Ingeniería de Datos
Pipelines robustos, data warehouses y automatización de reportería. Convertimos datos dispersos en silos o planillas en activos estratégicos disponibles cuando los necesitas.
Qué ofrecemos
Pipelines ETL/ELT
Extracción desde múltiples fuentes, transformación con validación de calidad y carga al destino. Orquestados con Apache Airflow o herramientas equivalentes según el tamaño del proyecto.
Data Warehousing
Diseño de modelo dimensional, implementación con dbt, documentación de linaje. Compatible con PostgreSQL, DuckDB, BigQuery o Snowflake según el volumen y presupuesto.
Data Quality & Gobernanza
Tests automáticos de integridad, detección de anomalías en los datos, alertas cuando algo sale del rango esperado. Documentación del catálogo de datos.
Stream Processing
Para casos que requieren datos en tiempo real: procesamiento de eventos con Kafka, actualización de dashboards operacionales con latencia de segundos.
Stack tecnológico
Casos de uso
Los problemas de datos más frecuentes que resolvemos en organizaciones chilenas.
Consolidación de fuentes heterogéneas
ERP, CRM, planillas Excel y APIs externas unificadas en un solo repositorio limpio y actualizado automáticamente.
Automatización de reportes
Reemplazar procesos manuales de reportería (Excel + email) por pipelines que generan y distribuyen informes sin intervención humana.
Data warehouse para analytics
Diseño de modelo dimensional, implementación con dbt, y conexión a herramientas de BI (Metabase, Power BI, Tableau).
Integración de APIs externas
Sincronización automática con proveedores, clientes o plataformas (Mercado Libre, SII, bancos, sistemas de facturación).
Migración de datos
Traslado de datos desde sistemas legacy a arquitecturas modernas, con validación de integridad y sin downtime.
Monitoreo de KPIs en tiempo real
Dashboards que se actualizan con datos frescos para operaciones, logística o ventas — sin esperar el cierre del día.
Precios orientativos
Todos los proyectos se cotizan a medida según complejidad y número de fuentes. Estos rangos son un punto de partida.
Diagnóstico
desde $290.000
pago único
Auditoría del estado actual de tus datos: fuentes, calidad, duplicados, silos. Entregable: mapa de datos y propuesta de arquitectura.
- Inventario de fuentes de datos
- Informe de calidad
- Propuesta de arquitectura
- Estimación de proyecto
Pipeline productivo
desde $890.000
pago único
Pipeline ETL/ELT completo con orquestación, monitoreo y documentación. Desde las fuentes hasta el destino final operativo.
- Conectores a todas las fuentes
- Transformaciones con dbt o Pandas
- Orquestación con Airflow
- Alertas de fallo
- Documentación completa
Retainer mensual
desde $220.000
por mes
Soporte, ajustes y evolución de los pipelines existentes. Ideal cuando los datos o las fuentes cambian frecuentemente.
- Monitoreo de pipelines
- Ajustes por cambios en fuentes
- 4h de soporte técnico
- Informe mensual de salud
Preguntas frecuentes
¿Pueden trabajar con mis sistemas legacy (Oracle, SAP, planillas Excel)?
Sí. La mayoría de los proyectos de ingeniería de datos involucra fuentes heterogéneas: bases de datos relacionales antiguas, APIs REST, archivos CSV/Excel que llegan por correo, o sistemas de ERP como SAP o sistemas contables locales. Construimos conectores a medida para cada fuente y los integramos en un pipeline unificado. No descartamos ninguna fuente — si los datos están ahí, los podemos leer.
¿Qué diferencia hay entre ETL y ELT?
En ETL (Extract, Transform, Load), los datos se transforman antes de cargarlos al destino — útil cuando el destino tiene restricciones de espacio o cuando la transformación es compleja. En ELT (Extract, Load, Transform), se cargan los datos crudos primero y se transforman dentro del data warehouse — mejor cuando el destino tiene suficiente capacidad de cómputo (como BigQuery o Snowflake). Para la mayoría de proyectos en Chile con data warehouse en PostgreSQL o DuckDB, ELT con dbt es la arquitectura más práctica y mantenible.
¿Qué pasa si falla un pipeline en producción?
Los pipelines se construyen con reintentos automáticos, alertas por email o Slack cuando falla una tarea, y logs detallados para diagnóstico. En Airflow, cada tarea queda registrada con su estado, duración y error exacto. Diseñamos pipelines idempotentes — si se cae a mitad y se vuelve a ejecutar, no duplica datos. Para proyectos críticos incluimos un SLA de respuesta en el retainer de soporte.
¿Necesito un data warehouse para empezar?
No necesariamente. Para proyectos pequeños (pocos millones de registros, un puñado de fuentes), PostgreSQL o DuckDB son suficientes y más simples de operar. Un data warehouse en la nube (BigQuery, Snowflake, Redshift) tiene sentido cuando hay volúmenes grandes, múltiples equipos consultando en paralelo, o necesidad de federación de datos. En el diagnóstico inicial evaluamos cuál es la arquitectura adecuada para tu volumen actual y el crecimiento esperado.
¿En cuánto tiempo pueden automatizar un proceso manual de reportería?
Un reporte que hoy se hace manualmente en Excel (juntar datos de 3-4 fuentes, calcular KPIs, formatear) se puede automatizar en 2-4 semanas. El resultado es un pipeline que corre automáticamente (diario, semanal, en tiempo real según necesites) y envía el reporte por correo o lo publica en un dashboard. No vuelves a tocar el proceso manualmente.
¿Qué es dbt y por qué lo usan?
dbt (data build tool) es el estándar actual para transformaciones dentro de data warehouses. Permite escribir las transformaciones en SQL con control de versiones, tests de calidad de datos automáticos, y documentación del linaje de datos (qué tabla vino de dónde). Es lo que hace que el trabajo de ingeniería de datos sea mantenible a largo plazo — no un montón de scripts SQL sueltos sin documentar.
¿Tus datos están dispersos o sin explotar?
La primera llamada es gratuita. Mapeamos tus fuentes de datos actuales y te decimos qué se puede automatizar y en cuánto tiempo.