Infraestructura de datos
Cuando los datos están fragmentados entre ERP, CRM, planillas y sistemas locales, todo lo que se construya encima hereda esa fragilidad. Construimos una base única, versionada y auditable, con calidad medida y seguridad diseñada dentro.
- Datos en silos: cada área tiene su versión de la verdad y los reportes no cuadran.
- Reportes que llegan tarde o se arman a mano cada mes.
- Nadie puede explicar de dónde salió una cifra ni quién la modificó.
- No es posible entrenar ni operar modelos porque no hay datos confiables ni frescos.
Ingesta e integración
Conectores a ERPs, CRMs, SaaS locales (Defontana, Bsale, Nubox, Jumpseller), medios de pago (Transbank, Flow, Mercado Pago), bases de datos y APIs. Batch (ELT) y streaming, con CDC cuando el negocio necesita datos frescos.
Lakehouse y transformación
Warehouse serverless (BigQuery por defecto) con datos crudos en almacenamiento de objetos, y transformación con dbt: SQL modular, versionado, con tests automáticos.
Calidad como contrato
Tests de calidad y validaciones con SLAs de frescura y exactitud. Si un dato se rompe, se detecta antes de que llegue a un tablero o a un modelo.
Seguridad y trazabilidad por diseño
Cifrado en tránsito y reposo, control de acceso a nivel de fila y columna, linaje completo y auditoría. La misma infraestructura que exige la ley es la que habilita IA confiable.
Menos costo operativo
Se elimina el trabajo manual de consolidación y conciliación mensual; el equipo deja de armar planillas y pasa a analizar.
Decisiones más rápidas
Información diaria u horaria en lugar de cierres mensuales, con una sola versión de la verdad.
Habilita todo lo demás
Con la base construida, cada caso de ML o IA posterior cuesta una fracción de lo que costaría partiendo de cero.
Costo cloud bajo control
Arquitectura serverless y monitoreo de consumo: se paga por uso real, no por capacidad ociosa.
- Lakehouse operativo en la nube del cliente
- Pipelines de ingesta y orquestación productivos
- Modelos de datos versionados con tests de calidad y SLAs
- Catálogo, linaje y controles de acceso implementados
Stack de referencia: BigQuery, dbt Core, Airflow / Cloud Composer, Pub/Sub o Kafka, GCS, IAM. Agnóstico: AWS y Azure según residencia y stack existente.