Estrategia y arquitectura de datos
Analizamos fuentes, usos y madurez, definimos la arquitectura objetivo y una hoja de ruta por fases, y elegimos entre lakehouse, data warehouse o soluciones híbridas según tus volúmenes, tu equipo y tu presupuesto.
Big data, ingeniería de datos y BI
Consultoría de big data e ingeniería de datos para decidir mejor
Nuestra consultoría de big data diseña arquitecturas de datos robustas y escalables: integramos tus fuentes, construimos pipelines fiables y ponemos a disposición de tu equipo cuadros de mando y datos gobernados, listos para analítica avanzada e inteligencia artificial.
- Databricks
- Snowflake
- Microsoft Fabric
- Google BigQuery
- Apache Spark
- dbt
Big Data y datos
Consultoría de big data: de la idea al impacto en tu negocio
Los datos de una empresa suelen estar repartidos entre el ERP, el CRM, hojas de cálculo, aplicaciones propias y sensores, cada uno con su versión de la verdad. La consultoría de big data de Proinicia pone orden: definimos una estrategia de datos alineada con tus objetivos, diseñamos una plataforma moderna tipo lakehouse o data warehouse en la nube y construimos la ingeniería de datos necesaria para que la información llegue limpia, a tiempo y con una definición común a quien la necesita.
Nuestro equipo fundador suma años de experiencia diseñando arquitecturas de big data en banca, industria y movilidad, y sabemos que la tecnología es la parte fácil. Lo difícil es acordar métricas, asignar responsables, asegurar la calidad y conseguir que negocio use los datos en su día a día. Por eso combinamos ingeniería de datos con gobierno del dato, modelado semántico y business intelligence, y dejamos la base preparada para machine learning e IA generativa sin tener que rehacerla al cabo de un año.
Qué hacemos
Servicios de big data y datos para empresas
Plataformas de datos en la nube
Implantamos plataformas de datos sobre Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, BigQuery o servicios nativos de Azure y AWS, con entornos separados, seguridad, control de costes e infraestructura como código.
Ingeniería de datos y pipelines
Construimos pipelines de ingesta y transformación por lotes y en tiempo real con Airflow, dbt, Spark o Kafka, con pruebas de calidad, linaje y alertas para que los datos lleguen correctos y a tiempo.
Business intelligence y cuadros de mando
Diseñamos modelos semánticos y cuadros de mando en Power BI, Looker o Tableau con métricas definidas una sola vez, pensados para que dirección y equipos operativos decidan con los mismos números.
Gobierno y calidad del dato
Definimos roles, catálogo, glosario de negocio, reglas de calidad, políticas de acceso y linaje, con herramientas como Unity Catalog o Microsoft Purview, para cumplir el RGPD y poder confiar en los datos.
Datos preparados para IA
Organizamos feature stores, repositorios documentales para RAG y conjuntos de entrenamiento gobernados, de modo que tus iniciativas de machine learning e IA generativa se apoyen en una base sólida y reutilizable.
Metodología
Cómo abordamos un proyecto de big data y datos
Diagnóstico de datos y casos de uso
Inventariamos fuentes, calidad, usos actuales y necesidades de cada área para priorizar los dominios de datos que más valor aportan en primer lugar.
Arquitectura objetivo y MVP de datos
Diseñamos la plataforma y la validamos con un primer caso completo, desde la ingesta hasta el cuadro de mando, en pocas semanas y con datos reales.
Escalado por dominios
Incorporamos nuevas fuentes y áreas de negocio de forma incremental, con plantillas, pruebas automáticas y convenciones comunes que aceleran cada nueva entrega.
Gobierno, adopción y operación
Implantamos roles y reglas de calidad, formamos a usuarios y equipo técnico y operamos o traspasamos la plataforma con monitorización de costes y rendimiento.
Stack tecnológico
Tecnologías con las que trabajamos
Somos independientes de fabricante: elegimos la tecnología que mejor encaja con tu caso de uso, tu infraestructura y tu presupuesto.
- Databricks
- Snowflake
- Microsoft Fabric
- Google BigQuery
- Apache Spark
- dbt
- Apache Airflow
- Apache Kafka
- Power BI
- Unity Catalog
- Azure Data Factory
- Terraform
Aplicaciones por sector
Big Data y datos aplicada a tu sector
Algunos ejemplos de cómo aplicamos big data y datos en distintos sectores.
SECTOR PÚBLICO
Plataforma de datos e interoperabilidad entre sistemas públicos
Integramos padrón, tributos, contabilidad, registro y gestión de expedientes en una plataforma de datos gobernada, con catálogo, controles de calidad y trazabilidad, desplegada en cloud o en tu centro de proceso de datos según la categoría ENS del sistema. Sobre ella desarrollamos cuadros de mando, API para interoperar con otras administraciones y conjuntos de datos abiertos para tu portal de transparencia.
