Modern Data Stack · BigQuery · Snowflake · Databricks · dbt · Airbyte. Ingesta automatizada, almacenamiento elástico gobernado y modelado dimensional para habilitar analítica avanzada e inteligencia artificial.

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Alcance

Cloud Data Warehouse Setup · Automated ELT Data Pipelines · Dimensional Data Modeling (dbt) · Data Quality Testing Framework

Tiempo estimado

6–10 semanas

Plataformas

Google BigQuery · Snowflake · dbt Cloud · Airbyte / Fivetran

Target Fit

¿Es para tu empresa?

Este servicio es para ti si

✓Tus datos viven fragmentados en bases de datos relacionales, CRMs, ERPs y hojas de cálculo desconectadas.
✓Las consultas analíticas pesadas ralentizan tu base de datos de producción y afectan a los usuarios de la web.
✓El equipo de analítica pasa el 80% de su tiempo limpiando datos manualmente y solo el 20% analizando.
✓Quieres sentar las bases técnicas para entrenar modelos predictivos o implementar aplicaciones de IA generativa.

Probablemente no lo necesitas si

✕Solo manejas un archivo Excel mensual y no planeas incorporar más fuentes de información transaccional.
✕No cuentas con equipo interno ni analistas para explotar las tablas del almacén de datos.

Problem Space

Qué resolvemos

Centralización de Todas tus Fuentes de Negocio

Ingesta programada y automatizada desde bases de producción (PostgreSQL/MySQL), APIs y plataformas SaaS.

Desacoplamiento de Analítica vs. Producción

Aislamiento total de las consultas de reportes en un almacén cloud serverless que no afecta la operación en vivo.

Modelado Semántico Limpio con dbt

Transformaciones modulares versionadas en Git con pruebas de consistencia lógica y documentación automática.

Bases Preparadas para Analítica e Inteligencia Artificial

Esquemas dimensionales optimizados tanto para tableros de BI en tiempo real como para pipelines de embeddings y ML.

Engineering Process

Cómo funciona

01 — Diagnose

Auditoría de Fuentes y Volumetría

Analizamos bases de origen, frecuencias de actualización requeridas, esquemas de datos y volumen de transacciones.

02 — Design

Arquitectura del Data Warehouse y Capas

Definimos la arquitectura por capas (Raw, Staging, Marts) y el modelado dimensional de tablas de hechos y dimensiones.

03 — Build

Pipelines ELT y Transformaciones dbt

Desplegamos conectores de ingesta, programamos transformaciones en dbt y escribimos tests automatizados de datos.

04 — Launch

Orquestación, Validación y Traspaso

Programamos ejecuciones automáticas, validamos cifras contra fuentes primarias y capacitamos a los analistas.

Deliverables

Qué entregamos

Al finalizar tendrás

✓Data Warehouse cloud completamente desplegado en tu cuenta corporativa (BigQuery o Snowflake).

✓Pipelines ELT automatizados con sincronización programada desde tus fuentes primarias.

✓Modelos de transformación dbt con pruebas de datos y documentación de linaje.

✓Data Marts especializados por área de negocio (Comercial, Finanzas, Operaciones).

✓Diccionario de datos documentado y repositorio Git versionado.

Delivery Plan

Fases de implementación

Tiempo típico de proyecto:6–10 semanas

Semanas 1–2Fase 1

Discovery de Fuentes y Diseño de Esquema

Inventario de fuentes, análisis de credenciales, dimensionamiento cloud y diseño de arquitectura.

Semanas 3–5Fase 2

Despliegue del Almacén e Ingesta Raw

Configuración del Data Warehouse, despliegue de Airbyte/Fivetran y carga de históricos.

Semanas 6–8Fase 3

Modelado Dimensional y Pruebas dbt

Construcción de tablas analíticas, deduplicación, pruebas de calidad de datos y linaje.

Semanas 9–10Fase 4

Reconciliación y Pase a Producción

Auditoría cruzada de integridad, orquestación desatendida y capacitación de usuarios.

Pricing Guidance

Inversión estimada

Inversión orientativa

USD 6,500

Incluye setup del Data Warehouse, pipelines para hasta 4 fuentes de datos, modelos dbt de transformación y pruebas de datos.

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Real-World Proof

Caso de impacto

From 6 Disconnected Databases to 1 Unified Cloud Warehouse with Real-Time Sync

Problema inicial

Empresa de logística y transporte con datos divididos en 3 sistemas ERP locales, base web MySQL y hojas de cálculo, tardando 10 días al cierre de mes en conciliar rentabilidad de flota.

Intervención técnica

Construcción de un Data Platform en BigQuery + dbt unificando telemetría de vehículos, facturación de ERP y costos de combustible.

Resultado obtenido

Reportes de rentabilidad por ruta disponibles cada mañana en tiempo real, reducción del 95% en tiempo de procesamiento y base lista para modelos de mantenimiento predictivo.

Clarifications

Preguntas frecuentes

¿Qué costos mensuales genera mantener un Data Warehouse como BigQuery o Snowflake?

En BigQuery pagas solo por los datos que almacenas (aproximadamente USD 20 por terabyte al mes) y por las consultas que ejecutas. Para la gran mayoría de las empresas medianas, el costo total de nube del almacén ronda entre USD 40 y USD 120 mensuales.

¿Quién tiene acceso a nuestros datos durante el proyecto?

Toda la infraestructura se crea dentro de tu propia cuenta de Google Cloud o AWS. Nosotros trabajamos mediante roles temporales de menor privilegio (Least Privilege) y nunca copiamos información sensible a servidores externos.

¿Podremos conectar cualquier herramienta de visualización (Power BI, Looker, Tableau)?

Sí. Los Data Marts estructurados en BigQuery o Snowflake se conectan de forma nativa e instantánea con Power BI, Looker Studio, Tableau o cualquier cliente SQL estándar.

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