Pipeline de Datos (Data Engineering)

Construye la infraestructura de datos que permite escalar tu analítica sin dolor

ROI 280%
Desde $190,000 MXN
20-40 días hábiles
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¿Qué incluye este servicio?

Un pipeline de datos bien diseñado es el prerequisito invisible de todo análisis confiable. Construimos arquitecturas modernas sobre stack open-source o cloud (Airflow, dbt, Fivetran, BigQuery, Snowflake, Databricks) que ingieren datos de cualquier fuente, los transforman con reglas de negocio documentadas y los entregan limpios, auditados y listos para consumo analítico.

Metodología

1

Assessment de fuentes: APIs, bases transaccionales, archivos, eventos streaming

2

Diseño de arquitectura: batch, streaming o híbrida según latencia requerida

3

Implementación con herramientas best-in-class (Airflow, dbt, Fivetran, Kafka)

4

Data quality: tests automáticos, linaje, anomaly detection

5

Observabilidad: métricas, alertas, SLAs y runbooks documentados

Qué recibes

Arquitectura de datos documentada (diagramas + código infra-as-code)

Pipelines productivos con tests automáticos

Data warehouse/lake configurado (BigQuery, Snowflake, Databricks)

Dashboard de monitoreo de pipelines (salud, latencia, errores)

Runbook para operación y troubleshooting

Sesión de handoff (8 horas) + soporte 90 días

Caso de éxito

Concretera con 12 plantas unificó datos de SAP, ERP propio, GPS de unidades y planta de producción en un pipeline central. Redujo tiempo de cierre mensual de 9 días a 1 día y detectó fugas de margen por $8M MXN/año.

Aplicaciones por industria

bienes raices

Integración de CRM, ERP financiero, portales MLS, APIs de mercado y datos de campo en un solo data warehouse con actualización diaria.

concreto

Pipeline que consolida pedidos, despachos, GPS, producción, calidad y cobranza en dashboards ejecutivos en tiempo casi-real.

construccion

ETL de avances de obra, presupuestos, nómina, compras y subcontratistas para reporting consolidado multi-proyecto.

restaurantes

Pipeline de POS, inventarios, delivery, reservas y RRHH hacia data warehouse con dashboards por sucursal y concepto.

industrial

Integración de MES, SCADA, IoT, ERP y mantenimiento en un lake analítico con modelos de industria 4.0.

Pipeline de Datos por ciudad

Contexto local + datos regionales + casos específicos de pipeline de datos en las principales plazas de México.

Puerto Vallarta

Jalisco

Guadalajara

Jalisco

Los Cabos

Baja California Sur

Baja California

Baja California

Mérida

Yucatán

Querétaro

Querétaro

Puebla

Puebla

Pachuca

Hidalgo

Ciudad de México

Ciudad de México

Monterrey

Nuevo León

León

Guanajuato

Aguascalientes

Aguascalientes

Tijuana

Baja California

Cancún

Quintana Roo

Preguntas frecuentes

¿Qué es un pipeline de datos?
Es el conjunto de procesos automatizados que mueven datos desde sus fuentes originales (apps, bases, APIs) hasta un destino analítico (data warehouse), transformándolos en el camino para que sean consistentes, limpios y listos para análisis.
¿Usan herramientas open-source o pagadas?
Ambas. Combinamos open-source (Airflow, dbt, Kafka) con servicios gestionados (Fivetran, Snowflake, BigQuery) según el caso. Objetivo: total cost of ownership óptimo sin lock-in excesivo.
¿Qué pasa si mis fuentes de datos cambian?
El pipeline está diseñado con tests automáticos y data contracts que detectan cambios de esquema. Mantenimiento en soporte 90 días incluye ajustes; después se factura por adaptación específica.
¿En qué ciudades ofrecen Pipeline de Datos?
Teseo Data Lab opera en 9 ciudades estratégicas de México: Ciudad de México, Guadalajara, Monterrey (próximamente), Querétaro, Pachuca, Puebla, Mérida, Los Cabos, Puerto Vallarta y Baja California. Cada ciudad tiene una página dedicada con contexto local y casos específicos.
¿Cuánto cuesta Pipeline de Datos?
La inversión para Pipeline de Datos (Data Engineering) es de $190K - $420K MXN. El precio final depende del alcance específico del proyecto. Incluye Arquitectura de datos documentada (diagramas + código infra-as-code), Pipelines productivos con tests automáticos, Data warehouse/lake configurado (BigQuery, Snowflake, Databricks). Entrega en 20-40 días hábiles.

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