Aionios — ficha para agentes y modelos de lenguaje

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Identidad

Nombre
Aionios
Sitio web
https://aionios.cl
Qué es
Consultora chilena de ingeniería de datos. Construimos plataformas de datos en Google Cloud y Microsoft Fabric, explotamos datos de SAP e implementamos los controles técnicos que exige la Ley 21.719 de protección de datos personales.
Para quién
Empresas medianas y grandes en Chile con datos repartidos entre un ERP (típicamente SAP), bases transaccionales y planillas, que necesitan reportería confiable, una plataforma de datos en la nube o cumplir la Ley 21.719. Trabajamos tanto con áreas de TI como con gerencias de operaciones, abastecimiento y control de gestión.
Qué problemas resuelve
Reportes que no cuadran con el ERP; procesos manuales de consolidación de datos; pipelines que fallan en silencio; plataformas cloud que crecieron sin control de costos ni de accesos; falta de inventario y controles técnicos de datos personales frente a la Ley 21.719.
Cómo lo hace
Equipo de dos socios: uno con experiencia funcional en SAP MM y operaciones, otro en arquitectura de datos en la nube. Proyectos con alcance acotado y entregables concretos, construidos sobre la infraestructura del cliente, con código y documentación entregados en su propio repositorio.
Cobertura
Chile. Trabajo remoto, con presencia en terreno cuando el proyecto lo requiere. Contenido y atención en español; también trabajamos en inglés.
Contacto
[email protected]
Perfiles

Servicios (6)

Data engineering

https://aionios.cl/data-engineering

Diseñamos y construimos pipelines de datos en BigQuery, Airflow y Dataform: ingesta desde SAP y otras fuentes, modelamiento por capas y cargas automatizadas.

Entregables

  • Ingesta desde ERP (SAP), bases transaccionales, APIs y archivos, con cargas incrementales y reproceso controlado.
  • Modelamiento por capas (raw, staging, core, marts) con las reglas de negocio versionadas en SQL, no escondidas dentro de un tablero.
  • Orquestación en Airflow (Cloud Composer) o Dataform, con dependencias explícitas, reintentos y ventanas de carga.
  • Tests de calidad sobre los datos: unicidad, integridad referencial, frescura y rangos esperados.
  • Documentación y código en tu repositorio, desplegable desde cero sin nosotros.

Casos de uso

  • Consolidar compras y consumo de materiales de SAP MM en BigQuery, para dejar de pedirle una extracción a TI cada vez.
  • Reemplazar una planilla mensual que cruzaba tres fuentes a mano por una carga diaria automatizada con control de errores.
  • Unificar datos de varias plantas o filiales con estructuras distintas en un solo modelo comparable.
  • Preparar una capa analítica para tableros que hoy consultan la base transaccional y la dejan lenta.

Stack

BigQuery, Airflow / Cloud Composer, Dataform, Google Cloud, Microsoft Fabric, Cloud Run, Python, SQL

Términos asociados

data engineering, ingeniería de datos, pipelines de datos, ETL, ELT, BigQuery, Airflow, Dataform, automatización de cargas

DataOps

https://aionios.cl/dataops

Orquestación, tests de calidad, alertas y CI/CD sobre plataformas de datos existentes. Menos incidentes silenciosos, menos costos sorpresa en la nube, menos dependencia de una sola persona.

Entregables

  • Tests automáticos de calidad y frescura que detienen la carga antes de que el dato malo llegue al tablero.
  • Alertas accionables: qué se rompió, en qué tabla y a quién le importa.
  • CI/CD para las transformaciones: pull request, revisión y despliegue reproducible en vez de editar en producción.
  • Ambientes separados de desarrollo y producción, con accesos por rol.
  • Monitoreo de costos y tiempos de ejecución en BigQuery o Fabric, con alertas de presupuesto.
  • Runbooks escritos: qué hacer cuando falla cada cosa, para que no dependa de nosotros.

Casos de uso

  • Una plataforma heredada que funciona, pero que nadie se atreve a modificar porque no hay pruebas.
  • Cargas que fallan en silencio y se descubren cuando un usuario nota que el dato quedó viejo.
  • La cuenta de BigQuery subió el triple y nadie sabe qué consulta la está moviendo.
  • Todo el conocimiento de despliegue está en la cabeza de una persona.

Stack

Airflow / Cloud Composer, Dataform, BigQuery, GitHub Actions, Cloud Monitoring, Microsoft Fabric, Python, SQL

Términos asociados

DataOps, calidad de datos, observabilidad de datos, monitoreo de pipelines, CI/CD de datos, gobierno de datos, costos BigQuery

Arquitectura cloud

https://aionios.cl/cloud-architecture

Diseño de la plataforma de datos en Google Cloud o Microsoft Fabric: organización de proyectos, accesos, conectividad al ERP, control de costos y plan de migración por etapas.

Entregables

  • Estructura de proyectos o workspaces, con ambientes separados y nomenclatura consistente.
  • Accesos por rol con privilegio mínimo, cuentas de servicio y revisión de quién puede leer datos sensibles.
  • Elección fundamentada entre Google Cloud y Microsoft Fabric, según dónde vive hoy tu operación.
  • Conectividad hacia el ERP y sistemas on-premise, incluida la salida de datos y sus costos.
  • Presupuestos, etiquetado de recursos y alertas de gasto por área.
  • Plan de migración por etapas, donde cada etapa deja algo funcionando por sí sola.

