Un solo lugar gobernado para todas sus fuentes: ERP, CRM, web, IoT, hojas de cálculo. Diseñado para que los analistas confíen en las cifras y la IA pueda usarlas.
Arquitectura lakehouse en Azure, AWS, Google Cloud o Databricks
Ingesta desde SAP, Oracle, NetSuite, Salesforce, archivos y APIs
Modelado medallion (bronze / silver / gold) con pruebas de calidad de datos
Control de costos, trazabilidad, catalogación y acceso basado en roles
Migración desde data warehouses heredados con conciliación en paralelo
Un data lake almacena datos en bruto a bajo costo en formatos abiertos. Un lakehouse agrega estructura a nivel de tabla, transacciones y gobernanza encima, de modo que un mismo repositorio sirve a dashboards de BI, ciencia de datos e IA sin copiar datos entre sistemas.
Un piloto acotado que integra dos o tres fuentes prioritarias y un modelo de datos listo para el negocio suele tomar de 6 a 10 semanas. El alcance se acuerda por escrito antes de empezar.
Microsoft Azure y Fabric, Amazon Web Services, Google Cloud y Databricks. Recomendamos según dónde ya están sus datos y las capacidades de su equipo.
Una sesión de trabajo de 45 minutos, sin diapositivas.