Data engineering para proyectos de AI
Ningún modelo de AI es mejor que los datos que lo alimentan. Construimos plataformas de datos modernas — data lake, warehouse, pipelines de streaming — con gobernanza, calidad y lineage, para que cada decisión de AI se apoye sobre un terreno sólido y trazable.
Pipelines de datos optimizados para alimentar tus modelos de AI con calidad, velocidad y gobernanza.
Casos de uso
- Plataforma de datos multifuente para grupos corporativos
- Customer Data Platform (CDP) personalizada
- Analytics en tiempo real para e-commerce
- Feature store para equipos de data science
- Reverse ETL hacia CRM y herramientas de marketing
Beneficios medibles
- Datos fiables y oportunos
- Reducción de costes cloud con arquitecturas optimizadas
- Self-service analytics para usuarios de negocio
- Cumplimiento GDPR y gobernanza por diseño
Detalles técnicos
Almacenamiento
- Snowflake, BigQuery, Databricks
- Data lake en S3/GCS con Iceberg/Delta
- PostgreSQL, ClickHouse para analytics
- Arquitectura Lakehouse
Ingesta y transformación
- Airbyte, Fivetran para conectores SaaS
- dbt para transformaciones SQL versionadas
- Apache Spark para batch
- Kafka + Flink para streaming
Calidad y gobernanza
- Great Expectations para data quality
- dbt tests + alertas
- Catálogo: DataHub, Atlan, OpenMetadata
- Lineage end-to-end automático
Orquestación
- Apache Airflow, Prefect, Dagster
- Programación + disparadores por eventos
- Retry, backfill, monitorización de SLA
- Observabilidad completa
FAQ
¿Puedo empezar sin un data warehouse?
Sí, pero es el primer paso que recomendamos. Construimos cimientos de datos con Snowflake/BigQuery/Databricks escalables desde cero.
¿Qué significa data lineage?
Es el mapa que rastrea cada dato desde su origen hasta el informe final. Es crítico para auditorías, depuración y cumplimiento.
¿Cuánto cuesta una plataforma de datos?
Varía desde configuraciones básicas (~15.000 €) hasta plataformas enterprise con cientos de pipelines. El coste de cloud es aparte y se gestiona por consumo.