Ingeniería & Infraestructura
Infraestructura de Datos y Analítica
3–8 semanasSi tus analistas pasan más tiempo recopilando y limpiando datos que generando insights, el problema no es su talento — es la infraestructura. Construimos los cimientos de datos que hacen a tu equipo de analítica significativamente más productivo: flujos automatizados de ingestión, capas de datos confiables y limpias, y pipelines listos para IA. Todo lo que tus herramientas actuales prometieron pero no entregaron. Técnicamente: ETL/ELT con herramientas modernas (dbt, Airflow, Prefect), diseño de warehouse/lakehouse, catálogo de datos y documentación de linaje, pruebas automatizadas de calidad de datos (Great Expectations o dbt tests), y pipelines de streaming con Kafka o similares según necesidad.
Casos de uso
- —Ingestar datos heterogéneos en un warehouse o lakehouse
- —Migraciones de plataforma o datos
- —Automatización de reportes y métricas operativas
- —Pipelines en tiempo real o streaming
- —Fundamentos de feature store para ML
Entregables
- —Pipelines de producción con orquestación (dbt, Airflow o Prefect)
- —Diseño de warehouse/lakehouse con modelo de datos documentado
- —Catálogo de datos y documentación de linaje
- —Pruebas automatizadas de calidad de datos (Great Expectations o dbt tests)
- —SLA de frescura de datos y runbook de fallas comunes
- —Dashboards de monitoreo de pipelines