Tus datos están ahí. Hagamos que puedas aprovecharlos.

La ingeniería de datos se ocupa de conectar, transformar, validar, almacenar y distribuir información para que pueda utilizarse en aplicaciones, informes o proyectos de inteligencia artificial. Permite sustituir tareas manuales por procesos repetibles y mantener los datos disponibles según las necesidades del proyecto.

Puede incluir el análisis de las fuentes, integraciones, pipelines ETL o ELT, diseño de bases de datos, almacenamiento y controles de calidad. También podemos desplegar y mantener los procesos. Definimos las tareas, los entregables y el soporte en función de lo que necesitas, sin exigir una plataforma completa.

No. Podemos empezar revisando las fuentes, los formatos y los procesos que ya utilizas. Identificamos problemas de acceso, calidad o actualización y priorizamos el trabajo para que puedas aprovechar la información disponible.

Sí, siempre que los sistemas permitan el acceso necesario. Revisamos las APIs, los permisos, los formatos y los límites de cada fuente para diseñar las integraciones. Podemos conectar aplicaciones internas, servicios externos, bases de datos y archivos sin sustituir todas tus herramientas.

Un pipeline es una secuencia de procesos que mueve y prepara datos desde sus fuentes hasta un destino. Puede ser útil si importas archivos a menudo, cruzas información de varias aplicaciones o actualizas datos manualmente. Definimos su frecuencia, sus transformaciones y sus controles según el uso que necesites.

En ETL, los datos se extraen, se transforman y después se cargan en el destino. En ELT, se extraen y se cargan primero, y se transforman en el entorno de destino. La elección depende de las fuentes, el volumen, el almacenamiento y las necesidades de procesamiento; revisamos tu caso antes de proponer una solución.

Sí. Podemos construir procesos para importar, transformar y validar archivos de forma automática. Revisamos su estructura, cómo llegan, con qué frecuencia cambian y qué debe ocurrir si faltan campos o hay errores. El flujo puede dejar registros y avisos para facilitar el seguimiento.

Depende de cómo quieras utilizar la información. Una base de datos puede ser suficiente para una aplicación o integración concreta. Un data warehouse organiza datos para consultas analíticas; un data lake permite almacenar información en distintos formatos. Estudiamos tus fuentes, tus consultas y tu volumen antes de recomendar una arquitectura.

Sí. Construimos procesos para reunir, transformar y actualizar los datos que consumen tus herramientas de análisis. Acordamos las definiciones de los indicadores, los controles de calidad y la frecuencia de actualización para que los informes se apoyen en información consistente.

Definimos validaciones sobre formatos, campos obligatorios, duplicados, rangos y relaciones entre datos. Podemos incorporar registros y alertas para detectar incidencias y facilitar su revisión. Los controles y la forma de tratar los errores se acuerdan según los requisitos del proyecto.

Sí. Podemos diseñar procesos periódicos o flujos que tratan la información a medida que se genera. Elegimos la estrategia según la frecuencia de actualización necesaria, el volumen, las fuentes y el coste operativo. No todos los proyectos necesitan procesamiento en tiempo real.

Sí. Podemos revisar los procesos existentes, resolver errores, optimizar consultas o incorporar controles de calidad. También podemos modernizar partes del sistema de forma gradual. El trabajo puede centrarse en una integración o un proceso concreto sin construir una plataforma nueva.

Sí. Podemos desarrollar procesos de extracción, transformación y validación para preparar y actualizar los conjuntos de datos que utilizan modelos y aplicaciones de IA. Definimos los formatos, las reglas de calidad y la frecuencia de actualización con el equipo que consume esa información.

Revisamos contigo qué sistemas y datos necesita utilizar cada proceso. Acordamos los permisos y el tratamiento de las credenciales, procurando limitar los accesos a las tareas necesarias. Los requisitos de seguridad y las responsabilidades se definen según el entorno del proyecto.

El presupuesto depende de las fuentes, las integraciones, el volumen, las transformaciones y la frecuencia de actualización, además del despliegue y el mantenimiento necesarios. Podemos trabajar por horas, con una bolsa mensual o con un proyecto cerrado. Acordamos las condiciones económicas y el alcance antes de empezar.

Podemos mantener y mejorar los procesos desarrollados, supervisar su funcionamiento y adaptarlos cuando cambian las fuentes o los requisitos. El alcance, los tiempos de atención y las tareas incluidas se acuerdan según el proyecto. El soporte 24/7 con SLA se contrata y presupuesta por separado.