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Cloud Data & AI
Servicios de Ingeniería de Datos y AI/ML
Servicios de ingeniería de datos y AI/ML que incluyen pipelines de datos, almacenes de datos, arquitecturas lakehouse y configuración de plataformas de machine learning en proveedores de la nube.
Comenzar75+
Pipelines de Datos Construidos
45%
Ahorro de Costos Promedio
10PB+
Datos Procesados
99.5%
Precisión del Modelo
Categoría de Servicio
Ingeniería de Datos y AI
Ideal Para
Empresas que construyen pipelines de datos, almacenes de datos, plataformas de ML o que necesitan modernizar la infraestructura de datos para analíticas y AI.
Cronograma
4 – 12 semanas
Por qué elegir MicrocosmWorks para Ingeniería de Datos y AI/ML?
Los datos solo son valiosos cuando fluyen de manera fiable, se transforman adecuadamente y llegan a los sistemas correctos en el momento oportuno. Nuestro equipo de ingeniería de datos construye la infraestructura fundamental —pipelines, almacenes de datos, lakehouses y plataformas de ML— que permite a su organización tomar decisiones basadas en datos e implementar modelos de AI a escala en AWS, GCP o Azure.
Nuestras Capacidades en Ingeniería de Datos y AI/ML
- Desarrollo de Pipelines de Datos — Construimos pipelines ETL/ELT fiables utilizando Airflow, dbt, Spark o servicios nativos de la nube que procesan datos a cualquier escala.
- Data Warehouse y Lakehouse — Diseñamos plataformas de datos modernas en Snowflake, BigQuery, Redshift o Databricks con modelado y gobernanza adecuados.
- Streaming en Tiempo Real — Implementamos arquitecturas basadas en eventos utilizando Kafka, Kinesis o Pub/Sub para analíticas en tiempo real y serving de features de ML.
- Configuración de Plataformas de ML — Construimos plataformas MLOps con seguimiento de experimentos, registros de modelos, feature stores y pipelines de entrenamiento automatizados.
- Calidad y Gobernanza de Datos — Implementamos controles de calidad de datos, seguimiento de linaje, catalogación y controles de acceso para datos fiables y conformes.
- Implementación de Modelos de AI — Implementamos modelos de ML en producción con infraestructura de serving, pruebas A/B, monitoreo y pipelines de reentrenamiento automatizados.
- Infraestructura Analítica — Configuramos herramientas de BI, dashboards y analíticas de autoservicio para equipos de negocio con capas semánticas adecuadas.
Stack Tecnológico de Datos y AI
Construimos plataformas de datos utilizando Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka y Flink para procesamiento y orquestación. Para almacenamiento, trabajamos con Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake e Iceberg. Nuestro stack de ML incluye MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI y plataformas personalizadas construidas sobre Kubernetes con soporte de GPU para entrenamiento e inferencia.
A Quién Va Dirigido
Este servicio es para empresas que necesitan construir o modernizar su infraestructura de datos — desde startups que configuran su primer pipeline analítico hasta empresas que construyen plataformas de ML. Si su equipo tiene dificultades con silos de datos, pipelines poco fiables o dificultad para implementar modelos de ML, proporcionamos la experiencia en ingeniería para resolver estos desafíos.
Nuestro Proceso
1
Descubrimiento
Evaluamos sus fuentes de datos, infraestructura actual, necesidades analíticas y objetivos de ML/AI.
2
Arquitectura
Diseñamos la arquitectura de la plataforma de datos con topología de pipelines, capas de almacenamiento e infraestructura de ML.
3
Implementación
Construimos pipelines de datos, desplegamos almacenes de datos, configuramos plataformas de ML y establecemos el monitoreo.
4
Optimización
Ajustamos el rendimiento de las consultas, optimizamos los costos de los pipelines, implementamos controles de calidad de datos y validamos los modelos de ML.
5
Operaciones
Entregamos con documentación, capacitamos a los equipos de datos y brindamos soporte continuo para la fiabilidad de los pipelines.
Pila Tecnológica
Procesamiento de Datos
Apache SparkAirflowdbtFlink
Almacenamiento
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
Plataformas de ML
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
Streaming
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
Industrias que Atendemos
Comercio ElectrónicoServicios FinancierosSaludMedios de ComunicaciónComercio MinoristaLogísticaTelecomunicacionesManufactura
¿Listo para Construir su Plataforma de Datos e AI?
Permita que nuestros ingenieros de datos construyan pipelines fiables e infraestructura de ML que conviertan sus datos en una ventaja competitiva.
Preguntas Frecuentes
Construimos *pipelines* de datos de extremo a extremo para flujos de trabajo de ML, incluyendo ingeniería de características, *pipelines* de etiquetado de datos, gestión de datos de entrenamiento, *feature stores*, y validación automatizada de la calidad de los datos para asegurar que sus modelos se alimenten con datos limpios y confiables.
Nuestros servicios de ingeniería de datos y desarrollo de *pipelines* de AI/ML están disponibles a $30-$50/hora, con tarifas que varían según la complejidad de su infraestructura de datos y los requisitos del flujo de trabajo de ML.
Sí, implementamos *feature stores* utilizando herramientas como Feast, Tecton, o soluciones personalizadas sobre Redis y BigQuery, permitiendo que su equipo de ML comparta, descubra y sirva características de manera consistente en el entrenamiento y la inferencia.
Implementamos validación automatizada de datos utilizando Great Expectations o Deequ, aplicación de esquemas, detección de *drift*, y perfilado estadístico en cada etapa del *pipeline* para detectar problemas de calidad de los datos antes de que degraden el rendimiento del modelo.
Sí, construimos *pipelines* completos de MLOps, incluyendo versionado de modelos con MLflow, disparadores de reentrenamiento automatizado, infraestructura de A/B testing, y servicio de modelos en Kubernetes con autoescalado basado en la carga de inferencia.