Data Engineering en AWS — Data Lakes, Lakehouses y pipelines de datos
Construimos Data Lakes, pipelines ETL e infraestructura de analytics que tu negocio realmente puede consumir.
Tener data dispersa en sistemas dista de tener data útil. Construimos la plataforma de datos sobre AWS — Data Lakes, ETL automatizado y data warehousing — la base confiable, oportuna y trazable sobre la que tu organización decide. La capa de Business Intelligence y analítica se apoya en estos cimientos.
Lo que obtienes con Caleidos
Data Lake escalable
Arquitectura S3 + Glue + Athena que crece de forma incremental, conservando el código existente. Casos productivos en fintech operando con data multi-fuente (ver casos de éxito).
Automatización de ETL
Pipelines orquestados con AWS Glue + Step Functions + Lambda. Integración de fuentes internas (ERP, CRM, transacciones) y externas (APIs, archivos).
Calidad y trazabilidad
Data lineage, validaciones automáticas, alertas de calidad. Sabes de dónde viene cada métrica que reportas.
Ready para IA
Estructura preparada para alimentar modelos ML, agentes RAG y GenAI. Tu data se vuelve activo accionable, lista para generar valor.
Amazon QuickSuite + Quick Flows
Capa de serving y alertas operativas: conexión Direct Query a Redshift, Snowflake o BigQuery, motor SPICE de QuickSight para performance, y Quick Flows para alertas automáticas sin intervención humana (ej.: detectar tarjetas por vencer ≤7 días, picos de fraude o desvíos de KPI). La analítica ejecutiva y los dashboards de dirección los aborda Datos & Analítica.
Data Lakes para empresas reguladas
Para industrias con marcos regulatorios exigentes: ingesta de reportes (PDF, Word, Excel) desde múltiples fuentes, catalogación con AWS Glue Data Catalog, procesamiento con Step Functions, almacenamiento por capas (S3 cruda + analítica + Glacier) y dashboards de cumplimiento y reporting. Para Salud incluimos Amazon HealthLake, alineado a requisitos HIPAA y con APIs basadas en el estándar FHIR.
KasNet
Data Lake productivo multi-fuente
Implementación de Data Lake en AWS S3 + Glue + Athena + Redshift. Automatización de integración de fuentes internas y externas, optimización de tiempos de procesamiento, calidad y trazabilidad de información.
Leer caso completo →Stack técnico
Lo que más nos preguntan
¿Empezamos con Data Lake o Data Warehouse?
Depende. Data Lake (S3 + Glue + Athena) si tienes data variada y quieres flexibilidad. Data Warehouse (Redshift) si necesitas queries SQL rápidas sobre data estructurada con concurrencia. Generalmente: ambos. Lake como capa raw + warehouse como capa serving.
¿Cuánto cuesta operar un Data Lake en AWS?
El costo depende del volumen de data, frecuencia de procesamiento y patrón de consultas. Lo modelamos contigo en el assessment para que tengas un TCO predecible y alineado a tu volumen real. Conversemos para armar una propuesta a la medida.
¿Hacen Business Intelligence también?
Sí. La infraestructura de datos la construimos en este servicio; la capa de Business Intelligence —modelación semántica, dashboards ejecutivos y analítica de decisión— la abordamos en nuestro servicio de Datos & Analítica, que se apoya en esta base. Conectamos con la herramienta que prefieras: QuickSight, Power BI, Tableau o Metabase.
¿Listos para arrancar?
Conversemos sobre tu reto. Sin pitch, sin compromiso. Solo entender.
Diagnóstico de tu plataforma de data