Estudio de datos e IA · Panamá y Latinoamérica
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La base técnica, a la medida de tu operación.

II Plataformas

Integramos los sistemas que hoy no se hablan en una plataforma unificada, segura y económica de operar. Diseñamos para el volumen y las decisiones de tu negocio, no para un catálogo de proveedor.

AWSS3AthenaGlueAirflowAirbytedbtPython

Servicios

4 servicios

Plataformas internas

Data lake o warehouse moderno: ingesta, transformación, almacenamiento seguro y capas de consumo.

Entregables
  • Arquitectura de referencia
  • Pipelines de ingesta y transformación
  • Capa semántica gobernada
  • Seguridad y accesos por rol

Unificación de servicios

Consolidamos fuentes dispersas en una sola versión de la realidad, con acceso estandarizado.

Entregables
  • Modelo de datos unificado
  • Integración de sistemas transaccionales
  • APIs de acceso
  • Eliminación de duplicidades

Plataformas externas

Intercambio seguro de datos con clientes, proveedores y socios.

Entregables
  • Portales de intercambio
  • APIs para terceros
  • Arquitectura multi-cliente segura

Operación de plataforma

Administración continua: monitoreo, observabilidad de pipelines, control de costos en la nube e incidentes.

Entregables
  • Monitoreo y alertas
  • Tablero de costos
  • Gestión de incidentes
  • Mejora continua
En código

Pipelines versionados y probados.

La ingesta y la transformación viven en código: se revisan, se prueban y se despliegan igual que cualquier software.

from airflow.decorators import dag, taskfrom datetime import datetime @dag(schedule="0 5 * * *", start_date=datetime(2026, 1, 1), catchup=False)def ingesta_diaria():     @task    def extraer(tabla: str) -> str:        # Copia incremental desde el ERP al data lake        return erp.exportar(tabla, destino="s3://lake/raw/")     @task    def transformar(rutas: list[str]) -> None:        dbt.build(select="marts")     rutas = extraer.expand(tabla=["ventas", "inventario", "compras"])    transformar(rutas) ingesta_diaria()
PYTHON · 19 líneas● main · revisado
Arquitectura

Del sistema fuente a la decisión.

FUENTESINGESTAALMACENAMIENTOMODELADOCONSUMOERPventas · comprasPunto de ventaticketsCRMclientesArchivosexcel · csvIngestaairbyte · airflowData lakes3 · athena · glueModeladodbt · sqlTablerospower biAsistentes IAlenguaje naturalAPIssistemas internos

Preguntas que resolvemos

¿Nube o local?

Elegimos según tu volumen, tus sistemas y tu presupuesto de operación.

¿Qué pasa con lo que ya tenemos?

Partimos de tus sistemas actuales; reemplazamos solo lo que bloquea.

¿Quién la opera después?

Tu equipo, con nuestra transferencia, o nosotros con operación continua.

¿Tienes un reto de datos o IA?

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