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Arquitectura de datos para reporting, automatización e IA
Plataforma de datos para empresas: una base fiable para reporting, automatización e IA
Integramos fuentes dispersas en una data platform con modelo único, pipelines robustos y gobierno básico del dato. Así el reporting deja de depender de Excel y tu empresa puede escalar automatización e IA sobre datos fiables.
Resultados típicos
Qué cambia cuando unificas fuentes dispersas en una plataforma de datos
La plataforma no es un fin técnico: es la base para reporting fiable, automatización de procesos y casos de IA sobre un modelo único.
Una plataforma de datos para empresas integra fuentes dispersas en un modelo único para que reporting, automatización e IA trabajen sobre datos fiables y no sobre exportaciones manuales o cifras contradictorias. Si vuestra prioridad inmediata es mejorar el reporting, automatizar procesos o activar casos de IA, esta landing suele complementar muy bien una consultoría Power BI, una automatización con n8n, un proyecto de gobierno del dato o un copilot RAG empresarial cuando hace falta construir primero una base sólida y escalable. Si estás valorando inversión, fases y tipo de proyecto, consulta también nuestros precios orientativos de consultoría de datos e IA.
Fuente única para toda la empresa
Se acabaron los debates sobre "tus cifras vs. las mías" en reuniones de dirección.
Tiempo de preparación de datos para análisis
De semanas de limpieza manual a datos listos para análisis en minutos.
Primer entregable funcional en producción
Pipelines, tablas de negocio y primera capa de BI operativa.
Disponibilidad de pipelines con monitorización
Alertas automáticas ante fallos antes de que impacten en los informes.
Linaje de datos completo
Sabes exactamente de dónde viene cada cifra y qué transformaciones ha sufrido.
Plataforma lista para modelos predictivos
Datos estructurados, limpios y documentados: lo que cualquier modelo de ML necesita.
Qué incluye
Qué incluye la plataforma de datos para empresas
Desde la integración de fuentes y el modelo único hasta el catálogo, la conexión con BI y la base necesaria para automatización e IA.
Auditoría de fuentes de datos
Inventario completo de fuentes (ERP, CRM, SQL, APIs, archivos), evaluación de calidad y diseño de la arquitectura de ingesta.
Data warehouse moderno
Modelo dimensional (estrella o copo de nieve) en Snowflake, BigQuery, Synapse o Redshift según vuestro cloud.
Pipelines dbt + orquestación
Transformaciones SQL documentadas con dbt (staging, intermediate, mart), tests de calidad automáticos y orquestación con Airflow o Prefect.
Catálogo de datos básico
Diccionario de datos, linaje automático, propietarios de cada tabla y glossary de términos de negocio.
Seguridad y RGPD
Control de acceso por rol, cifrado en reposo y tránsito, anonimización de datos personales y trazabilidad para auditorías.
Conexión con herramientas de BI
Conexión al data warehouse desde Power BI, Tableau, Looker o cualquier herramienta de visualización que ya uséis.
Entregables
Qué recibes al finalizar el proyecto
Data warehouse configurado en producción
Schema completo con capas staging, intermediate y mart. Permisos y roles configurados.
Proyecto dbt documentado
Modelos SQL con tests de calidad, documentación de columnas y lineage graph automático.
Orquestación de pipelines
DAGs en Airflow o Prefect con scheduling, reintentos, alertas y dashboard de monitorización.
Catálogo de datos básico
Diccionario de datos, linaje, propietarios por tabla y glosario de términos de negocio.
Documentación técnica y formación
Arquitectura documentada, runbooks de incidencias y sesiones de formación al equipo técnico.
Nuestro proceso
Cómo construimos tu plataforma de datos
Un enfoque pensado para salir de los silos con rapidez, validar la arquitectura correcta y dejar una base mantenible para crecimiento futuro.
Discovery técnico (1–2 semanas)
Auditoría de fuentes, entrevistas con IT y negocio, diseño de arquitectura y propuesta cerrada con precio fijo.
MVP de ingesta y transformación (3–4 semanas)
Pipelines de las fuentes principales, modelo dimensional básico y primeras tablas de negocio limpias disponibles.
