Plataforma de datos
Una sola fuente confiable, aunque hoy todo viva en hojas y carpetas.
+Qué es
Se acaba la discusión de cuál número es el bueno: hay uno solo, y ventas, finanzas y operación leen el mismo.
- Ordenamos lo que ya tienes
- Se actualiza sola cada día
- Un solo número para todos
- Detecta el dato que no cuadra
- Sabes de dónde salió cada cifra
- Respaldos que sí se restauran
- Google Sheets
- Excel
- Airtable
- SAP
- Odoo
- Shopify
- HubSpot
- APIs REST
- PostgreSQL
- Supabase
- ClickHouse
- DuckDB
- MinIO
- Airflow
- dbt
- Kafka
- Spark
Cómo se entrega
3–7 semanas de punta a punta
Inventario
3–7 días
Qué fuentes hay, en qué estado y con qué volumen. Aquí se elige la ruta.
Ruta y montaje
1–2 semanas
Base en tu servidor o en uno que montamos, o la estructura en tu nube.
Ingesta y modelo
1–3 semanas
Las fuentes conectadas, el modelo documentado y las validaciones puestas.
Operación
3–7 días
Respaldos, accesos por área y la prueba de restauración hecha una vez.
Cuándo te sirve
- 01Tus datos viven en hojas de cálculo y nadie sabe cuál es la buena
- 02Cada reporte se arma bajando cosas a mano
- 03Necesitas histórico y hoy se sobreescribe
- 04Quieres construir modelos o tableros y no hay de dónde leer
Qué necesitas
- La ruta la decide el levantamiento, no el cliente antes de llamarnos: volumen, cuánta gente escribe a la vez, si hay que consultar histórico y qué exige cumplimiento.
- La ruta de ordenar tu nube de trabajo es la respuesta correcta más veces de las que se admite, y casi nadie la ofrece porque factura menos.
- Si el dato viene sucio, limpiarlo se estima aparte: es trabajo real y esconderlo en el precio sólo mueve la sorpresa al final.
FAQ
¿Necesitamos un data warehouse si ya tenemos PostgreSQL?
Si las queries analíticas tardan más de unos segundos, afectan el rendimiento de la app transaccional, o necesitan datos de múltiples fuentes consolidados, sí. PostgreSQL es excelente para transacciones (OLTP) pero no está optimizado para analítica pesada (OLAP). Para volúmenes < 10M filas, PostgreSQL + vistas materializadas puede ser suficiente.
¿Cuál es la diferencia entre data warehouse y data lake?
Data warehouse: datos estructurados, schemas definidos, queries SQL rápidas, para BI y analítica. Data lake: datos en cualquier formato (CSV, JSON, imágenes, logs), sin schema rígido, para ML e ingesta masiva. Un lakehouse combina ambos: storage flexible del lake + capacidades SQL del warehouse.
¿Cuánto cuesta un data warehouse en la nube?
BigQuery y Snowflake cobran por consulta o por cómputo usado (no por almacenamiento principalmente). Para una empresa mediana con uso moderado: $200–$2,000/mes. Para minimizar costos: materialización de vistas, clustering correcto de tablas, auto-pause en Snowflake.
¿Qué tan difícil es migrar de un warehouse a otro después?
La migración de warehouse a warehouse es moderadamente compleja (diferencias de SQL dialect, tipos de datos). dbt facilita esto porque las transformaciones son SQL estándar. El mayor esfuerzo es la migración de datos históricos y la validación de paridad.
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