Plataformas de datos: Convertimos datos en inteligencia.
Reunimos los datos de toda su empresa en un solo lugar, validados y listos para dashboards, modelos e IA.
Qué construimos
Ingesta
Conectores para bases de datos, aplicaciones, flujos de eventos, archivos y APIs, con captura de datos modificados (CDC) para no ralentizar los sistemas de origen.
Streaming y por lotes
Una sola lógica de pipeline para eventos en tiempo real y cargas programadas, para que ambas vías produzcan los mismos números.
Lakehouse o data warehouse
Formatos de tabla abiertos sobre almacenamiento de su propiedad, o el data warehouse que ya opera.
Calidad y linaje
Validaciones en cada tabla y linaje de cada dashboard a través de todos los pipelines.
Analítica en tiempo real
Dashboards, métricas y alertas sobre datos actualizados, a partir de una capa de métricas que comparten todos los equipos.
Modelos e IA sobre los datos
Variables predictivas, pronósticos y modelos de lenguaje construidos sobre los mismos datos gobernados, con reglas de acceso que acompañan a los datos.
Cada número, rastreable hasta su origen.
Cómo funciona
Los datos llegan desde sus fuentes en streaming y en cargas programadas, se convierten en tablas abiertas en el lakehouse y pasan las validaciones de calidad antes de que los dashboards y los modelos los lean.
Usted ve cuánto cuesta cada pipeline.
Por qué resiste
Cómputo bajo demanda
El almacenamiento y el cómputo escalan por separado: las consultas pesadas escalan horizontalmente y la capacidad ociosa se apaga.
Contrapresión y reprocesamiento
Los streams absorben las ráfagas, y cualquier pipeline puede reprocesarse desde los datos en bruto después de una corrección.
Contratos de esquema
Los cambios incompatibles se detectan en el origen, antes de llegar a un dashboard. Un lote que no pasa sus validaciones queda retenido hasta que se corrige.
Observabilidad
La frescura, el volumen y las fallas se monitorean por pipeline, y se alerta al responsable cuando una tabla se atrasa.
Qué medimos
- Frescura de los datos
- Latencia de consultas p95
- Costo por terabyte procesado
- Ejecuciones fallidas de pipelines
- Tablas cubiertas por validaciones de calidad
- Tiempo para incorporar una nueva fuente
- Incidentes detectados antes que los usuarios
Preguntas frecuentes
¿Qué construye Stelcorp en plataformas de datos?
Stelcorp construye plataformas de datos a gran escala que reúnen los datos de toda la empresa en un solo lugar, verificados y listos para dashboards, modelos e IA: ingesta con change data capture, procesamiento en streaming y por lotes, lakehouse o data warehouse, controles de calidad y linaje, analítica en tiempo real y modelos sobre los datos.
¿Tenemos que reemplazar nuestro data warehouse?
No. La plataforma usa formatos de tabla abiertos sobre almacenamiento propio, o el data warehouse que usted ya utiliza.
¿Cómo obtienen todos los equipos los mismos números?
Una sola lógica de pipeline atiende los eventos en tiempo real y las cargas programadas, así ambos caminos producen los mismos números. Dashboards, métricas y alertas leen de una única capa de métricas que comparten todos los equipos, cada tabla tiene controles de calidad y el linaje conecta cada dashboard con todos los pipelines detrás de él.
¿Cómo se mantiene eficiente el costo de la plataforma a gran volumen?
El almacenamiento y el cómputo escalan por separado: las consultas pesadas escalan horizontalmente y la capacidad ociosa se apaga. Usted ve cuánto cuesta cada pipeline, y el costo por terabyte procesado es una de las medidas con las que se evalúa el proyecto.
¿Qué pasa cuando cambia un sistema de origen?
Los contratos de esquema detectan los cambios incompatibles en el origen, antes de que lleguen a un dashboard. Un lote que no pasa sus controles queda retenido hasta que se corrige, cualquier pipeline puede reprocesarse desde los datos en bruto después de una corrección, y se avisa al responsable cuando una tabla se atrasa.
Empiece con una pregunta.
Una pregunta que sus datos hoy no pueden responder. En tres semanas rastreamos sus fuentes, medimos una línea base y construimos un pipeline funcional.
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