STEP 01
Discovery
Workshop de descubrimiento para entender tu estado actual, fuentes de datos, casos de uso prioritarios y limitaciones técnicas.
01 / FOUNDATION
AI-Ready Data Foundation
Diseñamos e implementamos la arquitectura de datos moderna que tus iniciativas de IA, agentes y analítica avanzada necesitan para ser confiables. Snowflake como Data Cloud, Fivetran para integración, Alation para governance.
Arquitectura
Nuestra Arquitectura AI-Ready Foundation
Una plataforma moderna y modular que conecta tus datos con tus decisiones.
01
Salesforce
SAP
Oracle
APIs
Files
Streaming
02
Fivetran
ELT/CDC moderno — conectores gestionados, sin mantenimiento
Informatica
iPaaS enterprise — integración y MDM con governance
03
Snowflake
Data Cloud AI-Ready — cómputo y storage separados, elásticos y sin contención. El núcleo de tu plataforma de datos.
04
Tableau
Analytics & BI — dashboards que la gente sí usa
Dataiku
ML & AI — del modelo al valor en producción
AI Agents
Agentic Analytics — agentes que actúan sobre tus datos
Lo que hacemos
El cimiento que la IA necesita.
Cuatro engagements para llevarte de datos dispersos a una Modern Data Architecture lista para alimentar agentes, copilotos y modelos.
Modern Data Architecture MVP
Una versión funcional y productiva de tu arquitectura moderna. Valida valor y escalabilidad antes del despliegue total.
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Modern Data Architecture POC
Validamos el poder del Modern Data Stack con un POC estructurado. Probamos, comparamos y damos confianza en las plataformas que definirán tu arquitectura.
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Migration to Snowflake
Migra tu data warehouse a Snowflake con mínimo downtime y máximo performance. Estrategia, ejecución y optimización.
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Consultant Assignment: Snowflake
Consultor Snowflake certificado dedicado a tu equipo. Modelado, performance tuning y mejores prácticas, mes a mes.
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Cómo trabajamos
Cuatro fases. Cero sorpresas.
Discovery primero, propuestas después. Capacidad reservada con entregables definidos y blocker management formal.
STEP 02
Diseño
Arquitectura de referencia con Snowflake como Data Cloud, Fivetran para integración y Alation para governance. Roadmap por fases.
STEP 03
Implementación
Despliegue iterativo. MVP funcional en 6–10 semanas, expansión progresiva con transferencia de conocimiento al equipo del cliente.
STEP 04
Operación
Soporte continuo, optimización de costos, expansión a nuevos dominios y evolución hacia agentic analytics.
Tecnologías
El stack que orquestamos.
Snowflake
Data Cloud
Fivetran
Data Integration
Alation
Data Governance
FAQ
Lo que más nos preguntan
¿Qué es un AI-Ready Data Foundation?
Una AI-Ready Data Foundation es la arquitectura de datos moderna que permite que iniciativas de IA, agentes autónomos y analítica avanzada sean confiables y escalables. Combina Data Cloud (Snowflake), ingesta automatizada (Fivetran), governance activo (Alation) y una capa semántica que conecta dato físico con concepto de negocio.
¿Cuánto cuesta implementar Snowflake?
El costo depende del scope. Un Proof of Concept estructurado va de 4–6 semanas a costo fijo. Un MVP productivo (con 1–2 dominios de datos reales) toma 6–10 semanas. Una migración completa desde un warehouse legacy varía entre 8–16 semanas según volumen. Snowflake en runtime cobra por segundo de cómputo activo + storage; con FinOps disciplinado, organizaciones medianas suelen operar entre USD 3K–15K mensuales.
¿Por qué Modern Data Stack vs data warehouse tradicional?
El warehouse tradicional acopla cómputo y storage, requiere mantenimiento intensivo de hardware o licencias enterprise, y se escala vertical. El Modern Data Stack (Snowflake + Fivetran + dbt + BI) separa cómputo de storage, escala horizontalmente sin downtime, conecta data nueva en horas, y cobra por uso real. Para la mayoría de empresas medianas hoy, el TCO es 30–50% menor a 3 años.
¿Cuánto tiempo toma una implementación?
POC: 4–6 semanas. MVP productivo: 6–10 semanas. Migración completa: 8–16 semanas. Todos los engagements incluyen Discovery formal de 1–2 semanas previo, donde calibramos scope, KPIs y modelo de operación post-implementación.
¿Diferencia entre Snowflake y BigQuery o Redshift?
Snowflake separa cómputo de storage de forma más limpia, permite múltiples warehouses con cero contención, y tiene data sharing nativo entre tenants sin mover datos. BigQuery es excelente si ya operas todo en Google Cloud. Redshift suele tener mejor costo en cargas predecibles pero requiere más tuning. EGOS BI lleva más de 10 años implementando los tres; recomendamos Snowflake en la mayoría de casos por flexibilidad operativa y curva de aprendizaje.
¿Necesito Alation desde el día 1?
No siempre. Alation aporta valor cuando hay 50+ tablas críticas o múltiples equipos consumiendo datos. Para arquitecturas iniciales (1–2 dominios), el catálogo de dbt + documentación viva suele ser suficiente. Conforme la plataforma crece, Alation se introduce como capa de governance enterprise.
¿Qué tan AI-ready
está tu data hoy?
Agenda una sesión de 30 minutos con uno de nuestros consultores senior. Salimos con un diagnóstico inicial y un siguiente paso claro.