Ingeniería de Datos

ETL & Data Warehousing

Construimos la base de datos sólida que tu empresa necesita para analizar y decidir

Diseñamos e implementamos procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga) robustos y almacenes de datos (Data Warehouses) escalables que centralizan toda la información de tu empresa en una única fuente de verdad. Conectamos ERPs, CRMs, bases de datos, APIs y archivos planos en un repositorio organizado, limpio y optimizado para el análisis.

Capacidades

¿Qué incluye?

Nuestro servicio de etl & data warehousing abarca todas las fases necesarias para generar valor real.

Extracción Multi-Fuente

Conectamos con cualquier fuente de datos: bases de datos relacionales (SQL Server, PostgreSQL, MySQL), ERPs (SAP, Navision, Odoo), CRMs (Salesforce, HubSpot), APIs REST/SOAP, ficheros CSV/Excel y servicios cloud.

Transformación Inteligente

Aplicamos reglas de negocio, limpieza, deduplicación, normalización y enriquecimiento de datos. Convertimos datos crudos en información estructurada y lista para el análisis.

Data Warehouse Moderno

Diseñamos almacenes de datos con arquitectura estrella o copo de nieve, optimizados para consultas analíticas. Implementamos tanto en la nube (Snowflake, BigQuery, Redshift) como on-premise.

Orquestación y Monitorización

Automatizamos la ejecución de los procesos ETL con herramientas como Apache Airflow, Azure Data Factory o AWS Glue. Incluimos monitorización, alertas y logs de auditoría.

Resultados

Beneficios medibles

1
Fuente de verdad

Todos los departamentos trabajan con los mismos datos, desde la misma fuente, eliminando silos de información y discrepancias.

-90%
Tiempo de preparación

Los analistas dejan de "limpiar" datos manualmente y se centran en generar insights y valor para el negocio.

99.9%
Disponibilidad

Procesos ETL monitorizados 24/7 con recuperación automática ante fallos y alertas proactivas.

10x
Velocidad de consulta

Los datos pre-procesados y optimizados permiten consultas analíticas que antes tardaban horas en ejecutarse en segundos.

Casos de Uso

Casos reales

Ejemplos concretos de cómo esta solución genera valor en distintos sectores.

Retail

Data Warehouse Omnicanal

Cadena de retail que unificó datos de TPV, eCommerce, fidelización y logística en un Data Warehouse en Snowflake, permitiendo análisis de cliente 360° y optimización de inventario.

Farmacéutica

ETL para Ensayos Clínicos

Laboratorio farmacéutico que automatizó la ingesta y transformación de datos de ensayos clínicos desde 15 fuentes diferentes, reduciendo el tiempo de consolidación de semanas a horas.

Finanzas

Consolidación Financiera Multi-Entidad

Grupo financiero con 8 filiales que centralizó la consolidación contable en un Data Warehouse, automatizando eliminaciones intercompañía y generando estados financieros consolidados en minutos.

Tecnologías que utilizamos

Azure Data FactoryAWS GlueApache AirflowdbtSnowflakeBigQueryAmazon RedshiftSQL Server SSISTalendFivetran
FAQ

Preguntas frecuentes

Un Data Warehouse almacena datos estructurados y transformados, optimizados para consultas analíticas. Un Data Lake almacena datos en bruto de cualquier formato. Muchas empresas usan ambos: el Data Lake como repositorio central y el Data Warehouse como capa de consumo.
Un MVP funcional con las fuentes principales puede estar listo en 8-12 semanas. Un proyecto completo con todas las fuentes, históricos y optimización suele requerir 4-6 meses.
No necesariamente. Implementamos Data Warehouses tanto en la nube (recomendado para escalabilidad y coste variable) como on-premise. Analizamos tu caso para recomendar la mejor opción.

¿Listo para impulsar tu etl & data warehousing?

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