Plataforma y modelado
Modelamos sus datos en Google BigQuery o Microsoft Fabric para que cada informe, cada análisis y cada asistente de IA parta de la misma base, con costes que usted sigue y controla.
Plataforma y modelado
Datamarts SQL organizados por área de negocio (ventas, finanzas, supply…), con definiciones de indicadores compartidas.
Dataform sobre BigQuery, o Lakehouse y Warehouse en Fabric: SQL bajo Git, probado y documentado.
Desarrollo, pruebas y producción, con un proceso de puesta en producción que sus equipos dominan.
Particionado, clustering, consultas optimizadas y seguimiento del consumo.
Documentación y formación: sus equipos hacen evolucionar la plataforma sin depender de nosotros.
Plataforma y modelado
Fuentes, usos, costes actuales e indicadores clave: partimos de las decisiones que hay que tomar, no de los datos disponibles.
Un modelo objetivo por dominio, validado con el negocio antes de escribir la primera línea de SQL.
Transformaciones versionadas y probadas, entornos separados, primeros datamarts en producción.
Particionado, clustering y revisión de las consultas más costosas.
Documentación, formación de sus equipos y, si lo desea, una operación mensual.
Casos
Grupo medtech
Casa de joyería internacional
Plataforma y modelado
En dos semanas, una visión clara de su situación y una hoja de ruta con estimaciones.
Modelado, datamarts en BigQuery o Fabric, pipelines y optimización de costes.
Operación de la plataforma y del BI, entregas, seguimiento de costes y capacidad, soporte.
Plataforma y modelado
El que mejor se integre con lo que ya tiene. En Google Cloud, BigQuery y Dataform suelen ser la opción natural; si su entorno es Microsoft y su BI está en Power BI, Fabric simplifica la cadena. Trabajamos con ambos y le recomendamos la opción más sencilla de mantener para sus equipos.
A menudo, sí. Las palancas habituales: particionar y agrupar (clustering) las tablas grandes, reescribir las consultas que leen demasiados datos y servir el BI desde datamarts preagregados. Primero medimos a dónde va el consumo y después priorizamos.
Construimos las transformaciones, los datamarts y su puesta en producción. Para ingestas masivas o tiempo real a gran escala, trabajamos junto a sus equipos de ingeniería de datos o sus herramientas de integración existentes.
Es un objetivo desde el primer día: SQL versionado, convenciones de nomenclatura, documentación y formación. También podemos operar la plataforma por suscripción mientras sus equipos toman el relevo.
Por el Diagnóstico de Datos e IA: en dos semanas, una visión clara de su plataforma y de sus costes, y una hoja de ruta priorizada.
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Empecemos por un diagnóstico de su plataforma y de sus costes.