Construcción e implementación
Programas centrales de ejecución que diseñan, desarrollan y operan capacidades modernas de datos e IA. Orientados a hitos, vinculados a resultados y construidos bajo estándares de producción.
Modernización de plataformas de datos
Diseño y construcción integral (end-to-end) de una plataforma de datos escalable y nativa en la nube: capas de ingesta, almacenamiento, procesamiento y consumo.
Implementación de data governance
Marco de gobierno basado en metadatos: reglas de calidad de datos, linaje, propiedad, administración y controles de cumplimiento.
Ingeniería de datos y analítica
Modernización de pipelines junto con la capa analítica completa: ingeniería de analítica (modelos semánticos dbt), cuadros de mando de BI y analítica self-service.
Construcción de plataformas de analítica avanzada e IA/ML
Modelado estadístico, forecasting y experimentación; además del diseño de la plataforma de ML, feature store, despliegue, monitorización y pipelines de MLOp
Implementación de IA agéntica
Diseño y construcción de flujos de trabajo agénticos, sistemas de soporte a la decisión y automatización impulsada por IA con controles de governance y supervisión.
Migración cloud y platform engineering
Migración integral de datos y aplicaciones a entornos Cloud, incluyendo ingeniería de plataformas, infraestructura como código (IaC) y el traspaso a operación.
Desarrollo de aplicaciones a medida
Diseño y construcción de aplicaciones web, móviles y APIs sobre múltiples stacks tecnológicos, desde desarrollos greenfield hasta extensiones de funcionalidades en sistemas existentes.
Modernización de aplicaciones y re-platforming
Migración de aplicaciones legacy a arquitecturas nativas en la nube mediante containerización, descomposición en microservicios y actualización del stack tecnológico.
Microservicios y arquitectura event-driven
Diseño e implementación de arquitecturas de microservicios y sistemas event-driven: service descomposición de servicios, diseño de APIs, patrones de mensajería e integración.
Modernización de plataformas de datos
Diseño y construcción integral (end-to-end) de una plataforma de datos escalable y nativa en la nube: capas de ingesta, almacenamiento, procesamiento y consumo.
Implementación de data governance
Marco de gobierno basado en metadatos: reglas de calidad de datos, linaje, propiedad, administración y controles de cumplimiento.
Ingeniería de datos y analítica
Modernización de pipelines junto con la capa analítica completa: ingeniería de analítica (modelos semánticos dbt), cuadros de mando de BI y analítica self-service.
Construcción de plataformas de analítica avanzada e IA/ML
Modelado estadístico, forecasting y experimentación; además del diseño de la plataforma de ML, feature store, despliegue, monitorización y pipelines de MLOp
Implementación de IA agéntica
Diseño y construcción de flujos de trabajo agénticos, sistemas de soporte a la decisión y automatización impulsada por IA con controles de governance y supervisión.
Migración cloud y platform engineering
Migración integral de datos y aplicaciones a entornos Cloud, incluyendo ingeniería de plataformas, infraestructura como código (IaC) y el traspaso a operación.
Desarrollo de aplicaciones a medida
Diseño y construcción de aplicaciones web, móviles y APIs sobre múltiples stacks tecnológicos, desde desarrollos greenfield hasta extensiones de funcionalidades en sistemas existentes.
Modernización de aplicaciones y re-platforming
Migración de aplicaciones legacy a arquitecturas nativas en la nube mediante containerización, descomposición en microservicios y actualización del stack tecnológico.
Microservicios y arquitectura event-driven
Diseño e implementación de arquitecturas de microservicios y sistemas event-driven: service descomposición de servicios, diseño de APIs, patrones de mensajería e integración.
Porque los ecosistemas de datos basados en agentes y preparados para la IA requieren experiencia y confianza para generar una ventaja sostenible a escala
Porque los ecosistemas de datos basados en agentes y preparados para la IA requieren experiencia y confianza para generar una ventaja sostenible a escala
Porque los ecosistemas de datos basados en agentes y preparados para la IA requieren experiencia y confianza para generar una ventaja sostenible a escala
Porque los ecosistemas de datos basados en agentes y preparados para la IA requieren experiencia y confianza para generar una ventaja sostenible a escala