Consultoría de ingeniería de datos: la base que sostiene el BI hoy y la IA mañana
Diseñamos, construimos y mantenemos arquitecturas de datos para medianas y grandes empresas, en Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake y Azure, y también en entornos on-premises con Apache Airflow y Kafka. La plataforma se elige según el escenario de cada cliente. Del ERP al dato listo para análisis y para IA, con los datos siempre en el entorno de su empresa, para clientes en Brasil y en el exterior.
Partner de Microsoft · Más de 100 certificados de capacidad técnica firmados por clientes
Qué hace una consultoría de ingeniería de datos
Una consultoría de ingeniería de datos extrae los datos de los sistemas donde se originan (ERP, CRM, hojas de cálculo, APIs), los centraliza en un repositorio único, con reglas de negocio y calidad validadas, y mantiene las cargas funcionando todos los días. El resultado es un dato confiable para Power BI, para las áreas y para la inteligencia artificial.
Active BI realiza este trabajo desde el assessment hasta el soporte continuo, en Microsoft Fabric, Azure, Databricks, Snowflake u on-premises. Los datos siempre permanecen en el entorno de su empresa, y la atención es remota, en todo Brasil.
Cuando el problema no está en el reporte, sino en la base de datos
El mismo problema se presenta de forma distinta para quien decide y para quien mantiene el entorno. Si alguna de estas frases le resulta familiar, la solución pasa por la ingeniería de datos.
Para el área de negocio
- "Cada área tiene su propia hoja de cálculo y ningún número coincide con el del sistema."
- "El reporte para la dirección llega tarde o con el número equivocado."
- "Para cada pregunta nueva, alguien pasa días cruzando hojas de cálculo."
- "Queremos usar IA sobre nuestros datos, pero sabemos que la base actual no lo soporta."
Para TI y datos
- "La carga corre de madrugada y, cuando falla, nadie se entera hasta que la dirección abre el reporte."
- "Extraer datos del ERP se volvió un proyecto: cada consulta nueva depende de un especialista ocupado."
- "El entorno es antiguo, lento y difícil de mantener, y nadie quiere tocarlo."
- "El costo de la nube crece cada mes y nadie sabe explicar qué lo está consumiendo."
Qué puede contratar en ingeniería de datos
Cada frente puede contratarse por separado o combinarse en un proyecto, bajo la misma gestión técnica. Cuando todavía no está claro por dónde empezar, el Assessment Informacional define el orden.
| Si usted... | El servicio es | Qué entregamos |
|---|---|---|
| Percibe los síntomas, pero no sabe el tamaño del problema ni por dónde empezar | Assessment Informacional | Madurez actual, fuentes mapeadas y un roadmap priorizado por valor de negocio, en 4 a 8 semanas. |
| Tiene datos dispersos en ERP, hojas de cálculo y sistemas que no se comunican | Integración y centralización de datos | Un repositorio único (Data Warehouse o Lakehouse) con las reglas de negocio aplicadas y la calidad validada en la entrada. |
| Necesita extraer datos de SAP, TOTVS, Salesforce o de APIs | SAP, TOTVS y APIs | Conexiones y cargas diseñadas para cada fuente, sin sobrecargar el sistema de origen. |
| Necesita una base que soporte el crecimiento sin rehacerlo todo | Arquitectura de datos | Diseño e implementación de Data Warehouse, Data Lake o Lakehouse, con capas, seguridad y costo bajo control. |
| Tiene cargas que fallan en silencio o se retrasan | Pipelines ETL/ELT | Cargas orquestadas, con monitoreo, alertas y reprocesamiento. |
| Tiene números que no coinciden, dudas sobre la LGPD (ley brasileña de protección de datos) o sobre quién accede a qué | Gobierno y calidad de datos | Diccionario de datos, responsable de cada información, reglas de calidad, catálogo y control de acceso (Microsoft Purview, cuando tenga sentido). |
| Tiene un entorno legado lento, costoso o difícil de mantener | Modernización y migración | Migración por etapas de SQL Server on-premises, Power BI Premium por capacidad y herramientas legadas a Fabric o Azure. |
| Quiere usar IA sobre los datos de la empresa | Preparación de datos para IA | Semántica clara, documentación, calidad y permisos, incluso para documentos como contratos y PDF. |
| Ve crecer el costo de la nube o de la capacidad sin explicación | Optimización de costo y capacidad | Lectura del consumo, ajuste de capacidad y de cargas, con el costo explicado por área o proceso. |
| Ya tiene el entorno y necesita quien lo administre | Soporte y operación de datos | Monitoreo diario, correcciones y evolución continua con SLA. |
| Necesita reforzar el equipo interno | Asignación de especialistas | Ingenieros de datos, especialistas en Fabric y en IA en su equipo, con supervisión técnica de Active BI. |
¿Quiere ver cómo llega el dato al usuario final? Vea consultoría de Power BI, la capa que ve la dirección.