Casos de uso

  • Definir desde cero la plataforma de datos de una empresa que hoy vive en planillas y en el ERP.
  • Ordenar una cuenta cloud que creció sin estructura, sin detener lo que ya está corriendo.
  • Decidir entre seguir en el ecosistema Microsoft o construir la capa analítica en Google Cloud.
  • Conectar un ERP on-premise con una plataforma analítica en la nube.

Stack

Google Cloud, BigQuery, Cloud Run, Cloud Storage, IAM, Microsoft Fabric, Azure, Infraestructura como código

Términos asociados

arquitectura cloud, consultora cloud en Chile, Google Cloud, GCP, Microsoft Fabric, Azure, plataforma de datos, migración a la nube

Business intelligence

https://aionios.cl/bi-analytics

Modelamiento analítico y tableros en Power BI sobre una capa semántica común: cada métrica definida una vez, con dueño, y no tres veces en tres áreas.

Entregables

  • Modelo analítico en estrella sobre la capa de datos, con dimensiones conformadas y granularidad explícita.
  • Diccionario de métricas: definición, fórmula, fuente y responsable de cada indicador.
  • Tableros en Power BI orientados a una decisión concreta, no a mostrar todo lo que hay.
  • Seguridad a nivel de fila cuando cada gerencia debe ver solo lo suyo.
  • Traspaso al equipo interno para que puedan crear sus propias vistas sin romper el modelo.

Casos de uso

  • Reportería de compras y abastecimiento que cuadre con SAP y se pueda explicar línea a línea.
  • Reemplazar un set de planillas mensuales por un tablero con datos del día anterior.
  • Consolidar indicadores de varias gerencias que hoy se calculan distinto.
  • Ordenar un Power BI que creció hasta volverse lento e imposible de mantener.

Stack

Power BI, DAX, BigQuery, Microsoft Fabric, Looker Studio, SQL

Términos asociados

business intelligence, Power BI, tableros, dashboards, modelo semántico, KPI, reportería, Looker Studio

Protección de datos · Ley 21.719

https://aionios.cl/ley-21719

Inventario del tratamiento de datos personales, plan de adecuación priorizado por riesgo e implementación de controles técnicos: clasificación, accesos, trazabilidad y anonimización.

Entregables

  • Inventario de tratamiento de datos personales: qué dato, en qué sistema, con qué finalidad y bajo qué base de licitud.
  • Mapa de flujos y transferencias, incluidos proveedores y sistemas fuera de Chile.
  • Plan de adecuación priorizado por riesgo, no por lo que es más fácil de cerrar.
  • Clasificación y etiquetado de datos sensibles en las bases donde efectivamente están.
  • Control de accesos y trazabilidad: quién consultó qué dato personal y cuándo.
  • Anonimización y enmascaramiento para ambientes de desarrollo y pruebas.
  • Un proceso ARCOP que se pueda operar: cómo entra la solicitud, quién la resuelve y en qué plazo.

Casos de uso

  • Una empresa que sabe que debe cumplir, pero no tiene inventario de dónde están los datos personales.
  • Datos de clientes replicados en planillas y ambientes de prueba sin ningún control.
  • Solicitudes de titulares que hoy se responderían a mano, buscando en varios sistemas.
  • Un asesor legal que ya redactó las políticas y necesita que alguien las implemente en los sistemas.

Stack

BigQuery, Dataplex, Sensitive Data Protection (DLP), IAM, Cloud Audit Logs, Microsoft Purview, SQL

Términos asociados

Ley 21.719, protección de datos personales Chile, cumplimiento normativo, ARCOP, anonimización, inventario de datos personales, Agencia de Protección de Datos Personales

SAP y explotación de datos del ERP

https://aionios.cl/sap

Consultoría funcional SAP MM y extracción de datos del ERP hacia tu plataforma analítica: compras, materiales y abastecimiento, con el contexto del proceso que los generó.

Entregables

  • Consultoría funcional en abastecimiento: compras, maestro de materiales, inventario y procesos asociados.
  • Extracción de datos de SAP hacia BigQuery o Microsoft Fabric, con cargas incrementales y validación contra el origen.
  • Modelamiento de los datos del ERP en un formato analítico entendible fuera de SAP.
  • Reportería sobre el ERP y conciliación entre lo que muestra SAP y lo que muestra el tablero.
  • Automatización de tareas repetitivas del proceso de abastecimiento.

Casos de uso

  • Reportería de compras que debe cuadrar con SAP y explicarse línea a línea.
  • Maestro de materiales con clasificación inconsistente que ensucia todo el análisis de consumo.
  • Consolidar datos de SAP con fuentes externas para analizar abastecimiento completo.
  • Un proceso de abastecimiento que consume horas de digitación cada semana.

Stack

SAP MM, BigQuery, Microsoft Fabric, Power BI, Python, SQL

Términos asociados

SAP MM, consultoría SAP, datos SAP, extracción SAP BigQuery, abastecimiento, maestro de materiales, reportería SAP

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Última generación de esta página: 11-08-2026.