Arquitectura y dimensionado
Almacén, capas, particionado y evolución prevista para {obj}.
Agencia Data Analytics · D-004 · Data Platform & Engineering
Data platform y data warehouse
Un almacén con criterio. Arquitectura, modelos, rendimiento y coste, con la carga monitorizada y el esquema versionado.
Una plataforma de datos sin dueño de las tablas es un archivo grande con un presupuesto grande.
Que es y para quien
Una plataforma pensada para crecer sin disparar el coste.
Arquitectura, modelo, rendimiento, coste y control. Lee la guía completa de Data y Analisis para el contexto teórico.
La decisión más cara de un sistema de datos no es la herramienta: es el modelo. Si las tablas se crean por quien las necesita, en seis meses tienes trescientas tablas y ninguna fuente de verdad. Un warehouse bien diseñado tiene pocos objetos bien definidos, con una capa de staging, una capa intermedia con la lógica de negocio y una capa de presentación que consume el resto.
Va dirigido a empresas que han acumulado hojas y herramientas sin un almacén común, o que ya tienen un almacén que ha dejó de ser rentable por coste. Entregamos la arquitectura y el dimensionado, el modelo estrella con las tablas de hechos y dimensiones, las cargas incrementales con reintentos e idempotencia, la optimización de costes con particionado y expiración, y el esquema versionado con su documentación.
- Retail con un almacén que cuesta más que su CRM.
- Ecommerce que mezcla pedidos, devoluciones y existencias sin criterio.
- Finanzas que necesita un histórico de siete años.
- SaaS B2B con datos de uso que nadie sabe modelar.
Que incluye
Seis piezas de una plataforma que se sostiene.
Arquitectura, modelo, cargas, rendimiento, coste y documentación.
Modelo estrella
Hechos, dimensiones, claves y grano de negocio.
Cargas incrementales
Idempotencia, reintentos, control de ventana y monitorización.
Optimización de costes
Particionado, agrupamiento, expiración y {entregable}.
Esquema versionado
Cambios con migración, rollback y documentación.
Monitorización
Alertas de carga, calidad y coste con {plazo}.
Trazabilidad
Cada dato llega a su sitio.
De la fuente al modelo, con la carga, la transformación y el fallo documentados.
- Origen, carga y refresco que exige la fuente que hay que centralizar primero
- Transformaciones y tests aplicados a el modelo estrella con su capa de presentación
- Filas, latencia e incidencias por pipeline
- Coste y ventana de ejecución en 6 semanas
Como funciona
El ciclo de un dato en producción.
De la extracción al modelo que responde.
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01
Extracción
Se conecta la fuente que hay que centralizar primero con control de permisos.
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02
Transformación
Se limpia y se modela el modelo estrella con su capa de presentación con tests.
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03
Carga
Se publica en el almacén con su esquema versionado.
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04
Control
Se vigilan filas, errores y alertas de calidad.
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05
Consumo
Se sirve a los paneles y a los equipos en 6 semanas.
Un pipeline sin alertas es una hipótesis sobre el estado del dato, no una garantía.
Como trabajamos
De hojas de cálculo a un almacén que aguanta.
Arquitectura, carga, modelado, control y coste.
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Arquitectura
Qué se mueve, dónde y cada cuánto en la fuente que hay que centralizar primero.
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Ingesta
Cargas incrementales, reintentos e idempotencia.
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Modelado
Modelos estrella, tablas de hechos y documentación.
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Calidad y coste
Tests, alertas y control aplicados a el modelo estrella con su capa de presentación.
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Operación
Rutinas, mantenimiento y soporte en 6 semanas.
Donde rinde
Tres plataformas que dejaron de doler.
El mismo trabajo sobre almacenes con problemas distintos.
Coste de consulta desbocado por escaneo de tablas enteras.
Particionado y agrupamiento: -38% de coste en tres meses.
Tres versiones de las existencias en tres herramientas.
Modelo estrella único: 6x más rápido en los informes de reposición.
Histórico de siete años que no cargaba.
Carga incremental y particionado por fecha: cierre mensual en 2 días.
Sectores
Donde ya lo hemos montado.
Ecommerce
SaaS B2B
Retail
Marketplace
Turismo
Finanzas
Salud
Formación
Inmobiliario
Media
Agencias
ONG
Nos eligieron no por el almacén que elegimos, sino por decidir qué tablas no crear.
Iván R.
CTO
Reseña verificada en Google
4,9/5 · 156+ opiniones.
¿Cuánto tarda en verse resultados?
De 4 a 8 semanas para el núcleo de la plataforma según el número de fuentes y la calidad del dato heredado. La primera carga completa suele estar lista en la semana dos.
¿Qué incluye exactamente?
Arquitectura y dimensionado, modelo estrella, cargas incrementales con reintentos, optimización de costes, esquema versionado con documentación y monitorización con alertas.
¿Necesito algo previo?
Acceso a las fuentes con permiso de escritura en el almacén, y un interlocutor técnico que sepa qué proceso genera cada dato.
¿Cómo se mide el resultado?
Con el coste por consulta, el tiempo de carga de la capa de presentación, el número de tablas en uso y el porcentaje de informes que se sirven desde el modelo.
¿Cada cuánto se revisa?
Mensual durante la implantación y trimestral después, con revisión de coste y de calidad de carga.
¿Almacén en la nube o servidor propio?
Almacén en la nube si el volumen es irregular o si queréis crecer sin comprar hardware; servidor propio si el volumen es estable, alto y con coste fijo, o si hay requisitos de residencia del dato muy estrictos. El criterio no es la moda: es el coste total a tres años, contando el equipo. Un almacén bien gestionado en la nube suele salir más barato que un servidor dedicado con un perfil junior cuidándolo a media jornada.
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