Arquitectura cloud para datos, dimensionada a la empresa que eres
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.
El problema que resuelve
Ya hay algo en la nube, pero creció por acumulación: proyectos creados a demanda, permisos amplios porque era más rápido, un par de servicios prendidos que nadie reclama. Nadie puede responder qué cuesta cada cosa ni quién puede leer qué.
El otro escenario es el opuesto: la propuesta que llegó es una arquitectura para una empresa diez veces más grande, con un costo fijo que no se justifica con el volumen de datos que realmente tienes.
Qué entregamos
- 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.
Stack tecnológico
- Google Cloud
- BigQuery
- Cloud Run
- Cloud Storage
- IAM
- Microsoft Fabric
- Azure
- Infraestructura como código
Casos de uso
Situaciones típicas en las que entra este servicio.
- 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.
Preguntas frecuentes
- ¿Google Cloud o Microsoft Fabric?
- Depende de dónde ya está tu empresa. Si la operación vive en Microsoft 365 y el reporting es Power BI, Fabric reduce fricción e integración. Si el volumen de datos es alto, hay equipos técnicos y se necesita control fino de costo por consulta, BigQuery suele salir mejor. Trabajamos con ambos y la decisión se toma con tus números, no por preferencia.
- ¿Cuánto cuesta una plataforma de datos?
- Son dos costos distintos. El consumo de nube en un primer dominio suele ser la parte menor: BigQuery cobra por almacenamiento y por datos escaneados, y un modelo bien particionado rara vez es la línea grande de la factura. El costo dominante es la implementación, y ahí preferimos un alcance acotado con precio cerrado antes que un proyecto anual abierto.
- ¿Podemos aprovechar lo que ya tenemos?
- Casi siempre sí. Reescribir todo es la salida cómoda para el proveedor y la cara para el cliente. Partimos por inventariar qué funciona, qué se cae y qué nadie usa; lo que sirve se conserva.
- ¿Y si nuestros sistemas están on-premise?
- Es lo normal con un ERP. Se resuelve con una capa de extracción que corre cerca del origen y publica hacia la nube en ventanas definidas, cuidando el volumen que se mueve y por dónde sale. No es necesario migrar el ERP para tener analítica en la nube.
¿Te suena conocido?
Cuéntanos qué tienes hoy y qué te está doliendo. Respondemos con un alcance acotado o te decimos derechamente que no somos los indicados.