Qué recibe al final de un proyecto
Un proyecto de ingeniería de datos termina con un entorno que su equipo entiende y puede mantener, no con una caja negra.
Diseño de la arquitectura
Capas, flujos, seguridad y plataforma, documentados y aprobados con su equipo.
Diccionario de datos y reglas de negocio
Qué significa cada campo, de dónde viene y cómo se calcula.
Pipelines con monitoreo
Cargas orquestadas, con alerta de falla y de retraso y rutina de reprocesamiento.
Capa de consumo
Tablas y modelos listos para Power BI, para las áreas y para la IA.
Evidencias de homologación
Objetos, volumetrías y procesos validados formalmente por usted, etapa por etapa.
Manual de operación y transferencia de conocimiento
Su equipo sabe operar, evolucionar y corregir el entorno después de la entrega.
El recorrido de los datos en cinco fases, del assessment a la preparación para IA
Las fases muestran cómo madura una plataforma de datos con el tiempo. No toda empresa empieza por la primera: el Assessment Informacional muestra en qué fase está hoy el entorno. La preparación para IA ya forma parte del diseño de toda arquitectura que entregamos, con control de acceso y trazabilidad.
Assessment Informacional
Estudio de las dimensiones estratégicas y revisión de estructuras, procesos y arquitecturas existentes, consolidando la madurez actual y el plan de evolución.
Configuración del entorno
Configuración de Lakehouse o Data Warehouse, modelo de ingesta, catálogo de datos e integraciones con las fuentes mapeadas.
KPIs y consumo analítico
Capa de consumo consolidada, reglas de negocio refinadas e integración con Power BI, con visualizaciones que siguen buenas prácticas.
Monitoreo y automatización
Alertas para indicadores críticos, automatización de procesos, plan de salud del entorno y gestión de producción.
Preparación para IA
Dato estructurado, documentado y con semántica clara, listo para ser consumido por agentes, Copilot y Active IA con trazabilidad.
Data Warehouse, Data Lake o Lakehouse: cuándo usar cada uno
Es la primera decisión de arquitectura y la que más dudas genera. Un resumen práctico de lo que recomendamos en los proyectos:
| Criterio | Data Warehouse | Data Lake | Lakehouse |
|---|---|---|---|
| Tipo de dato | Estructurado, proveniente del ERP y otros sistemas | Cualquier formato: archivos, logs, documentos | Ambos, en el mismo lugar |
| Quién lo consume | BI y reportes gerenciales | Científicos de datos e ingeniería | BI, ciencia de datos e IA |
| Punto fuerte | Consistencia y rendimiento en consultas de negocio | Bajo costo para almacenar grandes volúmenes | Una sola copia del dato al servicio de todos los usos |
| Punto de atención | Menos flexible para datos no estructurados | Se convierte en un "pantano" sin gobierno | Exige disciplina de capas desde el inicio |
| Cuándo lo recomendamos | Foco en BI, fuentes conocidas, equipo reducido | Archivo histórico y datos en bruto de gran volumen | BI e IA sobre la misma base, como en Microsoft Fabric |
¿ETL o ELT?
En ETL, el dato se transforma antes de entrar al repositorio. En ELT, entra en bruto y se transforma dentro de la plataforma. En la nube, ELT suele ser la opción estándar: preserva el dato original, facilita la auditoría y aprovecha el procesamiento de la plataforma. ETL sigue siendo útil cuando el origen tiene restricciones de volumen o el dato debe filtrarse antes de salir, por seguridad.
Ingeniería de datos o BI: ¿qué va primero?
Si los números no coinciden entre reportes, el problema casi nunca está en el reporte. Empezar por el BI sobre una base desorganizada solo cambia el lugar donde aparece el error. El camino es organizar la base y después construir Power BI sobre ella. Cuando hay urgencia, los dos frentes avanzan en paralelo, y la base prioriza los indicadores que la dirección más usa.
Cómo preparar los datos de la empresa para usar inteligencia artificial
Una IA que responde sobre los datos de la empresa amplifica cualquier ambigüedad de la base. Si dos tablas definen "cliente" de formas distintas, el error que antes quedaba oculto en un reporte aparece como una respuesta equivocada, dicha con seguridad. Preparar los datos para IA es tratar la semántica, la calidad y los permisos como parte del proyecto, no como una nota al pie de la documentación.
Este es el vínculo entre la ingeniería de datos y el frente de Inteligencia Artificial de Active BI, que incluye Active IA.
