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Servicio

Datos y Business Intelligence

Pipelines que mueven tus datos, warehouses que los centralizan y dashboards que los hacen útiles. Decisiones basadas en datos reales, no en Excel del mes pasado.

Real-time
o scheduled
la frecuencia que necesitas
fuentes de datos
si tiene API, lo conectamos
1 lugar
para todos tus datos
data warehouse centralizado
100%
código tuyo
pipelines en Git, sin black boxes

Qué hacemos

Servicios de datos

Pipelines ETL automatizados

Extrae datos de SAP, CRMs, ecommerce, APIs externas y cualquier fuente. Transforma, limpia y carga al destino según la frecuencia que necesites.

Fuentes: SAP, Salesforce, PostgreSQL, APIs REST, FTP, Google Sheets
Transformaciones con Pandas, dbt o SQL
Monitoreo activo y alertas ante fallos
Frecuencia: tiempo real, horaria, diaria o bajo demanda

Data warehouse

Centraliza todos tus datos en BigQuery, Snowflake, Redshift o PostgreSQL. Un solo lugar para todas tus métricas operativas.

Modelado dimensional (star schema, snowflake)
Historización de datos para tendencias
Particionado para consultas eficientes
Governance: acceso por rol, data catalog

Dashboards operativos

Conectados directamente a tus automatizaciones. Ves en tiempo real cuántos procesos corrieron, cuántos fallaron, cuánto ahorraste y cuánto queda por procesar.

Integración con Looker Studio, Power BI, Metabase
Dashboards custom en Next.js si se requiere
KPIs de operación + KPIs de negocio
Alertas automáticas ante anomalías

Datos para IA y ML

Preparamos y estructuramos tus datos para alimentar modelos de machine learning o agentes de IA. Clean data, mejores predicciones.

Feature engineering para modelos predictivos
Labeling y preparación de datasets de entrenamiento
Pipelines de inferencia en producción
Evaluación y monitoreo de modelos desplegados

Arquitectura

El flujo de un pipeline típico

01ExtractConecta a todas las fuentes: APIs, DBs, archivos, scraping
02ValidateDetecta datos nulos, outliers y violaciones de esquema
03TransformAplica reglas de negocio, joins y agregaciones
04LoadEscribe en el destino: DW, DB, API o archivo
05MonitorAlerta si algo falló o los datos no llegaron a tiempo

Stack de datos

Orquestación
Orquestador PyvotalAirflow (si ya lo usan)
Transformación
PandasdbtSQL
Almacenamiento
BigQueryPostgreSQLSnowflakeRedshift
Visualización
Looker StudioPower BIMetabaseNext.js custom
Lenguajes
PythonSQLTypeScript

Cómo trabajamos

01

Auditoría de fuentes de datos

Mapeamos todas las fuentes disponibles: qué datos existen, en qué formato, con qué calidad y con qué frecuencia se actualizan.

02

Diseño del modelo de datos

Definimos la estructura del data warehouse o la base analítica: tablas, relaciones, historización y acceso por rol.

03

Construcción de los pipelines

Desarrollamos los ETLs con Python y dbt. Cada transformación es testeable y documentada.

04

Dashboards y acceso

Construimos los dashboards según las necesidades de cada equipo. Operaciones ve métricas de proceso; gerencia ve KPIs de negocio.

05

Monitoreo y evolución

Los datos cambian. Las fuentes se actualizan, se agregan nuevas métricas. Mantenemos los pipelines funcionando y los expandimos.

Preguntas frecuentes

¿Qué fuentes de datos pueden integrarse?

Cualquier fuente con API, base de datos accesible, exportación de archivos o interfaz web. Los más comunes: SAP, Oracle, Dynamics, Salesforce, HubSpot, Google Analytics, plataformas de ecommerce, Google Sheets, archivos FTP y bases de datos SQL/NoSQL.

¿Cuál es la diferencia entre un reporte y un dashboard?

Un reporte es un snapshot estático generado periódicamente (PDF, Excel). Un dashboard es una vista dinámica y actualizable donde el usuario puede filtrar, hacer drill-down y explorar los datos. Construimos ambos según el caso de uso.

¿Con qué herramienta de BI trabajan?

Depende del ecosistema del cliente. Looker Studio si ya usan Google Workspace. Power BI si están en el ecosistema Microsoft. Metabase para equipos técnicos que prefieren self-service. Y dashboards custom en Next.js cuando se necesita una experiencia muy específica.

¿Cuánto tarda un pipeline de datos en estar listo?

Un pipeline simple de una sola fuente: 1-2 semanas. Un data warehouse con múltiples fuentes y modelos de datos: 4-8 semanas. La velocidad depende más de la calidad de los datos origen que de la complejidad técnica.

¿Los datos históricos se preservan?

Sí. El diseño incluye historización para que puedas comparar períodos y ver tendencias. La cantidad de historia que se mantiene depende de los requisitos de negocio y el costo de almacenamiento.

Automaticemos tu empresa

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