Fábrica de softwareFÁBRICA DE SOFTWARE

Data engineering y BI: una sola fuente de verdad para decidir con datos

Conectamos tus sistemas (ERP, CRM, e-commerce, hojas de cálculo) en un data warehouse, modelamos los datos y construimos dashboards que todos miran. Se acabó el "el ERP dice una cosa y el CRM otra". En tu nube (Azure/AWS), con la infraestructura y el código 100% tuyos.

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Data engineering es la disciplina de mover, limpiar y organizar tus datos para que sirvan a decisiones.

Ingestamos información de tus fuentes con pipelines de ETL/ELT, la consolidamos en un data lake o data warehouse, la modelamos para que tenga sentido de negocio, y la exponemos en dashboards de BI. El resultado es una única fuente de verdad: el mismo número en finanzas, ventas y operación, actualizado de forma automática y sin armar reportes a mano en Excel.

Por qué iTechDev

Presupuesto fijo

Alcance y precio definidos antes de empezar. No cobramos por hora ni aceptamos alcances ambiguos.

Código 100% tuyo

Todo el código y la configuración son de tu propiedad desde el primer commit. Sin vendor lock-in.

Avances cada 2 semanas

Demos funcionales en vivo cada sprint. Ves progreso real, no una caja negra de meses.

Ingeniería con proceso

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Cuándo lo necesitas

Tus datos viven en silos: cada sistema (ERP, CRM, e-commerce, nómina) tiene su propia base y nadie los cruza.
Armas los reportes a mano en Excel cada mes — horas de copiar, pegar y conciliar que se repiten y se equivocan.
Los números no cuadran: el ERP dice una cosa, el CRM otra y el reporte del director una tercera.
No hay un tablero único; cada área presenta sus propias cifras y las juntas se vuelven discusiones sobre de quién es el dato correcto.
Quieres analítica de verdad —tendencias, cohortes, predicción— pero tus datos están demasiado dispersos para empezar.
Tienes mucha información acumulada y la sensación de que no la estás aprovechando para tomar mejores decisiones.

Qué incluye

Ingesta y ETL/ELT

Conectores a tus fuentes (ERP, CRM, bases SQL/NoSQL, APIs, archivos y hojas de cálculo) que extraen los datos en lotes o en streaming, sin tocar tus sistemas en producción.

Data lake / warehouse

Un repositorio central — data lake para datos crudos, warehouse para datos listos para analizar — en tu nube (Azure, AWS) o en PostgreSQL/Snowflake, dimensionado a tu volumen.

Modelado de datos

Diseño dimensional (hechos y dimensiones) con dbt: definiciones claras de "qué es un cliente", "qué es una venta" y "qué cuenta como activo", versionadas y documentadas.

Pipelines orquestados

Flujos automatizados con Airflow que corren a la hora pactada, reintentan ante fallos y avisan si algo se rompe. Sin procesos manuales que dependan de una persona.

Dashboards de BI

Tableros en Power BI o Metabase con los indicadores que importan a cada área, filtros por periodo y región, y acceso por rol. Pensados para decidir, no solo para mirar.

Calidad y gobernanza de datos

Pruebas automáticas de consistencia, detección de huecos y duplicados, catálogo de datos, definición de dueños por dominio y control de accesos. La fuente de verdad solo sirve si es confiable.

Observabilidad y linaje de datos

Monitoreo de los pipelines (freshness, volumen, schema), alertas cuando una carga falla o llega tarde, y linaje que muestra de qué fuente y por qué transformación pasó cada número. Así, cuando alguien pregunta "¿de dónde sale esta cifra?", hay una respuesta trazable.

Activación de datos (reverse ETL)

Cuando lo necesitas, devolvemos los datos modelados a las herramientas operativas —CRM, plataforma de marketing, ERP— para que un segmento o un score calculado en el warehouse llegue a donde se actúa, no solo a un tablero que se mira.

Cómo trabajamos

1

Diagnóstico de fuentes y preguntas de negocio

Mapeamos de dónde salen tus datos y, sobre todo, qué decisiones quieres tomar con ellos. Sin esas preguntas no hay tablero útil. Entregable: inventario de fuentes, indicadores acordados y un alcance con presupuesto fijo.

