Big Data + Data Processing

Ingeniería de Datos y Big Data

Diseñamos, construimos y operamos plataformas de datos que escalan con vuestro negocio. Desde la ingesta hasta la analítica avanzada e integración con IA, cubrimos todo el ciclo del dato con arquitecturas modernas, calidad verificable, cumplimiento del RGPD y datos procesados exclusivamente en servidores europeos.

100%Datos en UE
48hPropuesta técnica
LakehouseArquitectura moderna
Real-timeStreaming nativo

Arquitectura de Datos

La base que determina si vuestros datos son un activo o un problema

Diseñamos arquitecturas modernas que consolidan todas vuestras fuentes en un único lugar gobernado, escalable y preparado para IA. En 2025, el Lakehouse superó al Data Warehouse tradicional como arquitectura de referencia en empresas que necesitan combinar analítica, streaming y modelos de ML sobre los mismos datos.

Lakehouse y Data Lake

Arquitecturas que combinan la flexibilidad del lago con las garantías ACID del almacén. Con Apache Iceberg y Delta Lake como formatos de tabla abiertos, obtenéis transacciones, evolución de esquema y time travel sobre almacenamiento cloud de bajo coste.

Apache IcebergDelta LakeMedallion Architecture

Data Mesh y Gobernanza Federada

En organizaciones complejas, centralizarlo todo crea cuellos de botella. Implementamos principios de Data Mesh donde cada dominio de negocio gestiona sus datos como producto, con contratos de calidad y gobernanza federada que escala sin depender de un único equipo central.

Domain OwnershipData as a ProductFederated Governance

Streaming y Procesamiento en Tiempo Real

El batch nocturno ya no es suficiente para decisiones operativas. Construimos pipelines streaming-first con Apache Kafka y Flink que procesan eventos en sub-segundo para casos como detección de fraude, personalización en tiempo real y monitoreo operacional continuo.

Apache KafkaApache FlinkSub-segundo

Data Quality y Gobernanza

Un Data Lake con datos sucios es un Data Swamp. Implementamos controles de calidad automatizados en cada etapa del pipeline, catálogos de datos con linaje completo y modelos de acceso por roles. La gobernanza no es un proyecto separado, es parte de la arquitectura desde el diseño.

Great ExpectationsDataHubLinaje de datos

Nuestro enfoque en ingeniería de datos

Los datos son un activo estratégico. Así los tratamos, con rigor técnico, orientación al negocio y cumplimiento normativo desde el diseño.

01

Datos como producto, no como subproducto

Aplicamos principios de Data Mesh: cada dominio de negocio es responsable de sus datos, los expone con calidad garantizada y los documenta para que el resto de la organización los consuma con confianza. El dato no es un residuo del proceso, es el resultado.

02

Calidad antes que volumen

Implementamos controles de calidad automatizados en cada etapa: detección de nulos inesperados, validación de esquemas, alertas de anomalías estadísticas y tests de contrato entre sistemas. Un dato de calidad dudosa no llega a los dashboards.

03

Arquitecturas que evolucionan sin reescribirse

Diseñamos con medallion architecture y event sourcing para añadir nuevas fuentes, casos de uso y transformaciones sin romper lo que ya funciona. La arquitectura es una inversión a largo plazo, no un prototipo que habrá que tirar.

04

Preparada para IA desde el diseño

Las arquitecturas Lakehouse permiten que ingenieros de datos, analistas y científicos de datos trabajen sobre los mismos datos sin copias. Feature stores, pipelines de inferencia y MLOps se construyen sobre la misma base, sin duplicaciones costosas.

05

Coste optimizado desde el diseño

Las plataformas cloud de datos pueden disparar costes si no se diseñan con cuidado. Aplicamos particionado inteligente, compresión, lifecycle policies y compute serverless para que paguéis por lo que usáis, no por lo que almacenáis.

06

RGPD integrado en cada capa

El tratamiento de datos personales en plataformas de datos requiere controles específicos: minimización, seudonimización, trazabilidad de accesos y procedimientos de supresión. Los incorporamos en la arquitectura desde el diseño, con datos procesados siempre en servidores de la UE.

Stack Tecnológico

Las herramientas más consolidadas del ecosistema de datos moderno

Trabajamos con las herramientas más maduras y ampliamente adoptadas del mercado de datos. Seleccionamos el stack según el contexto, el volumen y los requisitos de cada proyecto, sin fidelidad a ningún vendor concreto.

Ingesta y Streaming

Apache KafkaApache FlinkSpark StreamingFivetranAirbyteDebezium

Almacenamiento y Lakehouse

SnowflakeBigQueryDatabricksDelta LakeApache IcebergApache Hudi

Transformación y Modelado

dbtApache SparkTrinoPandasPolarsApache Beam

Orquestación

Apache AirflowDagsterPrefectMagedbt Cloud

BI y Visualización

LookerPower BIMetabaseApache SupersetGrafana

Gobernanza y Calidad

DataHubOpenMetadataGreat ExpectationsMonte Carlore_dataSoda

Pipelines y Procesamiento de Datos

Del dato bruto al insight accionable, con calidad verificable en cada paso

Construimos los pipelines que alimentan vuestros modelos, dashboards y aplicaciones. Ingesta desde APIs, bases de datos, archivos y sensores IoT, con transformaciones robustas, testeadas y monitorizadas. Procesamiento batch y streaming según el caso de uso, sin comprometer la calidad ni la trazabilidad.

