ETL por lotes con 24h de retraso, sin visibilidad en tiempo real de la operación.
Deja de decidir con
datos caducados.
Plataformas de datos modernas que convierten información en bruto en inteligencia gobernada a escala.
De confianza en toda Europa
Sectores que atendemos.
Equipos de ingeniería en sectores regulados y críticos — cada proyecto auditado, documentado y llevado a nivel de producción.
Banca y pagos
FinTech
Infraestructura de pagos y core bancario conforme a PCI-DSS — latencia p99 por debajo de 100 ms, trazabilidad de auditoría de extremo a extremo y tokenización en el edge.
PCI-DSS · ISO 27001
Datos de pacientes
Salud
Pipelines de datos de pacientes alineados con HIPAA
HIPAA · SOC2
5G y redes
Telecomunicaciones
Observabilidad del core 5G a escala
NFV · ETSI MANO
Retail y marketplaces
E-Commerce
99,99% de disponibilidad en picos de tráfico
PCI-DSS · GDPR
Soberano y público
Gobierno
Nube soberana con trazabilidad completa
eIDAS · FIPS 140-2
Flotas e IoT
Logística
Seguimiento de flotas en tiempo real e ingesta IoT
MQTT · OPC-UA
PB-ScaleProcesamiento de datos
Tiempo realPipelines de streaming
99.9%SLA de calidad de datos
MultiorigenListo para integrar
Qué entregamos
Nuestros servicios de datos
Soluciones de datos de extremo a extremo para empresas modernas
Recorta un 70% los costes de licencias pasándote a plataformas cloud modernas. Nos encargamos de la migración sin fricción de bases de datos, warehouses y data lakes, sin tiempo de inactividad y con validación completa de la integridad de los datos.
↓ 70% coste de licencias · 0 pérdida de datosSustituye los retrasos del batch por inteligencia en tiempo real. Construimos pipelines ETL/ELT robustos con Kafka, Spark, Airflow y dbt que procesan datos en minutos en lugar de horas.
de tiempo real a 5 min de latencia · orquestación automatizadaConsolida los datos dispersos en una única fuente de verdad. Diseñamos e implementamos soluciones de almacenamiento escalables sobre Snowflake, BigQuery, Redshift o Databricks, con una gobernanza adecuada.
escala PB · fuente única de verdadDale a cada equipo la capacidad de responder a sus propias preguntas. Entregamos dashboards de BI de autoservicio y analítica avanzada con Looker, Metabase o Grafana que impulsan decisiones basadas en datos.
200+ dashboards de autoservicio · ↓ 80% tiempo de informesAlimenta tus iniciativas de IA con datos limpios y listos para usar como features. Construimos pipelines de ML e infraestructura de despliegue de modelos que convierten datos en bruto en analítica predictiva.
feature stores · pipelines de entrenamiento automatizadosCumple los requisitos normativos sin perder velocidad. Implementamos marcos de calidad de datos, trazabilidad del linaje, controles de acceso y catalogación que generan confianza en tus datos.
SLA de calidad de datos del 99.9% · listo para auditoríaEvaluación gratuita
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Nuestros ingenieros revisan tu configuración actual y entregan una hoja de ruta priorizada — sin compromiso.
Proyecto real
Plataforma de datos en tiempo real para una empresa de logística
01 / 02
Una empresa de logística dependía de un ETL por lotes con 24 horas de retraso, lo que dejaba a los equipos de operación a ciegas sobre la actividad de la flota en tiempo real y generaba ineficiencia en toda la cadena de suministro.
Tech stack
Apache KafkaSparkAirflowdbtPostgreSQLRedshiftGrafana
Plataforma de streaming orientada a eventos con Kafka + Spark, dbt para las transformaciones y orquestación con Airflow.
Latencia de datos de 24h a menos de 5 minutos, 40% menos de tiempo de flota parada y dashboards de BI de autoservicio.
Resultados y método
Ingeniería de datos para equipos listos para decidir
Una organización de datos moderna necesita pipelines fiables, modelos consistentes y una gobernanza que permita a los equipos moverse rápido sin comprometer la calidad. Construimos las bases que sostienen la analítica, las iniciativas de IA y el reporting operativo con claridad y escala.
Business outcomes
- 01
Datos fiables para cada equipo
Modelos estandarizados, linaje y validación dan a los responsables confianza en cada métrica.
- 02
Decisiones más rápidas a escala
Los pipelines en tiempo real y por lotes entregan datos limpios a los equipos de analítica, ML y producto.
- 03
Infraestructura consciente del coste
Almacenamiento, cómputo y orquestación optimizados reducen el desperdicio sin sacrificar rendimiento.
How we implement
- 01
Descubrir y mapear
Analizamos tus fuentes, definimos la arquitectura de destino y priorizamos los dominios de datos de mayor impacto.
- 02
Construir y automatizar
Entregamos pipelines, modelos y orquestación con monitorización, testing y gobernanza incorporados.
- 03
Llevar los insights a la operación
Habilitamos BI, analítica de autoservicio y flujos de ML con optimización continua.
Modelo de colaboración
Cómo trabajamos
De la primera llamada a producción — un modelo de colaboración probado en 4 pasos que mantiene la conversación transparente y la velocidad honesta.
- 01
Descubrimiento
Auditamos tu stack actual, identificamos carencias y alineamos los objetivos de negocio.
- 02
Evaluación
Una hoja de ruta detallada con prioridades, estimaciones de esfuerzo y quick wins.
- 03
Entrega
Nuestros ingenieros se integran en tu equipo y ejecutan sprint a sprint.
- 04
Soporte
Monitorización continua, optimización y transferencia de conocimiento a tu equipo.
Disciplinas relacionadas
Servicios relacionados
Prácticas adyacentes que combinan bien con esta — la mayoría de los proyectos mezclan dos o tres.
Dudas habituales
Preguntas frecuentes
Respuestas prácticas sobre alcance, plazos y cómo suelen ser los proyectos con nuestro equipo de Data Engineering.
Una plataforma de datos de base con pipelines, warehouse y BI suele llevar de 8 a 12 semanas. El streaming en tiempo real añade de 4 a 6 semanas. Empezamos con una evaluación de 2 semanas para mapear tu panorama de datos y definir prioridades.
Trabajamos con Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, Apache Kafka, Spark, Airflow, dbt, Fivetran y más. Elegimos las herramientas según tus requisitos, la infraestructura que ya tienes y las capacidades del equipo.
Una revisión de tu panorama de datos actual, los sistemas de origen, la arquitectura de pipelines y la madurez analítica. Recibes un informe con recomendaciones de arquitectura, la justificación de la selección de herramientas y una hoja de ruta de implementación priorizada.
Sí. Hemos migrado warehouses desde Oracle, SQL Server y Teradata a plataformas cloud modernas como Snowflake y BigQuery. Nos encargamos de la conversión de esquemas, la refactorización del ETL y la validación de datos sin ninguna pérdida.
Implementamos comprobaciones automatizadas de calidad de datos en cada etapa del pipeline con herramientas como los tests de dbt, Great Expectations y marcos de validación a medida. La detección de anomalías, la monitorización de frescura y el seguimiento del linaje dan visibilidad de extremo a extremo.
Habla con nuestros ingenieros
Hablemos de tu estrategia de Data Engineering
Tanto si empiezas de cero como si escalas lo que ya tienes, nuestros ingenieros están listos para ayudar.