Ingerir y unificar
Los sistemas de origen aterrizan en un lakehouse gobernado, con esquemas compartidos, linaje y controles de calidad: una sola verdad para BI y para IA.
/ TI y datos /
Una plataforma de datos lista para IA, no un proyecto de investigación
Base de datos gobernada, feature store y capa de serving—construidos para que los casos de IA salgan a producción en lugar de atascarse en la infraestructura.
El problema
Casi ningún proyecto de IA se atasca en el modelo: se atasca en la fontanería
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El lago y el almacén cuentan dos verdades
Ciencia de datos trabaja sobre el lago, BI sobre el almacén y la conciliación vive en tickets. Cada caso de uso de IA empieza reconstruyendo un contexto que la casa ya tenía.
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Sin almacén de variables, solo SQL a demanda
Las variables se vuelven a derivar en cada cuaderno, se desvían en silencio entre entrenamiento y servicio, y nadie es dueño de la definición canónica de «cliente activo» o de «transacción de alto riesgo».
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El gobierno, atornillado después de arrancar
La privacidad, el linaje y los controles de acceso llegan cuando los pide legal, normalmente semanas antes de salir. Rehacerlo sale caro y el visto bueno de auditoría se convierte en el nuevo camino crítico.
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La calidad del dato no se conoce hasta que falla el modelo
Los cambios de esquema, las fuentes rotas aguas arriba y los nulos silenciosos se descubren cuando una previsión se tuerce en producción. No hay una capa de aviso temprano que sea de la plataforma.
Cómo funciona
Una plataforma sobre la que los equipos de IA puedan construir de verdad
Definir variables y servir
Un almacén de variables con corrección temporal, una capa semántica para la lógica de negocio y una capa de servicio lista para cargas de IA en tiempo real y por lotes.
Gobernar y operar
El acceso, el linaje, la observabilidad y el control de coste viven en la plataforma, no en tickets, así que un caso de uso nuevo sale en semanas y no en trimestres.
La arquitectura se adapta a tu nube, a tu stack de datos y a tu modelo de gobierno actuales.
Una plataforma de datos lista para IA, no un proyecto de investigación
Qué incluye
Todo lo que hace faltapara que las cargas de IA salgan
Ingesta, variables, servicio y gobierno, sobre Synapse, como una única capa de operación que comparten tus equipos de datos y de IA.
Ingesta y transformación
Circuitos por lotes y en continuo, con esquema obligatorio, contratos y puertas de calidad antes de que el dato llegue al lakehouse.
Almacén de variables
Variables versionadas con corrección temporal, paridad entre línea y lote, y un responsable identificado para cada una.
Capa semántica
Métricas y entidades definidas por negocio y compartidas por BI y por IA: se acabaron las dos definiciones de «baja» o de «ingreso».
Servicio de modelos
Servicio por lotes, en tiempo real e incrustado, con reparto de tráfico, enrutado por versión y despliegues en sombra.
Gobierno y linaje
Linaje a nivel de columna, políticas de acceso, etiquetado de datos personales y traza de auditoría en cada circuito y cada modelo.
Observabilidad
Cuadros de frescura, calidad, desviación y coste del dato, para que quien lleva la plataforma vea el problema antes que el usuario.
Funciona sobre Synapse
Resultados
Qué cambia cuando la plataforma está preparada y no improvisada
Los resultados varían según el contexto, la madurez del dato y el alcance. Acotamos con honestidad antes de prometer con precisión.
3–5x
Menos tiempo hasta producción en cada caso de uso nuevo
Orientativo — depende de la madurez de partida y del alcance.
50%
Menos esfuerzo de preparación de datos en cada proyecto
Orientativo — según equipos que ya cuentan con la plataforma.
Única
Fuente de verdad gobernada y compartida por BI, analítica e IA
Cómo trabajamos
De la evaluación a una plataforma en producción, sin un programa de varios años
Diagnóstico
Diagnóstico
Semanas 1-3
Mapeamos el stack de datos actual, los principales casos de uso de IA, los huecos de gobierno y la arquitectura objetivo.
Diseño
Diseño
Semanas 4-6
Definimos la organización del lakehouse, los contratos del almacén de variables, el alcance de la capa semántica y el modelo de gobierno, con seguridad y legal.
Construcción
Construcción
Semanas 7-14
Levantamos la ingesta, el almacén de variables, el servicio y la observabilidad, y probamos la plataforma con un primer caso de uso real.
Operar y escalar
Operar y escalar
Semana 15 en adelante
Entregamos al equipo de plataforma, incorporamos casos de uso nuevos y ampliamos el catálogo de variables gobernadas.
Los plazos varían según la complejidad de los sistemas de origen, el montaje en la nube y la madurez del gobierno.
Ideas, trends, and tools to stay ahead
Primer paso
¿Montamos una plataforma sobre la que los casos de uso salgan de verdad?
Sin compromiso. Empezamos con una sesión acotada para mapear tu stack, tus casos de uso y tus necesidades de gobierno.