Data Engineering para IA y analytics en tiempo real
La base que todo lo sostiene.
Data Engineering para empresas en Guadalajara y México
Cualquier proyecto de IA o analytics serio falla sin una base de datos bien construida. Antes de entrenar modelos o construir dashboards, la data necesita vivir en un lugar confiable, con esquemas consistentes, pruebas de calidad y linaje claro. Eso es lo que construimos.
Trabajamos con empresas en México que tienen datos repartidos en ERPs, hojas de cálculo, sistemas legacy, APIs de proveedores y bases operativas. Los ingestamos con pipelines versionados (Airflow, dbt, Dagster), los transformamos con lógica probada, los almacenamos en warehouses modernos (Snowflake, BigQuery, Redshift) y los servimos a BI, ML y aplicaciones en tiempo real.
Incluimos vector databases (Pinecone, Weaviate, pgvector) para los casos donde IA generativa necesita memoria propietaria via RAG. La misma verdad que alimenta dashboards es la que consulta el agente.
4 pasos probados, de descubrimiento a producción
- Paso 01
Ingestamos de todos lados
APIs, bases operativas, archivos, eventos. Todo convertido a un flujo confiable.
- Paso 02
Transformamos con lógica
Pipelines versionados (dbt, Airflow) con pruebas y observabilidad.
- Paso 03
Almacenamos para escalar
Data warehouse + vector DB para que IA y BI compartan la misma verdad.
- Paso 04
Servimos en tiempo real
APIs, dashboards y features listos para modelos ML en milisegundos.
Dónde aplica data engineering
- Data warehouse desde cero: ingesta desde ERP + CRM + marketing → dashboards ejecutivos
- Migración de legacy a cloud: de bases SQL on-prem a Snowflake/BigQuery con validación
- Streaming en tiempo real: eventos de producto → Kafka → dashboards y alertas
- Feature store para ML: features pre-calculadas y versionadas listas para modelos
- Vector DB para RAG: documentos propietarios indexados para agentes de IA
- Data quality monitoring: alertas automáticas cuando pipelines rompen o métricas se desvían
Con lo mejor del ecosistema
- Snowflake
- BigQuery
- Redshift
- Databricks
- Airflow
- dbt
- Dagster
- Prefect
- Kafka
- Kinesis
- Pub/Sub
- Redpanda
- Pinecone
- pgvector
- Redis
- Weaviate
Honestidad sobre dónde no aplica
No construimos data warehouses por moda. Si tu empresa usa 2 fuentes de datos y un Excel consolidado funciona, un pipeline completo es overkill. Sugerimos empezar ligero — dbt + Metabase por ejemplo — y escalar cuando el volumen o las integraciones lo justifiquen.
Lo que más nos preguntan
¿Necesito data engineering antes de hacer ML o agentes de IA?
A veces sí, a veces no. Podemos empezar un agente con datos que ya existen y paralelamente ordenar el data layer. En ML robusto, generalmente sí — sin datos limpios no hay modelo confiable.
¿Qué warehouse recomiendan?
Depende. Snowflake para enterprise pagadores, BigQuery si ya estás en Google Cloud, Databricks si combinas analytics + ML, Postgres para empezar ligero. Elegimos por caso, no por preferencia.
¿Cuánto cuesta operar un pipeline mensualmente?
Depende del volumen. Una pyme con <1TB y 20 tablas maestras: ~$300-800 USD/mes en infra. Enterprise con streaming y ML: $3k-15k+ USD/mes. Lo estimamos en el descubrimiento.
Casos donde aplicamos data engineering
Campañas de 500M+ cupones
Plataforma para gestionar campañas masivas de megas gratis para Coca-Cola, GEPP y Bimbo. Infraestructura en AWS con balanceadores y RDS Aurora.
Migración cloud de grabaciones
Migración de Zoom Cloud a múltiples destinos (AWS, Azure, GCP, Dropbox).
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