Checklist de datos listos para IA
- Definiciones únicas para los términos del negocio (cliente, ingreso, pedido).
- Diccionario de datos y reglas de cálculo documentados.
- Calidad medida en la entrada, con alerta cuando baja.
- Permisos heredados: la IA solo ve lo que el usuario puede ver.
- Documentos (contratos, PDF, correos electrónicos) organizados e indexados para consulta.
- Trazabilidad: cada respuesta indica de dónde vino el dato.
Gobierno y calidad de datos en la práctica
El gobierno de datos no es un comité ni un documento guardado en un cajón. En nuestros proyectos, se convierte en reglas aplicadas en el propio entorno: quién es responsable de cada información, cómo se calcula, quién puede acceder y qué sucede cuando la calidad baja.
Responsable y definición
Cada indicador y cada tabla importante tiene un responsable y una definición única, registrada en el diccionario de datos.
Calidad monitoreada
Reglas de completitud, duplicidad y consistencia se ejecutan en cada carga, con alerta para quien debe actuar.
Acceso y LGPD
Datos personales identificados, acceso por perfil y por unidad, y catálogo con Microsoft Purview cuando el tamaño lo requiere.
Plataformas: Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake y otras
Microsoft Fabric es nuestra recomendación por defecto cuando la empresa ya opera en el ecosistema Microsoft. Sin embargo, la arquitectura adecuada depende de lo que ya existe en su entorno. Por eso mantenemos práctica activa en las principales plataformas del mercado, incluidos escenarios totalmente on-premises.
Ecosistema Microsoft
Microsoft Fabric, Azure Synapse, Azure Data Factory, SQL Server, Microsoft Purview y Power BI, que cubren ingesta, almacenamiento, gobierno y consumo en el mismo ecosistema.
Otras plataformas y on-premises
Databricks, Snowflake, BigQuery y, en escenarios on-premises o híbridos, Apache Airflow para orquestación y Kafka para streaming de datos.
Cómo ejecutamos cada proyecto: homologación formal en cada etapa
Ninguna fase avanza sin homologación formal. Usted valida objetos, volumetrías y procesos antes de que cualquier entrega se considere concluida, y recibe al final la documentación completa de infraestructura, procesos y modelo de datos.
Discovery técnico por fuente
Discovery por fuente: objetos, infraestructura de origen y destino, seguridad, permisos y requisitos funcionales.
Configuración del entorno
Red, almacenamiento, catálogos, integraciones y pruebas de conectividad, ciclo a ciclo por entorno hasta producción.
Desarrollo y pruebas
Pipelines de extracción y carga según buenas prácticas, con pruebas unitarias e integradas y tuning de rendimiento.
Homologación
Validación de objetos, volumetrías, procesos y entorno, con aprobación formal del cliente antes de avanzar.
Documentación
Detalle de infraestructura, orígenes, volumetrías, evidencias de prueba y diseño del modelo final de datos.
En un proyecto típico de tamaño mediano, estas etapas se distribuyen a lo largo de tres a cuatro meses, con la infraestructura en el primer mes, las ingestas y cargas en los meses siguientes, y la homologación con documentación en paralelo al final. El cronograma detallado se define al dimensionar el alcance.
Cuánto cuesta un proyecto de ingeniería de datos
El costo depende del número de fuentes, del volumen, de la frecuencia de actualización y del estado en que llega el dato. No existe un precio de lista que sirva para cualquier entorno. Por eso Active BI dimensiona cada propuesta después de una conversación de diagnóstico, sin compromiso.
Assessment de alcance cerrado
De 4 a 8 semanas; termina con el roadmap priorizado y el dimensionamiento de las fases siguientes.
Proyecto por fases
Alcance, entregables y homologación definidos por fase. Un proyecto típico de tamaño mediano toma de 3 a 4 meses.
Squad continuo o soporte
Bolsa de horas o contrato mensual para evolucionar y operar el entorno, con SLA. Ver planes →
Qué influye en la inversión
- Número y tipo de fuentes: ERP, CRM, bases de datos, hojas de cálculo, APIs.
- Volumen de datos y frecuencia de actualización (diaria o casi en tiempo real).
- Calidad del dato en el origen y cantidad de reglas de negocio.
- Requisitos de seguridad, LGPD y segregación por unidad.
- Plataforma elegida y lo que ya existe en el entorno.
- Necesidad de soporte después de la entrega.
Qué incluye una propuesta de Active BI
- Arquitectura propuesta y justificación de la plataforma.
- Fuentes, objetos y volumetrías considerados.
- Fases, entregables y criterios de homologación.
- Perfiles involucrados y horas estimadas por fase.
