Ingeniería de datos
Pipelines de datos que tu equipo pueda operar.
Conecta los sistemas que usa tu negocio. Construimos pipelines con controles, monitoreo y procedimientos de recuperación para que tu equipo pueda ver qué datos llegaron y responder cuando falle una ejecución.
Qué construimos
- Pipelines e integraciones, en batch y en streaming
- Conectores a los sistemas que realmente están en uso (bases de datos, ERPs, CRMs, APIs)
- Controles de integridad y actualización, monitoreo, alertas, reintentos y recuperación para los flujos incluidos en el alcance
- Decisiones de procesamiento y almacenamiento según el volumen de datos, la frecuencia de actualización y el costo operativo
Pruebas
Oxford Economics
Para 2019 llevábamos siete años trabajando con Oxford Economics. Reconstruimos el sitio, el portal de clientes y el proceso de publicación. Los economistas podían subir informes desde la web o mediante un complemento de MS Word; las etiquetas y categorías ayudaban a los suscriptores a encontrarlos.
Leer el caso- Oxford Economics · publicación de informes
- Carga de informes · clasificación · búsqueda
Cuándo nos buscan los equipos
- Reportes armados a mano cada semana
- Datos que se rompen en silencio y se descubren aguas abajo
- Cada pregunta nueva convertida en un ticket de ingeniería
Cuando el reporte depende de arreglos manuales
Si preparar un reporte exige revisar planillas, volver a ejecutar procesos y corregir archivos, esos pasos forman parte de lo que hay que revisar. Identificamos dónde llegan los datos, dónde se transforman y qué reportes o decisiones dependen de ellos.
Para cada flujo incluido en el alcance, acordamos qué cuenta como una ejecución correcta, cómo detectar registros faltantes o atrasados y qué hacer cuando falla un control. Probamos los reintentos y la recuperación de datos, documentamos los pasos y definimos con tu equipo quién se ocupa de la operación.
Cómo lo construimos
Mapear fuentes y consumidores
dónde viven los datos, quién los necesita
Planificar controles y recuperación
criterios de aceptación, alertas, reintentos y reprocesamiento
Validar el primer flujo
comparar resultados y acordar la transición
Preparar la operación
responsables, procedimientos, monitoreo y revisión de costos
Qué revisamos antes de poner un flujo en producción
Controles y alertas
Definir los registros esperados, la actualización necesaria y las reglas de conciliación. Acordar umbrales y qué hacer cuando falla un control, incluido si corresponde detener la publicación de los datos afectados.
Recuperación
Probar cómo reprocesar un período afectado, revisar duplicados y comparar el resultado. Documentar los límites del historial o de la retención de las fuentes que condicionen la recuperación.
Responsables de la operación
Definir el equipo responsable del flujo, documentar los pasos de respuesta y conectar las alertas con la cobertura de soporte acordada.
Costo operativo
Comparar batch y streaming según la frecuencia de actualización necesaria. Revisar procesamiento, almacenamiento, transferencias y cargos de servicios con la carga de trabajo prevista.
Estos controles le dan a tu equipo una forma de evaluar cada ejecución, investigar fallas y decidir cómo recuperar los datos.
Funciona bien con
Preguntas frecuentes
¿Batch o streaming?
Primero hay que definir cuándo se necesitan los datos. Comparamos las actualizaciones programadas con streaming según la demora admisible, las posibilidades de la fuente, el costo operativo y el mantenimiento.
¿Pueden trabajar con nuestras fuentes legacy?
Revisamos las interfaces disponibles, los permisos, los formatos y los límites de extracción. Eso permite definir si conviene usar una API, una conexión a la base, una exportación u otra integración compatible.
¿Quién lo mantiene después?
Acordamos quién se hará cargo antes de la entrega y preparamos documentación, alertas y procedimientos de recuperación para ese equipo. La propuesta puede incluir operación continua con Sophilabs.
¿Cómo planifican la transición desde nuestros pipelines actuales?
Revisamos las dependencias y acordamos criterios de aceptación, ejecuciones de comparación y un plan para volver atrás. Cuando es posible operar en paralelo, comparamos los resultados antes del cambio. Cualquier ventana de mantenimiento o interrupción se planifica con tu equipo.
¿Esto es lo mismo que datos listos para IA?
Los servicios se complementan. La preparación de datos evalúa los requisitos de un caso de uso de IA. La ingeniería construye o modifica los flujos que le suministran esos datos, con los controles y procedimientos operativos acordados.
¿Necesitamos una plataforma de datos primero?
No necesariamente. Podemos definir un flujo entre fuentes y destinos existentes. Evaluamos si hace falta una plataforma nueva según los requisitos de acceso, volumen, retención y las cargas de trabajo que quieras atender.