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Data Engineering
Construya una base de datos sólida y soberana
Construya una infraestructura de datos en la nube moderna, soberana y automatizada: fluidifique sus flujos de datos y elimine sus dependencias legacy.
La necesidad
Lo que nos dices
« Quiero industrializar mis datos: pipelines fiables, una plataforma cloud controlada y flujos automatizados, sin depender de un legacy frágil o de un proveedor histórico. »
- « Quiero migrar a la nube (GCP/BigQuery) »
- « Quiero pipelines fiables (dbt) »
- « Quiero salir de mi legacy »
- « Quiero industrializar mis datos »
Nuestra respuesta
- Auditoría de lo existente y arquitectura objetivo
- Migración cloud y pipelines dbt
- Industrialización y documentación
El principio
Una base de datos sólida y soberana
01Fuentes
- Analítica web
- CRM
- Redes de medios
- E-commerce
Sus herramientas actuales
02Ingesta
- Conectores API
- Exportaciones programadas
- Orquestación
Operado por el proveedor
03Almacén
ClickHouse
- Datos brutos
- Tablas modeladas
Operado por el proveedor
04Transformación
dbt
- Modelos SQL versionados
- Pruebas y documentación
Operado por sus equipos
05Restitución
- Paneles cruzados
- KPI compartidos
Operado por el proveedor
Ejemplos de herramientas: el stack se elige según su contexto, sus restricciones y sus licencias.
Modo de explotación
Explotación casi nula, conservas los modelos dbt
Sus fuentes alimentan un almacén open source, modelado con dbt, para paneles que cruzan sus datos. La base sigue siendo la misma sea cual sea el modo de explotación elegido.
- Brique opérée par vos équipes
- Brique opérée par le fournisseur
- Socle commun : entrepôt et modèles dbt
Método
Nuestro método en 5 etapas
Nuestra postura
Soberanía y robustez
Una infraestructura controlada y documentada, que le deja el control de sus datos y de sus costes.
- Cloud
- dbt
- CI/CD
Etapa 01 : Auditoría
Realización de un diagnóstico completo de su legacy existente, de los volúmenes y de sus limitaciones técnicas.
- Diagnóstico del legacy
- Restricciones técnicas y volumetría
- Cartografía de los flujos existentes
- Deuda técnica y riesgos identificados
Etapa 02 : Arquitectura
Definición del esquema objetivo validado y selección de su stack soberana (Google Cloud Platform, dbt).
- Esquema objetivo validado
- Elección del stack (Google Cloud Platform, dbt)
- Modelo de datos objetivo
- Seguridad y accesos definidos
Etapa 03 : Migración
Recuperación segura del histórico de datos y modelización de sus pipelines dbt.
- Recuperación del histórico de datos
- Pipelines dbt modelados
- Validación con el mismo alcance
- Cambio sin interrupción
Etapa 04 : Industrialización
Implementación de pruebas automatizadas, despliegue continuo (CI/CD) y orquestación de sus flujos de datos.
- Tests y CI/CD implementados
- Orquestación de los flujos
- Gestión de errores y reintentos
- Optimización de costes
Etapa 05 : Transferencia
Documentación exhaustiva, lineage de los datos y formación de sus equipos para garantizarle una autonomía completa.
- Documentación y lineage
- Formación de los equipos
- Guía de operación (runbook)
- Traspaso progresivo
Entregables
Lo que obtiene
Arquitectura objetivo
Documentada y validada.
Pipelines dbt
Modelos probados, versionados.
Plataforma migrada
Operativa en la nube.
Documentación & lineage
Transferencia a los equipos.
¿Para quién?
¿A quién va dirigida esta oferta?
Herramientas utilizadas
- GCP
- BigQuery
- dbt
- Airflow
- ClickHouse
- Snowflake
- Empresa con legacy data frágil o migración cloud
- Contexto: salida de un proveedor histórico, soberanía
- Sponsor: Head of Data, DSI, Data Engineer lead
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