Infraestructura de Datos
Tu arquitectura de datos debe permitir el crecimiento, no bloquearlo.
La mayoría de sistemas de datos fallan cuando las empresas más los necesitan—durante migraciones, al agregar nuevas fuentes de datos, o al escalar a 10x usuarios. Los equipos terminan atascados cuando la base de datos no puede manejar las consultas, los pipelines ETL fallan bajo carga, o agregar una nueva funcionalidad requiere reescribir todo.
El problema no es la tecnología—es diseñar sistemas que solo resuelven el problema de hoy. Construimos infraestructura de datos que anticipa cómo los científicos de datos, analistas y aplicaciones realmente la usarán mañana.
Cómo pensamos sobre infraestructura de datos
Diseñamos desde el usuario final hacia atrás. Antes de tocar un esquema de base de datos, preguntamos ¿Quién consultará esto? ¿Qué preguntas necesitarán responder? ¿Cómo evolucionará este sistema en 6 meses?
Este enfoque lleva a arquitecturas más simples y resilientes. Una estructura de tablas bien diseñada significa que los analistas pueden escribir sus propias consultas en lugar de esperar a ingeniería. Un pipeline ETL inteligente maneja nuevas fuentes de datos sin reescrituras. Una arquitectura multi-tenant segura sirve a cientos de clientes desde una sola tabla—escalable, mantenible, cost-efectiva.
Hemos aprendido que los mejores sistemas de datos son aquellos que nadie nota—simplemente funcionan, incluso cuando los requisitos cambian.
Casos prácticos
Desafío
Los datos del mercado energético español llegan diariamente en archivos I90—libros de Excel con más de 30 hojas detallando unidades de programación, precios de energía y operaciones del mercado. Las empresas energéticas y analistas necesitaban consultar estos datos para estrategias de precios, pronósticos y cumplimiento regulatorio. El formato Excel hacía casi imposible analizar tendencias o integrar con otros sistemas.
Solución
Diseñamos una base de datos relacional que transforma 30 hojas en una sola tabla consultable. Nuestro pipeline ETL se ejecuta diariamente, procesando nuevos archivos I90 automáticamente. El esquema captura las relaciones entre unidades de programación, períodos de tiempo y precios—haciendo simple consultar "muéstrame todos los precios de la Unidad X en marzo" en lugar de buscar manualmente en hojas de cálculo.
Resultado
Los científicos de datos ahora pueden escribir consultas SQL en lugar de luchar con Excel. El sistema maneja nuevos formatos de archivo automáticamente a medida que evoluciona la estructura del mercado. La misma arquitectura potencia análisis asistido por IA a través de servidores MCP, permitiendo pronósticos avanzados y soporte de decisiones.