Qué construimos
Cubrimos las cuatro capas clave de una plataforma de datos moderna. Podés contratar la infraestructura end-to-end o integrar un módulo específico.
Conectamos tus fuentes de datos operativas (ERPs, CRMs, APIs REST, bases de datos y sistemas legados).
Diseñamos pipelines de datos ETL/ELT batch o streaming con control de calidad automatizado y cero impacto en los sistemas de origen.
Diseñamos tu repositorio central con arquitecturas Data Warehouse, Data Lake o Lakehouse según el caso.
Aplicamos modelado dimensional de datos, transformaciones versionadas con dbt y estructuras preparadas para soportar altos volúmenes de almacenamiento
Establecemos políticas de control de acceso, catálogo de datos, linaje end-to-end y reglas de validación automatizadas.
Garantizamos la encriptación de datos sensibles y el cumplimiento regulatorio para convertir tus bases en fuentes confiables.
Business Intelligence, Data Speak e IA aplicada
Entregamos tableros de BI (Power BI, Looker) y plataformas Self-Service. Integramos Data Speak, nuestra herramienta de consulta conversacional que permite explorar datos gobernados mediante lenguaje natural sin requerir código SQL.
Desplegamos modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial en producción: clasificación documental, motores de recomendación, desduplicación de registros, predicción de churn, pricing dinámico y detección de fraude.
Cómo elegimos la tecnología
Trabajamos con el stack tecnológico de datos más avanzado del mercado. Sin embargo, la definición técnica no comienza por la herramienta: inicia en los objetivos de tu negocio, la madurez de tu equipo y tu infraestructura actual.
Stack tecnológico
Tecnologías de datos validadas y actualmente desplegadas en proyectos de producción:
Machine Learning en producción
Superamos la fase de prueba de concepto. Implementamos MLOps para asegurar todo el ciclo de vida de los modelos de IA, garantizando su integración técnica y monitoreo continuo en el software corporativo.
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Diseño y Métricas de Negocio
Definición del problema operativo e identificación de KPIs de impacto antes de escribir líneas de código.
Entrenamiento y Feature Engineering
Limpieza de datos, extracción de variables clave, entrenamiento y validación reproducible.
Despliegue en Producción (Deployment)
Integración directa al flujo operativo mediante APIs REST, pipelines batch o sistemas embebidos.
Monitoreo y Reentrenamiento
Seguimiento continuo de performance para detectar la degradación del modelo (data drift) y ejecutar reentrenamientos automatizados.
FAQ
Preguntas frecuentes sobre ingeniería de datos, nube y gobernanza
