Flujos de datos (ETL/ELT)
Procesos automáticos y programados que mueven y transforman datos desde todas sus fuentes.
Datos e infraestructura
Ingeniería de datos y analítica
Primero, datos fiables. Todo lo demás se apoya en ellos.
Antes de la IA y antes de los paneles está la fontanería: flujos que extraen datos de cada herramienta que utiliza, los limpian y los depositan en un único lugar donde su equipo puede consultarlos.
La buena IA empieza con buenos datos.
La mayoría de las empresas tienen datos de sobra, repartidos entre un CRM, hojas de cálculo, un ERP, la analítica web y una base de datos de producción que nadie quiere consultar. La ingeniería de datos los reúne: flujos que los recogen y los limpian de forma automática, un almacén que los guarda con una estructura coherente y paneles que responden preguntas sin necesidad de un programador.
Es también el paso que la mayoría de los proyectos de IA se salta y luego lamenta. Construimos bases de datos útiles hoy para el reporte y preparadas mañana para el aprendizaje automático, con controles de calidad para que las cifras sean fiables y documentación para que su equipo pueda mantenerlas.
Ingeniería de datos y analítica
Qué ofrecemos
Almacenes de datos
Un repositorio único y bien modelado sobre BigQuery, Snowflake, Redshift o PostgreSQL.
Paneles de BI
Paneles en Power BI, Looker Studio, Metabase o aplicaciones web a medida que muestran las cifras que importan.
Calidad y gobierno del dato
Validación, monitorización y responsabilidades claras para detectar errores antes de que lleguen a las decisiones.
Preparación de datos para ML
Flujos de variables, procesos de etiquetado y conjuntos de entrenamiento pensados para aprendizaje automático.
Web scraping y recopilación de datos
Recopilación de datos públicos y de socios a gran escala, de forma legal y fiable.
Cuándo encaja
- Elaborar informes supone exportar hojas de cálculo y combinarlas a mano
- Distintos equipos dan cifras diferentes para la misma métrica
- Quiere empezar con IA, pero sus datos están repartidos en muchos sitios sin conexión entre sí
- Las consultas sobre su base de datos de producción están ralentizando el producto
Cómo trabajamos
- 01Inventario de fuentesUna lista de cada sistema que guarda datos relevantes, quién es su responsable y cómo se accede a él.
- 02Modelo de datosUna estructura clara para clientes, pedidos, productos —lo que sea el eje de su negocio— acordada con quienes usan las cifras.
- 03Flujos y controlesCargas programadas con reglas de validación, para que un dato roto o ausente genere una alerta en lugar de un informe erróneo.
- 04Paneles y formaciónLos primeros paneles construidos encima, con documentación y una sesión para que su equipo pueda ampliarlos.
Tecnología
Herramientas que usamos en Ingeniería de datos y analítica
- Python
- SQL
- dbt
- Airflow
- BigQuery
- Snowflake
- PostgreSQL
- Power BI
Preguntas frecuentes
¿Necesitamos un almacén de datos antes de empezar con IA?
No siempre, pero sí necesita datos fiables y accesibles. En muchos proyectos basta con un flujo acotado para los datos que el modelo necesita; el almacén compensa a medida que crece el uso.
¿Qué fuentes de datos pueden conectar?
Bases de datos, CRM, ERP, hojas de cálculo, analítica web, sistemas de pago, APIs y archivos. Si tiene exportación o API, normalmente podemos construir un flujo para él.
¿Podrá nuestro equipo mantener los flujos después?
Sí. Usamos herramientas estándar y bien documentadas, entregamos el código y la documentación, y podemos formar a su equipo.
Siguiente paso
Cuéntanos qué quieres construir.
Una consulta gratuita de 30 minutos con un ingeniero, sin compromiso y con respuesta en un día hábil.
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