De cualquier sistema, a tu lago.
ERPs, APIs, archivos planos, streaming. Conectores robustos, no glue code que se rompe el martes.
DATOS · DATA ENGINEERING
Pipelines que sobreviven al próximo lunes.
Ingesta, transformación y entrega de datos como producto: con dueño, SLA y KPIs de calidad.
El problema
Si te suena alguna de estas…
- Tus pipelines se rompen cada vez que cambia un campo en origen.
- Nadie sabe quién es el dueño de la tabla `customers_v3_final_REAL`.
- Detectas un dato malo cuando ya ha llegado al dashboard del CEO.
- Cada nuevo proyecto duplica lógica que ya existe en otro pipeline.
Lo que entregamos
Tres cosas que no negociamos.
Calidad como código.
Tests, monitoring, alertas automáticas. Cuando un dato no cuadra, lo sabes antes que tu directivo.
Cada pipeline tiene dueño.
SLA de frescura, consumidores documentados, métricas de uso. Tratamos los pipelines como features, no como scripts.
Cómo trabajamos
Cuatro pasos. Sin sorpresas.
01
Audit
Inventario de fuentes, pipelines y consumidores. Identificamos lo que duele.
02
Diseño
Arquitectura medallion (Bronze/Silver/Gold) o data mesh. Contratos entre dominios.
03
Build
Pipelines con tests, dueños, SLAs documentados. Sin código sin tests.
04
Handover
Documentación que tu equipo entiende sin nosotros. Runbook de incidencias incluido.
Stack
Sobre lo que construimos.
Microsoft FabricAzure Data FactoryDatabricksdbtSynapseAirflowPythonSQLSpark
FAQ
Preguntas que nos hacéis siempre.
¿Trabajáis con Microsoft, AWS o GCP?
Microsoft principalmente (Solutions Partner Data & AI), pero diseñamos para AWS y GCP cuando ya está la infraestructura. Lo importante es el patrón, no el vendor.
¿Y si ya tengo dbt + Airflow funcionando?
Si funciona, no lo cambiamos. Construimos encima, añadimos lo que falta (calidad, ownership, monitoring) y dejamos tu stack actual respirando.
¿Cuánto tarda un pipeline nuevo?
De fuente a dashboard, entre 2 y 6 semanas según complejidad. Discovery primero, propuesta clara después.
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