Pipeline de Datos (Data Engineering)
Construye la infraestructura de datos que permite escalar tu analítica sin dolor
¿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
Assessment de fuentes: APIs, bases transaccionales, archivos, eventos streaming
Diseño de arquitectura: batch, streaming o híbrida según latencia requerida
Implementación con herramientas best-in-class (Airflow, dbt, Fivetran, Kafka)
Data quality: tests automáticos, linaje, anomaly detection
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
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.
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.
¿Listo para aplicar Pipeline de Datos en tu empresa?
Agenda un diagnóstico gratuito. Evaluamos tu caso y te compartimos un plan de acción concreto, sin compromiso.