BigQuery
DWH serverless
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Ingeniería de Datos para Empresas
Sin ingeniería de datos, el BI y el ML son humo. Lo que entregamos es la infraestructura limpia, documentada y propiedad tuya: warehouse, pipelines, modelado y observabilidad.
Arquitectura tipo
Arquitectura moderna de datos en 5 capas: así lo construimos
El stack moderno de datos tiene convenciones probadas. Esto es lo que implantamos por defecto, con justificación técnica en cada decisión. Cada capa tiene una responsabilidad clara y se puede cambiar sin tocar las demás.
Sources
Fuentes
Todo lo que ya tienes: CRM, ERP, ads, base de datos del producto, eventos, ficheros, APIs externas. No vamos a tocarlas; las leemos.
Ingest
Ingesta
Fivetran o Airbyte cuando el conector existe y el volumen lo justifica. Python custom para fuentes raras. Streams via Kafka o PubSub si hay tiempo real.
Warehouse
DWH / Lakehouse
BigQuery, Snowflake, Redshift o Databricks. Capas raw, staging y marts separadas y versionadas. La elección la dicta tu cloud, no nuestra preferencia.
Model
Modelado
dbt: SQL versionado, tests obligatorios, docs auto-generadas, lineage en producción. La capa semántica que tu BI y tu ML consultan, no duplica.
Consume
Consumo
BI (Power BI, Metabase, Looker), ML (SageMaker, Vertex AI), reverse-ETL (Hightouch, Census) hacia el CRM, apps internas. Todo apunta al modelo, no a la fuente.
Stack visible
Herramientas de ingeniería de datos
Warehouse / Lakehouse
BigQuery
DWH serverless
Snowflake
DWH multi-cloud
Databricks
lakehouse
Ingesta
Airbyte
ingesta open source
Kafka
streaming
Transformación y orquestación
Airflow
orquestación
Spark
procesamiento masivo
Calidad e infraestructura
Terraform
IaC
PostgreSQL
transaccional
Python
pipelines custom
Cloud-agnostic. Si ya estás en GCP, vas a BigQuery. Si en AWS, Redshift o Snowflake. No te empujamos al nuestro.
Casos reales
Lo que resolvemos en la práctica.
Unificación de fuentes dispersas en una base de datos común
Reto
Una empresa de asesoría gestionaba su operativa con una mezcla de hojas de Excel, ficheros en Google Drive, un CRM y un ERP sin integración entre ellos. Cada área manejaba su propia versión de los datos; los informes de dirección se construían manualmente cada mes y los números no cuadraban entre departamentos.
Solución
Diseñamos un pipeline de ingesta que conecta las distintas fuentes (Excel via Python, Drive via API, CRM y ERP via conectores managed) hacia un warehouse centralizado. Modelamos las tablas con dbt estableciendo una capa de marts con definiciones únicas de cliente, contrato y facturación. El proceso corre de forma automática y tiene tests de calidad en cada carga.
Resultado técnico
Fuente única de verdad para todas las áreas, sin consolidaciones manuales. Lineage completo desde el fichero original hasta el informe. Las discrepancias entre departamentos quedaron eliminadas en el modelo, no parcheadas en la hoja de cálculo.
Python
Airbyte
BigQuery
dbt
Metabase
Pipeline diario de vuelos con observabilidad y alertas
Reto
Cinco fuentes heterogéneas (dos APIs externas, un CSV de partners, CRM y sistema operacional) con esquemas que cambiaban sin aviso. El equipo se enteraba de los fallos por reclamación del cliente, no por detección propia.
Solución
Orquestación con Airflow, warehouse en BigQuery y modelado en dbt con tests obligatorios en cada capa. Lineage completo y alertas automáticas en Slack ante cualquier ruptura de esquema o caída de freshness.
Resultado técnico
Lineage cubierto al 100%, tiempo medio entre fallo y detección reducido de horas a minutos, coste mensual del warehouse predecible. El equipo detecta y resuelve incidencias antes de que lleguen al usuario final.
Python
Airflow
BigQuery
dbt
Metabase
Preguntas frecuentes
Lo que más nos preguntáis.
No. El stack que diseñamos es portable por construcción: dbt (SQL portable), infraestructura como código en Terraform, documentación y código en tu repo. Si en dos años quieres migrar de Snowflake a BigQuery, es posible con un esfuerzo acotado. Sin lock-in con nosotros tampoco.
Por fases acotadas. El diagnóstico es de 1 a 2 semanas; la implantación base entre 4 y 6 semanas; modelado y consumo entre 4 y 8 semanas. Rango orientativo cerrado contigo antes de empezar.
Primer flujo end-to-end en 6 a 8 semanas. Modelo completo (todas las fuentes prioritarias modeladas en marts) entre 4 y 6 meses según número y complejidad de fuentes.
Tuya, al 100%. Te entregamos repo Git, IaC (Terraform/Pulumi), documentación operativa y runbooks. Si cambias de proveedor o lo llevas in-house en seis meses, todo se queda contigo.
Preferimos handoff a tu equipo con tres meses de soporte estructurado. Si no tienes equipo, lo operamos nosotros vía outsourcing de datos. Ambas opciones se cierran antes de la implantación, no después.
Va incluida en la fase 4 de handoff: documentación, sesiones operativas y runbooks. Si necesitas nivelar al equipo en Power BI, Python, SQL o dbt antes, lo cubrimos con formaciones in-company.
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Hablemos de tu stack actual.
60 minutos. Te decimos qué tiene sentido tocar primero, qué dejar quieto y qué estás pagando dos veces. Sin presentación comercial.