- Supuestos, riesgos y lo que queda fuera del alcance.
El costo de la plataforma (Microsoft Fabric, Azure, Databricks o Snowflake) lo contrata su empresa por separado, directamente, y queda en su entorno. Le ayudamos a dimensionar la capacidad para no pagar más de lo que usa.
Proyectos de ingeniería de datos que hemos conducido
Entornos distintos, con el mismo método: integrar, centralizar, monitorear y documentar.
Base de datos integrada y modernizada en Microsoft Fabric
Fabricante de botellas térmicas, vasos y utensilios para uso al aire libre que necesitaba organizar e integrar datos de varias fuentes para elevar su madurez analítica.
- Fuentes integradas en una plataforma unificada
- Mapeo de las fuentes y diccionario de los datos integrados
- Base lista para el consumo analítico
Datos del ERP y de hojas de cálculo centralizados en un repositorio único
Empresa con la información de gestión dividida entre el ERP y las hojas de cálculo de cada área, sin una visión consolidada confiable.
- Repositorio único con las reglas de negocio aplicadas
- Cargas automáticas en lugar de la consolidación manual
- Indicadores consistentes entre las áreas
Pipelines monitoreados y capa analítica confiable
Entorno con cargas manuales y frágiles, que retrasaban los reportes y dependían de pocas personas para funcionar.
- Pipelines orquestados con alerta de falla
- Capa de consumo documentada para Power BI
- Operación que no depende de una sola persona
¿Sus datos están dispersos en varios sistemas? Cuéntenos cuáles son las fuentes y qué frena hoy sus análisis. Le indicamos por dónde empezar.
Lo que dicen nuestros clientes
Nuestra alianza con Active BI está brindando un apoyo invaluable a Lenovo durante nuestro proceso de transformación digital. Profesionalismo, dominio técnico y comunicación proactiva.
El equipo de Active BI es sumamente puntual y responsable, comprometido con sus entregas y soluciones. Tanto el equipo técnico como el de gestión son excelentes.
Active BI cuenta con profesionales altamente capacitados y actualizados, que entregan soluciones rápidas y eficientes. Destacamos también la comunicación clara, la disponibilidad y la capacidad de simplificar temas complejos. Un servicio excelente que recomendamos sin dudarlo.
Cómo elegir una consultoría de ingeniería de datos
Los criterios que recomendamos evaluar en cualquier proveedor, incluida Active BI:
Neutral en plataforma
Fabric, Databricks, Snowflake u on-premises: la recomendación debe surgir de su escenario, no de una alianza comercial.
Homologación formal
Cada etapa validada por usted, con volumetría y evidencia, antes de avanzar.
Documentación entregada
Diccionario, arquitectura y manual de operación forman parte del alcance, no son un extra.
Monitoreo incluido
Un pipeline sin alertas es un problema postergado. Pregunte cómo se enterará de una falla.
Conoce su ERP
SAP, TOTVS y otros tienen particularidades de extracción. Pida ejemplos concretos.
Datos en su entorno
El dato debe permanecer en el tenant de su empresa, con accesos que usted controla.
Para profundizar
Preguntas frecuentes sobre ingeniería de datos
¿Qué hace una consultoría de ingeniería de datos?
¿Cuál es la diferencia entre ingeniería de datos y BI?
Data Lake, Data Warehouse o Lakehouse: ¿cuál elegir?
¿ETL o ELT?
¿Cómo centralizar datos de varios sistemas y hojas de cálculo?
¿Integran SAP, TOTVS y Salesforce?
¿Cuánto cuesta un proyecto de ingeniería de datos?
¿Los datos permanecen en el entorno de mi empresa?
¿Cómo preparar los datos de la empresa para usar IA?
¿Qué cambia en un proyecto de ingeniería de datos cuando el objetivo incluye IA?
¿Necesitamos migrar todo a la nube para tener una buena arquitectura de datos?
¿Trabajan solo con Microsoft Fabric?
¿Cuánto tiempo toma un proyecto de ingeniería de datos?
¿Cómo garantizan que las cargas de datos no fallen en silencio?
¿El equipo de mi empresa puede mantener el entorno después de la entrega?
¿Active BI trabaja de forma remota?
Diseñemos la arquitectura de datos de su empresa
Cuéntenos qué sistemas necesitan integrarse y qué frena hoy sus análisis. A partir de eso, le indicamos el mejor punto de partida, que puede ser un assessment o un alcance directo de implementación.
- Usted nos cuenta cuáles son las fuentes y el problema
- Un especialista responde en hasta 30 minutos, en horario laboral (hora de Brasilia)
- Conversación de 30 minutos con un arquitecto de datos
Sin compromiso y sin secuencia de llamadas.
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