Ingesta y Conectores

Conectamos cualquier fuente de datos: bases de datos relacionales, APIs REST y GraphQL, archivos CSV y Parquet, sistemas empresariales como Salesforce o SAP, y flujos de eventos IoT. Con manejo de errores, reintentos automáticos y alertas de SLA de ingesta.

CDCREST y GraphQLIoT y eventos

Transformación y Calidad del Dato

Construimos modelos dbt con documentación automática, tests de calidad y linaje trazable. Cada transformación es código versionado, revisable y reproducible. Sin cajas negras en vuestro pipeline de datos.

dbtTests de contratoLinaje automático

Orquestación y Monitoreo

Diseñamos los DAGs de orquestación con dependencias claras, alertas de fallo configurables y retries automáticos. Dashboards de observabilidad que muestran el estado de cada pipeline en tiempo real y alertas cuando el SLA de datos se ve comprometido.

AirflowDagsterDataOps

Integración con IA y ML

Los mejores modelos de IA dependen de datos bien estructurados y gobernados. Diseñamos la capa de Feature Store, preparamos datasets de entrenamiento con control de versiones, construimos pipelines de inferencia y operamos la plataforma MLOps que mantiene los modelos en producción.

Feature StoreMLOpsPipelines de inferencia

Fuentes y formatos con los que trabajamos

Experiencia con los formatos, fuentes y volúmenes más comunes en empresas europeas de cualquier sector.

Bases de datos relacionalesPostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle
Archivos y almacenamientoCSV, Excel, JSON, XML, Parquet, Avro, ORC
APIs y servicios webREST, GraphQL, Webhooks, SOAP, gRPC
Datos de streamingKafka, Kinesis, eventos IoT, logs de aplicación
Aplicaciones empresarialesSalesforce, SAP, HubSpot, Dynamics, Zendesk
Datos no estructuradosTextos, emails, PDFs, imágenes, audio, vídeo

Precisión y trazabilidad en cada transformación

El procesamiento de datos no es un servicio técnico, es una ventaja competitiva. Así lo tratamos.

01

Precisión verificable en cada etapa

Cada transformación de datos está documentada y es trazable. Podéis auditar cualquier cifra hasta su fuente original. Sin cajas negras en el tratamiento de vuestra información.

02

Reglas de negocio definidas con vosotros

No aplicamos reglas de limpieza genéricas. Cada criterio de validación, cada umbral de calidad y cada lógica de transformación se define junto con vuestro equipo para reflejar exactamente cómo funciona vuestro negocio.

03

Escalabilidad sin rediseño

Diseñamos los pipelines para que soporten diez veces el volumen actual sin necesidad de reescribir el código. Cuando vuestro negocio crece, la infraestructura de datos crece con él sin proyectos de migración traumáticos.

04

Monitoreo continuo de la calidad

Implementamos controles automáticos que detectan degradaciones de calidad en tiempo real: caídas en el volumen esperado, distribuciones estadísticas anómalas y ausencia de actualizaciones en ventanas críticas.

Cómo Construimos una Plataforma de Datos

Del diagnóstico al dato en producción, paso a paso

Un proceso iterativo que entrega valor desde las primeras semanas sin comprometer la solidez de la arquitectura final. Cada fase incluye documentación, tests y criterios de aceptación claros.

Modelos de Servicio

Adaptamos el alcance al tamaño y los objetivos de vuestro proyecto de datos

No existe un modelo único de data engineering. Adaptamos el alcance, el equipo y la cadencia de entrega a si necesitáis construir desde cero, modernizar una plataforma existente u operar como servicio gestionado.

Proyecto Cerrado

Previsible

Alcance, precio y plazos definidos desde el inicio. Construcción de la plataforma de datos con entregables claros en cada fase. Adecuado cuando tenéis requisitos definidos y queréis predictibilidad de coste y tiempo.

  • Precio y plazos garantizados
  • Gestión del riesgo por nuestra parte
  • Entregables claramente definidos
  • Documentación y transferencia incluidas
Ideal paraConstrucción de plataforma desde cero con requisitos claros

Servicio Gestionado

Operación continua

Nos ocupamos de la operación y evolución de vuestra plataforma de datos. Monitoreo 24/7, respuesta a incidencias con SLA, actualizaciones periódicas y un punto de contacto dedicado para cualquier cambio de alcance.

  • SLA de disponibilidad garantizado
  • Monitoreo de calidad en tiempo real
  • Actualizaciones y mejoras incluidas
  • Sin gestión operativa interna
Ideal paraPlataformas ya construidas que necesitan operación estable
Cumplimiento: RGPD nativo en el diseño Datos en servidores UE Minimización y seudonimización Trazabilidad de accesos Derecho estonio y europeo NIS2 en infraestructura

¿Vuestros datos están dando todo lo que pueden dar?

Contadnos cuál es vuestro mayor reto con los datos hoy. En 48 horas os proponemos la arquitectura más adecuada para resolverlo, sin compromisos.

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