Soluciones de almacenamiento de datos para análisis e inteligencia de negocios. Diseñamos e implementamos almacenes de datos modernos utilizando Snowflake, BigQuery y Redshift.
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Los almacenes de datos modernos son la base de la toma de decisiones basada en datos. Diseñamos arquitecturas de almacén que unifican datos de múltiples fuentes, permiten consultas analíticas rápidas y escalan de manera rentable. Nuestras soluciones utilizan la pila de datos moderna: pipelines ELT, transformaciones dbt y capas semánticas gobernadas.
Construimos sobre Snowflake, BigQuery o Redshift dependiendo de su ecosistema de nube. Orquestación de pipelines con Airflow o Dagster, transformaciones con dbt e ingesta con Fivetran, Airbyte o conectores personalizados. Gobierno y calidad con Great Expectations y catálogos de datos.
Empresas que necesitan consolidar datos de múltiples fuentes para análisis, informes y ciencia de datos. Ya sea que esté construyendo su primer almacén de datos o modernizando uno existente, diseñamos soluciones que escalan con sus datos y su equipo.
Inventariar fuentes de datos, comprender los requisitos analíticos y mapear los flujos de datos actuales.
Diseñar el esquema del almacén, la arquitectura del pipeline, las capas de transformación y el modelo de gobierno.
Construir pipelines de ingesta, implementar transformaciones dbt y crear marts analíticos.
Conectar herramientas de BI, construir paneles de control y configurar análisis de autoservicio para usuarios de negocio.
Implementar verificaciones de calidad de datos, controles de acceso, optimización de costos y documentación.
Creemos un almacén de datos que unifique sus datos e impulse decisiones basadas en datos.
Construimos almacenes de datos en Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse, y soluciones de código abierto como Apache Hive y ClickHouse, eligiendo la plataforma que mejor se adapte a su carga de trabajo de análisis y presupuesto.
MicrocosmWorks ofrece consultoría y desarrollo de almacenamiento de datos a $25-$50/hora. Los costos del proyecto varían según el número de fuentes de datos, la complejidad de la transformación y los requisitos de informes.
Sí, diseñamos esquemas de estrella y copo de nieve utilizando metodologías Kimball o Inmon adaptadas a sus dominios de negocio, asegurando un rendimiento de consulta eficiente y estructuras de datos intuitivas para sus equipos de análisis y BI.
Implementamos carga incremental basada en CDC, patrones de merge/upsert y estrategias SCD Tipo 1/2 según sus necesidades de seguimiento histórico. Nuestras pipelines ELT utilizan herramientas como dbt, Airflow y Fivetran para una orquestación fiable.
Absolutamente. Auditamos sus patrones de uso de data warehouse, optimizamos las estructuras de consultas, implementamos vistas materializadas, configuramos políticas de auto-suspensión y ajustamos el tamaño de los recursos de cómputo para reducir sus costos mensuales de data warehouse entre un 30% y un 60%.