IA para Sector público TELECOMUNICACIONESDetección de fraude y revenue assurance con machine learning
El fraude de suscripción, el bypass de interconexión con SIM box, el uso irregular del roaming o las fugas de ingresos entre red y facturación suelen detectarse tarde con reglas fijas. Analizamos CDR, xDR, datos de alta de clientes y registros de facturación con modelos de detección de anomalías y análisis de grafos para identificar patrones sospechosos, que el equipo de fraude revisa desde una consola a medida.
IA para Telecomunicaciones SEGUROSModelos de retención de cartera y venta cruzada para mediadores
Muchas pólizas se anulan en el vencimiento sin que nadie lo vea venir. Integramos en una plataforma de datos a medida la cartera, los siniestros, las interacciones y los recibos devueltos, y entrenamos modelos que estiman el riesgo de anulación y la propensión a contratar otros ramos. Agentes, corredores y el call center reciben en su CRM a quién llamar, con qué propuesta y en qué momento.
IA para SegurosTelecomunicaciones
IA y software a medida para operadores y despliegue de red: churn, red predictiva y atención con IA generativa.
Seguros
IA para aseguradoras, corredurías e insurtech: siniestros, pricing, suscripción y detección de fraude.
Farmacéutico y biotech
IA para laboratorios farmacéuticos y biotech, de la I+D a la producción GMP, preparada para la validación GxP.
Sector público
IA y software a medida para administraciones: atención ciudadana, expedientes y análisis de datos, con ENS y RGPD.
Medios y marketing
IA generativa para contenidos, personalización, atribución y automatización para medios, editoriales y agencias.
Aerolíneas y aviación
IA y software a medida para aerolíneas, aeropuertos, handling y MRO: operaciones más predecibles y rentables.
Hablemos
Hablemos de tu proyecto de big data y datos
Cuéntanoslo en un email o por WhatsApp. En 48 horas te respondemos con una primera valoración: viabilidad, enfoque técnico y siguientes pasos. Sin compromiso.
- Primera valoración sin coste
- Respuesta en 48 h
- NDA desde el primer día
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FAQ
Preguntas frecuentes sobre big data y datos
¿Cuánto cuesta un proyecto de consultoría de big data?
Varía según el número de fuentes, el volumen de datos, la latencia necesaria y el alcance de BI y gobierno. Tras el diagnóstico gratuito te proponemos un plan por fases con coste orientativo del proyecto y una estimación del coste recurrente de la plataforma cloud, para que puedas comparar opciones y decidir con toda la información antes de empezar.
¿Cuánto tiempo lleva tener una plataforma de datos funcionando?
Un primer caso completo, desde la ingesta hasta el cuadro de mando, suele estar operativo en cuatro a ocho semanas si las fuentes son accesibles. La plataforma crece después por dominios de negocio de forma incremental. Evitamos los proyectos de datos que pasan años sin entregar valor: cada fase termina con algo que los usuarios ya pueden utilizar.
¿Databricks, Snowflake o Microsoft Fabric: cuál me conviene?
Depende de tu ecosistema actual, de los casos de uso, de las capacidades del equipo y del modelo de costes que prefieras. Databricks destaca en ingeniería de datos y machine learning, Snowflake en almacén de datos gestionado y compartición de datos, y Fabric en entornos muy integrados con Microsoft y Power BI. Te hacemos una recomendación razonada y comparada tras analizar tu caso.
¿Quién es el propietario de la plataforma y de los datos?
Tú. La plataforma se despliega en tu cuenta cloud, los datos no salen de tu control y el código de los pipelines, los modelos de datos y la infraestructura como código se entregan en tus repositorios. Documentamos las decisiones de arquitectura para que tu equipo o cualquier otro proveedor pueda operarla y evolucionarla sin depender de nosotros.
¿Cómo ayuda el gobierno del dato a cumplir el RGPD?
Un buen gobierno del dato permite saber qué datos personales tienes, dónde están, quién accede a ellos y con qué finalidad. Implantamos catálogo, clasificación de datos sensibles, controles de acceso por rol, enmascaramiento y trazabilidad de linaje, lo que facilita atender los derechos de los interesados y demostrar diligencia. Las decisiones jurídicas corresponden a tu delegado de protección de datos o a tu asesoría legal.
¿Qué mantenimiento necesita una plataforma de big data?
Hay que vigilar la ejecución de los pipelines, la calidad de los datos, los cambios en las fuentes, la seguridad y, sobre todo, el coste cloud. Ofrecemos operación y soporte evolutivo con monitorización, optimización del consumo y nuevas integraciones, o formamos a tu equipo para que lo asuma con runbooks y alertas ya configuradas.
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