2

Arquitectura y modelo de datos

Definimos la arquitectura (lake, warehouse, orquestación) en tu nube y el modelo dimensional. Acordamos definiciones únicas para cada métrica antes de mover un solo dato. Entregable: diagrama de arquitectura, modelo dimensional y diccionario de métricas validado por el negocio.

3

Pipelines e ingesta

Construimos los conectores y los pipelines de ETL/ELT con dbt y Airflow. Cargamos un histórico inicial y dejamos las actualizaciones corriendo de forma automática. Entregable: pipelines orquestados en producción con su histórico cargado y pruebas de calidad activas.

4

Dashboards y validación

Levantamos los tableros en Power BI o Metabase y los validamos contra tus números actuales hasta que cuadran. Entregable: dashboards por área publicados, conciliados con tus cifras y una sesión de capacitación para leerlos y filtrarlos.

5

Calidad, gobernanza y observabilidad

Activamos las pruebas de calidad, el catálogo, el control de accesos y el monitoreo de pipelines con alertas. Entregable: catálogo de datos con dueños por dominio, pruebas de calidad y alertas de freshness operativas.

6

Entrega y evolución

Te entregamos el código, la infraestructura como código y la documentación, y dejamos un backlog priorizado de nuevas métricas. Entregable: repositorio completo en tu nube, runbook de operación y 90 días de soporte — 100% tuyo, sin vendor lock-in.

Stack tecnológico

Las herramientas y plataformas con las que lo construimos — elegidas por tu problema, no por moda.

PythonSQLPostgreSQLSnowflakeBigQuerydbtAirflowSparkKafkaFivetranPower BILookerMetabaseAzure Data Factory

Preguntas frecuentes

¿Pueden montarlo en mi propia nube (Azure o AWS)?

Sí. Trabajamos sobre Azure y AWS, que son las nubes en las que tenemos más experiencia, y los datos se quedan en tu suscripción. Toda la infraestructura se define como código (Terraform) y es 100% tuya: si mañana cambias de proveedor, te llevas todo sin depender de nosotros.

¿Se conecta con mis sistemas actuales (ERP, CRM, e-commerce)?

Sí. La ingesta se hace por conectores y APIs hacia tus fuentes —ERP, CRM, e-commerce, bases SQL/NoSQL, archivos y hojas de cálculo— en modo de solo lectura, sin modificar ni poner en riesgo tus sistemas en producción. Si una fuente no tiene API, leemos de su base o de exportaciones programadas.

¿Cuánto tarda en estar listo?

Depende del número de fuentes y de qué tan limpios estén los datos. Un primer warehouse con un par de fuentes y un set de dashboards suele tomar entre 6 y 12 semanas; integraciones con muchos sistemas o datos muy desordenados se extienden más. Lo definimos con alcance y presupuesto fijo en el diagnóstico, y entregamos por fases para que veas valor temprano.

¿Necesito procesamiento en tiempo real o me sirve por lotes (batch)?

La mayoría de los reportes de negocio se resuelven muy bien con cargas por lotes cada hora o cada día — es más simple, más barato y más fácil de mantener. El tiempo real (streaming) tiene sentido cuando una decisión no puede esperar minutos, como monitoreo operativo o detección de fraude. Te recomendamos lo que tu caso necesita, no lo que suena más impresionante.

¿Qué pasa con la calidad de los datos si mis fuentes vienen "sucias"?

Es lo normal y lo contemplamos. Los pipelines incluyen limpieza, deduplicación y pruebas automáticas de consistencia, y el catálogo deja claro qué significa cada dato y quién es su dueño. Cuando un dato malo viene de origen, lo señalamos: el sistema mejora la confianza en los números, pero la corrección de fondo a veces vive en el proceso que captura ese dato.

¿El código y la infraestructura son míos?

Sí, 100%. Los modelos de dbt, los DAGs de Airflow, los dashboards y la infraestructura como código (Terraform) quedan en tu repositorio y tu nube desde el primer commit. Trabajamos con un proceso certificado CMMI Nivel 2: si mañana quieres operarlo con tu propio equipo o con otro proveedor, tienes todo lo necesario, sin vendor lock-in.

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