Servicios de ingeniería de datos
Servicios de ingeniería de datos: pipelines ETL y ELT, data warehouses y lakehouses en Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift y Microsoft Fabric, procesamiento con Spark, modelado con dbt, streaming con Kafka y plataformas de datos para analítica e IA, con ingenieros de datos dedicados para su equipo o una plataforma de datos entregada de principio a fin.
Ingeniería de datos que asumimos
Pipelines de ingesta y ETL
Cargas desde bases de datos, API de SaaS, archivos y rastreadores de eventos con Airbyte, Fivetran, dlt o Python a medida, programadas en Airflow 3, Dagster, Azure Data Factory o AWS Glue, incrementales cuando es posible y seguras de reejecutar, además de reverse ETL de vuelta a su CRM y a su producto.
Data warehouses y lakehouses
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift y Microsoft Fabric, o un data lake en S3 o Azure Data Lake Storage con tablas Apache Iceberg o Delta Lake, organizados en capas de datos en bruto, depurados y listos para el negocio.
Spark y procesamiento a gran escala
Trabajos por lotes en PySpark y Spark SQL en Databricks, Amazon EMR o Fabric, particionados y ajustados para que la ejecución nocturna termine dentro de su ventana, y DuckDB o Polars cuando los datos caben en una sola máquina.
Modelado de datos en dbt
Esquemas en estrella y modelos Data Vault como SQL en Git, con pruebas sobre claves, relaciones y valores aceptados, documentación y linaje generados a partir del código, y cada cambio ejecutado en CI antes del merge.
Streaming y change data capture
Cambios a nivel de fila capturados de bases de datos operativas con Debezium, y eventos transportados mediante Kafka, Amazon Kinesis o Azure Event Hubs y procesados en Flink o Spark Structured Streaming, para datos que deben tener segundos o minutos de antigüedad y no un día.
Calidad y gobernanza de datos
Comprobaciones de actualidad, volumen y esquema con pruebas de dbt, Soda o Great Expectations y alertas ante fallos, un catálogo con linaje en Unity Catalog, DataHub u OpenMetadata, acceso concedido por rol y datos personales enmascarados fuera de producción.
Salida de plataformas heredadas
Paquetes SSIS, data warehouses on-premises de SQL Server y Oracle, y clústeres Teradata y Hadoop trasladados por fases a una plataforma cloud, con los recuentos de filas y los totales conciliados entre lo antiguo y lo nuevo antes de apagar nada.
Datos para machine learning e IA
Pipelines de features y feature stores como Feast o el integrado en Databricks, conjuntos de entrenamiento correctos en el tiempo (point-in-time) y los pipelines de chunking y embeddings que mantienen un índice vectorial para la recuperación sincronizado con los documentos de origen.
Coste y rendimiento de la plataforma
Gasto de warehouses y clústeres desglosado por pipeline y por equipo y después reducido con modelos incrementales, particionado y clustering, cómputo bien dimensionado y suspensión automática, con los tiempos de consulta medidos antes y después.
Contrate ingenieros de datos
ingenieros de datos dedicados
Ingenieros de datos que se incorporan a su equipo a tiempo completo, trabajan con sus herramientas y su proceso, y responden ante su responsable. Usted los entrevista; nosotros nos hacemos cargo del contrato ucraniano, la nómina, la facturación y las vacaciones.
Proyectos de Ingeniería de datos
Un bloque definido de ingeniería de datos con un alcance, un plan cerrado y un responsable designado de nuestro lado que se encarga del resultado e informa de los avances en sus canales.
Servicio continuo de ingeniería de datos
Ingeniería de datos como servicio continuo: las mismas personas cada mes, un backlog que usted prioriza y horas que puede ver en nuestro portal y en la factura.
La página de equipo dedicado explica cómo se incorporan los especialistas a su equipo, y la de outsourcing trata de la entrega de proyectos, los relevos y cómo cobramos.
Quién se ocupa de ingeniería de datos para usted
Ingenieros de datos
Pipelines, Spark, dbt y streaming
Ingenieros de analítica
Modelos de dbt y definiciones de métricas
Ingenieros de Python
Conectores a medida e ingesta desde API
Ingenieros de cloud y DevOps
Terraform y CI para la plataforma de datos
Desarrolladores de BI
Los informes al final del pipeline
Elegir una plataforma de datos
Microsoft Fabric cuando la empresa ya trabaja en Microsoft 365 y Power BI. Databricks cuando el procesamiento a escala Spark o el machine learning se ejecutan sobre los mismos datos. Snowflake cuando el trabajo es sobre todo SQL y el equipo quiere tener poco que operar. BigQuery o Redshift cuando el resto del entorno está en Google Cloud o AWS. PostgreSQL o Azure SQL con dbt encima cuando hay un puñado de fuentes y volúmenes modestos.
Sea cual sea, la plataforma se define en Terraform, los pipelines y los modelos residen en Git y se despliegan mediante CI con sus pruebas, desarrollo y producción están separados, y los secretos proceden de una bóveda y no de un notebook.
