Antes de una feature, hay un modelo de datos. Antes de una decisión, hay una métrica. Construimos la capa que sostiene al producto: modelado relacional, búsqueda semántica, pipelines, analítica y governance.
Cinco etapas por las que pasa cada dato antes de llegar a una pantalla, una decisión o un modelo.
OLTP · APIs · Webhooks · Files
Queue · Streams · Retry
Clean · Enrich · Model
PostgreSQL · pgvector · Redis
APIs · Dashboards · Models
Cada capa tiene una responsabilidad clara y una tolerancia a errores propia. La integridad del sistema se sostiene en el diseño, no en parches.
Seis áreas donde la ingeniería de datos se vuelve una ventaja técnica concreta.
Diseñamos el esquema antes de escribir código. Entidades, relaciones, índices y constraints pensados para durar años, no sprints.
Embeddings sobre tus datos con pgvector. Búsqueda por significado, no por coincidencia exacta de palabras.
Colas, procesos y reintentos. Cada dato entra al sistema con trazabilidad y sin pérdidas silenciosas.
Dashboards con KPIs de negocio. MRR, churn, cohorts, funnels. Los números que mueven decisiones, no vanity metrics.
Redis para las rutas calientes. La base de datos no se satura porque el cache absorbe lo predecible.
Cifrado en tránsito y en reposo, roles granulares, audit log. Los datos de cada cliente viven separados.
Cada producto, cada feature y cada decisión del sistema se apoya en esta capa. Sin data sólida, las demás no operan.
Si tu producto necesita crecer sobre datos sólidos, búsqueda semántica o analítica real, ya sabes por dónde empezar.