INGENIERÍA DE DATOS Y FIABILIDAD

Plataformas de datos en las que tu negocio puede confiar de verdad

El área de mayor trayectoria del fundador: más de 13 años en ingeniería de datos, ingeniería de calidad de datos y arquitectura de pruebas en entornos de alto volumen y críticos para el negocio.

01

Ingeniería de datos

Ingesta, transformación y entrega sobre bases modernas de lakehouse y data warehouse, modeladas para gobernanza, rendimiento y mantenibilidad a largo plazo.

Entrega de pipelines e integraciones (ADF, PySpark, SQL)
Modelado medallion / Bronce-Plata-Oro
Procesamiento en lote y casi-tiempo-real
Arquitectura de nube con conciencia de costos
02

Ingeniería de calidad y fiabilidad de datos

Modelos de validación, lógica de reconciliación, observabilidad y controles operativos que hacen fiables los pipelines y las salidas de la plataforma a escala.

Diseño de reglas de calidad de datos
Frameworks de validación automatizada (Python / PySpark / SQL)
Reconciliación a nivel de fila y de agregados
Monitoreo, alertas y modelo operativo de fiabilidad
03

Migración a la nube y evaluaciones de plataforma

Soporte de migración orientado a la calidad, desde la validación origen-destino hasta la confianza posmigración, además de revisiones del estado actual con una hoja de ruta de mejoras priorizada.

Validación origen-destino y planificación de cutover
Patrones lakehouse listos para gobernanza
Revisiones de salud y fiabilidad de la plataforma
Recomendaciones de arquitectura y entrega
INGENIERÍA DE DATOS Y FIABILIDAD

Cómo se estructuran los proyectos

Una línea de trabajo acotada de construcción o validación, un ingeniero de datos/QA integrado en el equipo, o una evaluación dirigida que deriva en soporte de entrega.

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