Expansión y calidad (2–4 semanas)
Integración del resto de fuentes, tests de calidad en dbt, catálogo de datos y conexión con herramientas de BI.
Monitorización y entrega (1 semana)
Configuración de alertas, documentación completa, formación al equipo y traspaso del ownership.
Escenarios habituales
Situaciones donde la plataforma de datos es el primer paso
7 sistemas distintos (ERP, MES, SCADA, CRM, Excel) con datos inconsistentes y sin posibilidad de análisis cruzado.
- Fuente única con datos de producción, calidad y ventas integrados
- OEE calculado en tiempo real
- Base para modelo predictivo de mantenimiento
Datos de tienda física, e-commerce y logística en silos separados, con cierre mensual que tardaba 2 semanas.
- Cierre reducido de 2 semanas a 2 días
- Vista 360º del cliente unificada
- Dashboards de inventario en tiempo real
Informes regulatorios generados manualmente con alto riesgo de error y sin trazabilidad de los datos fuente.
- Generación automática de informes regulatorios
- Linaje completo para auditorías
- Reducción de 40h/mes de trabajo manual
FAQ
Preguntas frecuentes sobre plataforma de datos
¿Qué es una plataforma de datos moderna y por qué necesito una?
Una plataforma de datos moderna centraliza todas las fuentes de información de tu empresa (ERP, CRM, Excel, APIs, logs) en un repositorio único, limpio y documentado. Elimina los silos de datos, garantiza que todos trabajan con las mismas cifras y crea la base técnica que hace fiables los dashboards y posible la IA aplicada.
¿En cuánto tiempo tenemos algo funcional?
Para un data warehouse básico con 3–5 fuentes de datos, el primer entregable funcional (pipelines + tablas de negocio limpias) está disponible entre la semana 4 y la 6. La plataforma completa con catálogo, calidad de datos y dashboards conectados se entrega entre semanas 8 y 12 según alcance.
¿Qué stack tecnológico usáis?
Nuestro stack preferido: dbt para transformaciones SQL documentadas, Apache Airflow o Prefect para orquestación, y Snowflake, BigQuery o Azure Synapse como data warehouse según vuestra infraestructura cloud. Si ya usáis otras herramientas, evaluamos si tiene sentido integrarlas o migrar.
¿Podemos usar nuestra infraestructura cloud existente (Azure, AWS, GCP)?
Sí. Diseñamos la plataforma sobre vuestro cloud existente. Si estáis en Azure, usamos Synapse y Data Factory. En AWS, Redshift y Glue. En GCP, BigQuery y Dataflow. No imponemos migraciones de cloud: construimos sobre lo que ya tenéis.
¿Es seguro y cumple el RGPD?
Sí. Implementamos cifrado en tránsito y en reposo, control de acceso basado en roles, anonimización o seudonimización de datos personales según el AI Act y el RGPD, y linaje de datos para trazabilidad completa de dónde vienen y cómo se tratan los datos.
¿Cuánto cuesta construir una plataforma de datos?
Un MVP de plataforma de datos (3–5 fuentes, modelo dimensional básico, 2–3 capas de transformación) parte de 8.000–15.000 €. Plataformas más complejas con muchas fuentes, histórico de datos y gobierno avanzado se mueven entre 20.000 y 50.000 €. El presupuesto exacto se cierra en el discovery.
¿Qué entregables recibiremos al finalizar?
Data warehouse configurado en producción, pipelines dbt documentados con tests de calidad, orquestación con Airflow/Prefect, catálogo de datos básico con linaje, documentación técnica completa (arquitectura, diccionario de datos, runbooks) y formación al equipo de datos.
¿Qué mantenimiento requiere la plataforma después de la entrega?
La plataforma necesita monitorización de pipelines, actualización de dependencias y evolución cuando se añaden nuevas fuentes o cambia el negocio. Entregamos documentación para que el equipo técnico interno pueda gestionarla. Opcionalmente ofrecemos soporte mensual (monitorización, evolutivos, incidencias).
¿Tus datos están en silos y nadie se fía de las cifras?
En 20 minutos evaluamos tu situación actual y te decimos qué arquitectura tiene sentido, en qué plazo y a qué coste.
Sin compromiso · Respuesta en <24h · NDA disponible
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