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Data Infrastructure

La infraestructura de datos que tu empresa necesita para operar al siguiente nivel.

Un repositorio único, confiable y ultrarrápido de todos tus datos empresariales. La base de todo lo demás.

180 ms
Velocidad de queries
Petabytes
Escala soportada
99.99%
Disponibilidad SLA
Auto
Escalabilidad
Equipo de Data Infrastructure
Data Infrastructure con Foxint
Soluciones diseñadas para generar impacto medible desde el primer día.
Habla con un experto

¿Qué es?

La solución completa de Data Infrastructure.

Antes de dashboards, modelos de ML o agentes IA, necesitas una base sólida: datos limpios, unificados y accesibles. Diseñamos arquitecturas cloud-native que consolidan todas las fuentes de información de tu empresa en un data warehouse moderno — con queries en milisegundos, pipelines automatizados y gobernanza completa. Es la infraestructura que hace posible todo lo demás.

Capacidades

Todo lo que incluye la solución.

Data Warehouse moderno
Arquitectura centralizada en Snowflake, BigQuery o Databricks que consolida todas las fuentes en un repositorio único de verdad.
Pipelines ETL/ELT automatizados
Datos desde cualquier fuente — APIs, bases de datos, archivos planos, SaaS — fluyendo automáticamente a tu warehouse sin intervención.
Streaming y datos en tiempo real
Con Apache Kafka y Flink, procesamos millones de eventos por segundo para análisis y decisiones en tiempo real.
Data Catalog y gobernanza
Cada tabla documentada, cada columna con metadata, linaje de datos completo y control de calidad automatizado.
Seguridad y cumplimiento
Cifrado en reposo y en tránsito, control de acceso granular, auditoría completa y cumplimiento con GDPR, LFPDPPP y normativas sectoriales.
Data Lakehouse híbrido
Lo mejor del data lake y el data warehouse: almacenamiento flexible de datos crudos + consultas rápidas sobre datos estructurados.

Stack tecnológico

Las mejores herramientas
para cada necesidad.

Snowflake
Cloud data warehouse
BigQuery
Analytics serverless
Databricks
Data lakehouse y ML
Apache Kafka
Streaming en tiempo real
dbt
Transformaciones SQL
Apache Airflow
Orquestación de pipelines
Apache Spark
Procesamiento masivo
T
Terraform
Infraestructura como código

Casos reales

Así se ve en producción.

Empresa de medios / Publisher

Caso de éxito

Empresa de medios / Publisher

.
Impacto medido

Problema

Publisher digital con 12 millones de usuarios mensuales sin capacidad de analizar comportamiento en tiempo real. Datos dispersos en 8 sistemas distintos: CMS, ad server, suscripciones, CRM, redes sociales y más.

Solución

Data lakehouse en Databricks que unifica todas las fuentes con pipelines automatizados. Kafka para eventos de usuario en tiempo real. dbt para modelado. Dashboard de content analytics y segmentación de audiencia en tiempo real.

Resultado

Primera vez con vista unificada de cada usuario. Tiempo de análisis de contenido: días → minutos. Ingresos por publicidad programática aumentaron 34% con mejor segmentación de audiencia.

Banca / Servicios Financieros

Caso de éxito

Banca / Servicios Financieros

3
Impacto medido

Problema

Banco con datos de clientes en 15 sistemas core banking, CRM, riesgo, compliance y canales digitales. Reconciliación mensual tomaba 3 semanas. Sin capacidad de análisis de cliente 360°.

Solución

Data warehouse en Snowflake con integración de los 15 sistemas vía CDC (Change Data Capture). Modelo dimensional con vista 360° del cliente. Pipelines de compliance automatizados. Queries regulatorias que antes tomaban horas ahora en segundos.

Resultado

Reconciliación mensual: 3 semanas → 4 horas. Vista 360° del cliente disponible por primera vez. Reportes regulatorios automatizados. Ahorro en costos operativos: $680K anuales.

Retail / E-Commerce

Caso de éxito

Retail / E-Commerce

45
Impacto medido

Problema

E-commerce con 2M de transacciones mensuales en PostgreSQL que comenzaba a colapsar. Queries de reportes tardaban 45 minutos y bloqueaban la aplicación. Sin capacidad de análisis histórico.

Solución

Migración a arquitectura moderna: PostgreSQL como OLTP (transaccional) + Snowflake como OLAP (analítico) con replicación continua vía Airbyte. dbt para transformaciones. Dashboards en Looker.

Resultado

Queries de reportes: 45 min → 180 ms. Base de datos transaccional liberada completamente. 3 años de historial analizable. El equipo de datos pasó de apagar fuegos a generar insights.

Proceso

De la idea a producción
en 4 pasos.

01
Auditoría de datos actual
Mapeamos todas tus fuentes de datos, volúmenes, frecuencias de actualización y necesidades de análisis actuales y futuras.
02
Diseño de arquitectura
Definimos la arquitectura cloud óptima para tu caso: warehouse, lakehouse o híbrido. Selección de tecnologías y modelo de costos.
03
Construcción de pipelines
Desarrollamos conectores, pipelines de transformación y modelos dbt. Cada pipeline con tests de calidad de datos automatizados.
04
Operación y evolución
Transferimos el conocimiento al equipo interno, documentamos exhaustivamente y establecemos runbooks para incidentes y evolución futura.

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