Otros servicios de datos e IA que ofrecemos
IA y machine learning
Servicios de desarrollo de IA y machine learning: previsión, detección de fraude, sistemas de recomendación, visión artificial, PLN y reconocimiento de voz, y MLOps, con ingenieros de machine learning dedicados o entrega por proyecto.
Analítica de datos y Power BI
Servicios de analítica de datos y Power BI: dashboards en Power BI, Tableau y Looker, analítica de producto, pruebas A/B, informes financieros y de marketing, con analistas de datos y desarrolladores de BI dedicados o entrega por proyecto.
Desarrollo de bases de datos
Servicios de desarrollo y administración de bases de datos: diseño de esquemas, ajuste de consultas, migraciones y copias de seguridad en SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle y MongoDB, con desarrolladores de bases de datos y DBA dedicados o entrega por proyecto.
Desarrollo de visión artificial
Servicios de desarrollo de visión artificial: detección de objetos, inspección visual, OCR, analítica de vídeo, imagen médica y modelos en dispositivos edge, con ingenieros de visión artificial dedicados o entrega por proyecto.
Anotación de datos
Servicios de anotación y etiquetado de datos para IA: etiquetado de imagen, vídeo, texto, audio y LiDAR, RLHF y datos de evaluación, con control de calidad en cada lote, a cargo de anotadores de datos dedicados o por entrega de proyecto.
MLOps
Servicios y consultoría de MLOps: plataformas de ML, CI/CD para modelos, registros de modelos, serving y autoescalado, infraestructura de GPU, monitorización de drift y LLMOps, con ingenieros de MLOps dedicados o entrega por proyecto.
Desarrollo en Databricks
Desarrollo y consultoría de Databricks: puesta en marcha de lakehouse, pipelines con Lakeflow, Unity Catalog, migraciones, AI/BI, machine learning y control de costes, con ingenieros de Databricks dedicados o entrega por proyecto.
Desarrollo en Snowflake
Desarrollo y consultoría de Snowflake: diseño de data warehouses, ingesta con Snowpipe y Openflow, dbt, migraciones, Cortex AI, seguridad y control de costes, con desarrolladores de Snowflake dedicados o entrega por proyecto.
Kafka y streaming de eventos
Desarrollo y consultoría de Apache Kafka: arquitectura basada en eventos, Kafka Connect y Debezium, Flink y Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK y Event Hubs, con ingenieros de Kafka dedicados o entrega por proyecto.
Automatización de flujos de trabajo
Servicios de automatización de flujos de trabajo y con IA: flujos en n8n, Make, Zapier y Power Automate, agentes de IA dentro de los flujos, automatizaciones de CRM, finanzas y documentos, con desarrolladores de automatización dedicados o entrega por proyecto.
Preguntas sobre ingeniería de datos
¿En qué sectores trabajan sus ingenieros de datos?
Productos de IA y datos, donde los pipelines alimentan modelos y analítica de cara al cliente; fintech, para datos de transacciones, riesgo y reporting regulatorio; comercio electrónico y retail, para pedidos, inventario y clickstream; salud, para datos clínicos y de siniestros bajo estrictas reglas de acceso; publicidad y tecnología de marketing, para flujos de eventos de gran volumen y atribución; y SaaS empresarial, para datos de uso del producto y reporting dentro del producto.
¿Con qué herramientas y plataformas trabajan?
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric y ClickHouse para almacenamiento y cómputo; Spark, dbt, DuckDB y Polars para procesamiento; Airflow, Dagster, Prefect, Data Factory y AWS Glue para orquestación; Kafka, Kinesis, Event Hubs, Flink y Debezium para streaming; y Python y SQL en todo el proceso.
¿Pueden hacerse cargo de pipelines construidos por otro equipo?
Sí. Una toma a cargo empieza con una revisión de solo lectura de los pipelines, las programaciones y los fallos que pasan desapercibidos, y una lista escrita de riesgos por orden de impacto, antes de cambiar nada.
¿Con qué rapidez pueden empezar ingenieros de datos?
Cuando el ingeniero de datos adecuado está disponible, el inicio solo depende de su entrevista, del NDA y de la cesión de propiedad intelectual. Si no, hacemos una búsqueda, que normalmente aporta perfiles de candidatos en dos o tres semanas, y nadie empieza hasta que usted haya dicho que sí.
¿Cómo contratamos ingenieros de datos a través de BigTree108?
Cuéntenos el trabajo, la seniority y las horas que necesita. Le proponemos una o dos personas con sus perfiles, usted las entrevista como entrevistaría a un empleado propio, firma un único contrato con BIG TREE 108 LLC y recibe una factura al mes.
¿Quién es el propietario del trabajo que realizan?
Usted. Cada especialista tiene un contrato firmado con BigTree108 que cede todo el producto de su trabajo a la empresa, y nuestro contrato con usted lo cede a su vez. El código, los diseños y los documentos se entregan en sus propios repositorios y herramientas, no se guardan donde solo nosotros podamos modificarlos.
¿Necesita sus datos en un solo lugar?
Cuéntenos sus fuentes, sus volúmenes y qué debe alimentar el dato. Recibirá una respuesta en un día hábil: un plan, una recomendación de plataforma o perfiles de candidatos.