Ingeniería de datos
Lakehouse, streaming y pipelines gobernados, pensados para alimentar la analítica y la IA.
La mayoría de los proyectos de IA se atascan en los datos, no en el modelo: están en silos, llegan tarde y nadie sabe de dónde sale una cifra. Construimos la plataforma de datos que hay debajo (un lakehouse en formatos abiertos, pipelines batch y en streaming, y un catálogo que gobierna quién y qué puede leerlos) para que los cuadros de mando estén al día y tus agentes de IA y pipelines RAG trabajen con datos fiables.
01 / Qué resuelve
Tus datos en tablas Apache Iceberg o Delta Lake que Databricks, Snowflake, BigQuery y Spark pueden leer: sin dependencia de un proveedor ni copias para cada herramienta.
Pipelines con Kafka y Flink que llevan los eventos directamente a las tablas del lakehouse, para que los paneles operativos y los agentes de IA vean lo que pasó hace minutos, no ayer.
Conjuntos de datos limpios, versionados y documentados, embeddings y features que los pipelines RAG, los agentes y los modelos pueden usar con seguridad, incluidos documentos, imágenes y otros datos multimodales.
El catálogo como único punto de control: políticas de acceso, linaje de la fuente al informe, contratos de datos y controles de calidad que detectan datos rotos antes que tus usuarios.
02 / Stack
Estándar del sector, aburrida en el buen sentido: herramientas con futuro, que el próximo ingeniero también conocerá.
Lakehouse y formatos de tabla
Apache Iceberg
Formato de tabla abierto, legible por todos los grandes motores
Delta Lake
Formato de tabla abierto nativo de Databricks
Databricks
Plataforma lakehouse para datos e IA
Snowflake
Plataforma de datos en la nube con tablas Iceberg
BigQuery
Almacén serverless en Google Cloud
Streaming
Apache Kafka
Columna vertebral de eventos
Apache Flink
Procesamiento de flujos con estado
Spark Structured Streaming
Spark Structured Streaming para batch y streaming unificados
Amazon Kinesis
Streaming gestionado en AWS
Transformación y orquestación
dbt
Transformaciones SQL probadas y versionadas
Apache Airflow
Orquestación de flujos a escala
Dagster
Orquestación basada en activos con linaje
Apache Spark
Procesamiento distribuido de grandes volúmenes
Gobierno y calidad
Unity Catalog
Control de acceso, linaje y descubrimiento
Apache Polaris
Catálogo REST abierto para Iceberg
Great Expectations
Pruebas automáticas de calidad de datos
OpenLineage
Estándar abierto de linaje entre herramientas
Datos para IA
Vector stores
pgvector, Qdrant, Pinecone y búsqueda vectorial nativa del lakehouse
Feature stores
Feature stores para features coherentes en entrenamiento y producción
Document pipelines
Ingesta de documentos y datos multimodales para RAG
MCP servers
Acceso gobernado a datos para agentes de IA mediante servidores MCP
03 / Enfoque
Tablas Iceberg o Delta que son tuyas, para poder cambiar o combinar motores más adelante sin volver a migrar los datos.
Las mismas tablas sirven a los informes nocturnos y a los casos en tiempo real, en lugar de dos pipelines que no cuadran.
Contratos de datos entre productores y consumidores y pruebas de calidad en cada ejecución, para que un cambio de esquema aguas arriba no rompa en silencio los informes ni las respuestas de la IA.
Cómputo dimensionado a la carga, niveles de almacenamiento y visibilidad del uso, para que la factura crezca con el valor y no por sorpresa.
04 / Estándares
Seguimos estándares del sector y métodos probados en cada proyecto: son los que hacen que el presupuesto se mantenga.
05 / Infraestructura
Buenas preguntas
Respuestas directas a lo que preguntan los clientes antes de empezar.
Depende de tus cargas de trabajo. WNC suele recomendar guardar los datos en un formato de tabla abierto como Apache Iceberg o Delta Lake, para que un warehouse (Snowflake, BigQuery) y un motor lakehouse (Databricks, Spark) lean las mismas tablas. Mantienes la experiencia del warehouse donde funciona y evitas atar tus datos a un solo motor.
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Cuéntanos dónde viven hoy tus datos y qué deben alimentar. Un ingeniero sénior te responde con un alcance y un precio honestos.
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