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Tres prácticas. Cada encargo acaba en algo que funciona.

Esto es lo que hacemos y cómo lo planteamos: un alcance claro, hitos que puedes revisar y lo que queda en tus manos al terminar.

01

Ingeniería de datos

Cuando cada informe sale de un sitio distinto, la conversación se va en reconciliar números. Montamos el camino de los datos: de donde nacen a la tabla que el equipo abre. La orquestación va en Airflow, Dagster o Azure Data Factory (ADF), y el volumen se procesa en Databricks, BigQuery o Snowflake, con Spark como motor cuando hace falta, según la cuenta que ya tienes.

  • Airflow
  • Dagster
  • ADF
  • Calidad
  • Databricks
  • BigQuery
  • Snowflake
  • S3 / R2
Ladrillos que avanzan por una cinta, cruzan tres puertas de control y terminan en una pila ordenada.

Qué se construye

  1. 01Ingesta y transformación con pruebas, no con un script suelto
  2. 02Orquestación en Airflow, Dagster o ADF, con reintentos y un sitio donde ver qué falló
  3. 03Proceso en Databricks, BigQuery o Snowflake, sin mudar de plataforma para una demo
Resultado

Un pipeline que se puede volver a correr y un modelo de datos que otra persona puede leer.

Un pipeline de ejemplo

✓ Todo en orden
  1. IngestaListo

    Trae los datos desde su origen.

  2. ValidaciónListo

    Comprueba que los datos tienen la forma esperada.

  3. LimpiezaListo

    Elimina duplicados y errores.

  4. ModeladoListo

    Los convierte en tablas que se pueden consultar.

  5. PublicaciónListo

    Deja el resultado listo para que tu equipo lo use.

Cada paso se puede volver a correr por separado.

Tu plataforma, en tu nube

Los datos viven en tus propios buckets. Son tuyos y se pueden mover.

AWS S3 · Google Cloud Storage · Cloudflare R2

Formatos abiertos de principio a fin, sin atarte a un proveedor.

Encargos concretos

Para empezar, o para un problema muy concreto.

Además de las tres prácticas, hacemos estos encargos con el alcance cerrado desde el principio.

  • 04

    Diagnóstico de datos e IA

    Un encargo corto para saber dónde estás antes de invertir. Revisamos tus datos, tus herramientas y lo que quieres conseguir, y te dejamos un plan con prioridades.

    Qué recibes

    • Un mapa de tus datos y de cómo se mueven hoy
    • Los riesgos y los atajos que vemos, ordenados por impacto
    • Un plan por fases que puedes hacer con nosotros o por tu cuenta

    Encaja si sabes que tienes que hacer algo con tus datos o con IA, pero no por dónde empezar.

    Hablemos de esto : Diagnóstico de datos e IA →
  • 05

    De documentos a datos

    Contratos, facturas, informes o registros en PDF convertidos en tablas que se pueden consultar. Cada dato extraído se valida y se puede rastrear hasta el documento del que salió.

    Qué recibes

    • Un proceso que lee tus documentos y saca los campos que necesitas
    • Validaciones, y una persona que revisa donde la duda importa
    • Los datos en tu plataforma, listos para informes, búsquedas o agentes

    Encaja si hay información valiosa encerrada en documentos que hoy alguien copia a mano.

    • Python
    • LangChain
    • RAG
    • DuckDB

    Lo hicimos con Containeer: registros públicos convertidos en datos consultables. Ver el caso →

    Hablemos de esto : De documentos a datos →
  • 06

    Migración y coste de plataforma

    Llevar tus datos a una plataforma moderna, o hacer que la que ya tienes cueste menos, sin parar lo que funciona.

    Qué recibes

    • Un inventario de lo que corre hoy y de lo que cuesta
    • Un plan de migración por fases, con vuelta atrás en cada paso
    • El coste medido antes y después de cada cambio

    Encaja si tu plataforma de datos se ha quedado pequeña, se ha vuelto cara o depende de un proveedor del que quieres salir.

    • Databricks
    • Snowflake
    • BigQuery
    • Apache Iceberg
    Hablemos de esto : Migración y coste de plataforma →

El método es el mismo en todo lo que hacemos.

Si tu problema toca dos prácticas, te lo decimos al empezar.

Cuéntanos tu caso →Ver cómo trabajamosVer cómo se integra con tu stack