FASE 01
Diagnóstico y diseño
Inventario de fuentes, usuarios y preguntas de negocio sin responder. De ahí sale el diseño de capas, la elección de plataformas y el plan por dominios. 3 a 4 semanas.
Arquitectura de datos moderna
Arquitectura de datos moderna, diseñada e implementada en México
Ingesta, Data Cloud, transformación, gobierno y consumo: las cinco capas de un Modern Data Stack, construidas por dominios y con costo por uso. Partner Premier de Snowflake desde Monterrey, con más de 40 arquitecturas en producción.
Cuándo hace falta
Señales de que la arquitectura actual se quedó corta
Casi nadie pide "una arquitectura de datos moderna". Pide resolver una de estas cuatro cosas.
El data warehouse ya no aguanta
Las consultas tardan, los procesos nocturnos se encima y agregar una fuente nueva es un proyecto de meses.
Cada integración es código propio
Un equipo mantiene scripts de ETL que nadie más entiende y que se rompen cada vez que un sistema fuente cambia.
El costo de infraestructura es fijo
Se paga por servidores y licencias dimensionados para el pico, aunque la mayor parte del mes estén ociosos.
La IA no tiene de dónde leer
Se quiere lanzar un asistente o un agente y no hay una fuente única, gobernada y con definiciones claras a la que conectarlo.
Qué cambia
Especialistas por capa en lugar de un monolito
Un data warehouse tradicional resuelve todo con un solo producto: almacena, transforma, integra y sirve. Funciona hasta que crece. Entonces cada mejora compite por el mismo servidor, cada fuente nueva es código propio y el costo está fijado por el pico, no por el uso.
La arquitectura moderna reparte ese trabajo entre servicios en la nube especializados que se comunican por estándares abiertos. Cada capa se puede cambiar sin rehacer el resto, el costo sigue al consumo real y los conectores gestionados sustituyen meses de desarrollo de integración.
El riesgo está en armarla como una colección de herramientas sin diseño. Sin una definición por métrica, sin gobierno aplicado en el dato y sin un plan por dominios, el resultado es un stack caro donde nadie confía en los números. El diseño es el trabajo; las plataformas son la consecuencia.
Las capas
Qué se construye
Cuatro capas, cada una con la herramienta que mejor la resuelve. Somos partners de las 15 tecnologías para elegir por tu caso, no para vender una suite.
01
Ingesta
Fivetran · Informatica · MuleSoft · Theobald
Conectores gestionados que traen los datos de cada sistema sin desarrollar ni mantener código propio. Theobald cuando la fuente es SAP.
02
Data Cloud
Snowflake
Almacenamiento y cómputo separados, pago por uso y la misma plataforma en AWS, Azure o Google Cloud.
03
Transformación y gobierno
SQL versionado · Alation
Una definición por métrica, permisos aplicados en el dato y catálogo con linaje para auditar cualquier cifra.
04
Consumo e IA
Tableau · Omni · Dataiku · Snowflake Cortex
Tableros, analítica de autoservicio, modelos y agentes que leen de la misma fuente gobernada.
Si el problema de hoy es que los datos viven en varios sistemas que no se hablan, empieza por centralización de datos: es la primera capa de esta arquitectura.
Cómo trabajamos
Por dominios, con resultado en meses
Diseñamos la arquitectura completa, pero la construimos un dominio a la vez. Así hay valor demostrable en el primer trimestre y cada avance financia el siguiente.
FASE 02
Prueba de concepto
Un caso de uso con datos reales de punta a punta, para validar la plataforma, el costo y el modelo con tu equipo antes de comprometer el proyecto completo.
FASE 03
Primer dominio en producción
Ingesta, Data Cloud, transformación, gobierno y tableros del dominio prioritario. Con usuarios reales y métricas de adopción. 3 a 4 meses.
FASE 04
Escala y operación
Los siguientes dominios entran sobre el mismo cimiento. Operación con una Célula de Trabajo dedicada o transferencia completa a tu equipo.
Relacionado
Con qué se complementa
Preguntas frecuentes
Lo que nos preguntan sobre arquitectura de datos
¿Qué es una arquitectura de datos moderna?
Es la forma de organizar cómo los datos de una empresa se recolectan, almacenan, transforman, gobiernan y consumen, usando servicios en la nube especializados en cada capa en lugar de un solo sistema monolítico. En la práctica: conectores gestionados para traer los datos (Fivetran), una Data Cloud que separa almacenamiento y cómputo (Snowflake), transformación con SQL versionado, un catálogo con linaje (Alation) y herramientas de analítica y agentes encima (Tableau, Omni). A esto se le llama también Modern Data Stack.
¿En qué se diferencia de un data warehouse tradicional?
En tres cosas. Costo: se paga por uso en lugar de comprar servidores y licencias por adelantado. Tiempo: los conectores gestionados sustituyen meses de desarrollo de ETL propio. Y flexibilidad: cada capa se puede cambiar sin rehacer el resto, porque las piezas se comunican por estándares abiertos. Un warehouse tradicional ata la empresa a un proveedor y a un equipo que mantiene código de integración a mano.
¿Cuánto cuesta una arquitectura de datos moderna?
Dos componentes: las plataformas y el proyecto. Las plataformas se pagan por uso y una empresa mediana suele empezar en el orden de uno a tres mil dólares al mes entre Snowflake, Fivetran y la herramienta de analítica, creciendo con el consumo real. El proyecto de diseño e implementación depende del número de fuentes y dominios; por eso lo hacemos por dominios, con un MVP de 3 a 4 meses cuyo retorno financia el siguiente. En la discovery call estimamos ambos sin compromiso.
¿Cuánto tarda diseñar e implementar la arquitectura?
El diseño, con inventario de fuentes, decisiones de plataforma y plan por dominios, toma de 3 a 4 semanas. El primer dominio productivo, por ejemplo ventas o inventario conectado de punta a punta, entre 3 y 4 meses. Los siguientes dominios entran más rápido porque reutilizan el cimiento. Un proyecto que exige aprobar todo antes de ver un resultado es el que se cancela en el mes ocho.
¿Qué herramientas forman una arquitectura de datos moderna?
Por capa: ingesta con Fivetran, Informatica o MuleSoft, y Theobald cuando la fuente es SAP; almacenamiento y cómputo con Snowflake; transformación con SQL versionado dentro de Snowflake; gobierno y catálogo con Alation; analítica con Tableau, Omni o Power BI; ciencia de datos e IA con Dataiku y Snowflake Cortex. EGOS BI es partner de las 15 tecnologías para elegir la adecuada en cada capa, no para vender una suite.
¿Quién implementa arquitecturas de datos modernas en México?
EGOS BI, consultora con sede en Monterrey, Nuevo León, partner Premier de Snowflake y partner de Tableau desde hace más de 10 años. Hemos diseñado más de 40 arquitecturas sobre Snowflake para retail, manufactura, consumo y servicios financieros en México, Colombia, Perú, Chile y Estados Unidos, con más de 30 consultores certificados.
¿Es necesaria una arquitectura moderna para usar inteligencia artificial?
Sí, si la IA va a responder con datos de la empresa. Un modelo conectado a sistemas dispersos y con definiciones ambiguas elige una interpretación y la presenta con seguridad. La arquitectura moderna aporta lo que la IA necesita: datos centralizados, una definición por métrica, permisos aplicados en el dato y linaje para auditar cualquier respuesta. Es la razón por la que la mayoría de los pilotos de IA que fracasan lo hacen por los datos, no por el modelo.
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