Plataformas y Arquitectura de Datos

La mayoría de las plataformas de datos se construyen para los datos que la empresa tenía en ese momento, no para los que está por recibir. Dos años después las pipelines son frágiles, nadie confía en los números y cada pregunta nueva termina en otra extracción hecha a mano.

Diseñamos la plataforma alrededor de tus workloads reales — las queries que tus analistas realmente ejecutan, los volúmenes que realmente ingestás, la latencia que el negocio realmente necesita — con arquitecturas lakehouse y data warehouse sobre Databricks, AWS y Google Cloud, ingesta en streaming con Kafka y Confluent, orquestación en Airflow o Temporal, y transformación con dbt y Spark.

Qué construimos

• Arquitectura lakehouse o data warehouse dimensionada según tus workloads, no según un diagrama de referencia
• Pipelines ELT testeadas y monitoreadas, que fallan de forma visible en lugar de silenciosa
• Patrones de ingesta batch y real-time que resisten el crecimiento del volumen
• Modelos de datos que tus analistas pueden consultar sin depender de un ingeniero

Migración y habilitación

Una plataforma que nadie adopta es una reescritura cara. Cada proyecto incluye el trabajo que hace que perdure: un roadmap de migración ordenado por valor para el negocio y no por prolijidad técnica, la puesta en marcha de BI self-service sobre datasets curados, documentación que la gente efectivamente consulta, y training práctico para que tus ingenieros extiendan la plataforma por su cuenta en vez de llamarnos por cada cambio.

Cómo trabajamos

Arrancamos con un review de arquitectura de dos semanas — situación actual, costos reales y las tres cosas que más se rompen — y volvemos con un plan secuenciado que podés ejecutar con nosotros o sin nosotros.