Ingeniería de datos
Pipelines batch y streaming para preparar datos con calidad y trazabilidad.
Add Solution utiliza Databricks para conectar ingeniería de datos, lakehouse, gobernanza, análisis, aprendizaje automático e IA en una arquitectura preparada para transformar datos distribuidos en decisiones fiables.
La plataforma es el núcleo tecnológico. Nuestra ingeniería conecta fuentes, calidad, seguridad, contexto y operación para que los datos realmente generen valor.


Los datos corporativos nacen en aplicaciones, bases de datos, nubes, equipos, logs y sistemas de negocio. Sin ingeniería ni gobernanza, el volumen solo amplía la fragmentación. Databricks Data Intelligence Platform crea una base común para organizar este recorrido.
Aplicaciones, bases de datos, archivos, telemetría y eventos.
Ingesta, calidad, transformación y orquestación.
Datos estructurados sobre una base abierta y escalable.
Acceso, catálogo, linaje, calidad y auditoría.
BI, análisis, ML, GenAI, agentes y aplicaciones.
Contexto entregado a las personas y los procesos adecuados.
La inteligencia artificial comienza mucho antes del modelo. Comienza en la calidad, la gobernanza y el contexto de los datos.
La plataforma reúne capacidades de ingeniería de datos, data warehousing, gobernanza, inteligencia de negocio, aprendizaje automático y aplicaciones de IA. La composición se define según las fuentes, las cargas, la seguridad, la latencia y los casos de uso.

Pipelines batch y streaming para preparar datos con calidad y trazabilidad.
SQL Warehouses para consultas, dashboards y consumo analítico.
Políticas y contexto para datos, modelos, métricas y activos de IA.
Ciclo de desarrollo, evaluación, implementación y monitoreo de modelos y agentes.
El Lakehouse combina almacenamiento abierto y escalable con fiabilidad transaccional, rendimiento y gobernanza. Delta Lake sustenta esta capa, mientras que la arquitectura medallion organiza la evolución de los datos según la calidad y la finalidad.
Datos ingeridos con fidelidad al origen e historial.
Datos validados, estandarizados, enriquecidos y relacionados.
Productos de datos orientados al análisis y las decisiones.
Add Solution comienza por las fuentes, las responsabilidades, la criticidad, la calidad, la seguridad y los resultados esperados. Después define arquitectura, estándares, integraciones y operación para que la plataforma siga siendo sostenible.
La arquitectura parte de las decisiones que los datos deben apoyar.
Las reglas, los contratos y la observabilidad hacen detectables los problemas.
Las identidades, los accesos y los dominios acompañan el ciclo de vida de los datos.
No construimos pipelines solo para mover datos. Construimos una base para transformar los datos en decisiones.
Lakeflow Connect apoya la ingesta de fuentes, Lakeflow pipelines organiza transformaciones declarativas en batch y streaming, y Lakeflow Jobs coordina tareas y dependencias. El diseño considera latencia, costo, recuperación y operación.
Fuentes corporativas y plataformas de datos.
Carga incremental, batch o streaming.
Reglas de calidad y lógica de negocio.
Dependencias, programaciones, eventos y recuperación.
Productos de datos para consumo e inteligencia.
Unity Catalog centraliza el descubrimiento, los permisos, la auditoría y el linaje de datos y activos de IA. Add Solution estructura dominios, responsables, políticas, clasificación y procesos compatibles con la realidad organizativa.

Políticas coherentes para catálogos, esquemas, tablas, archivos, modelos y funciones.
El linaje apoya la auditoría, la investigación y el análisis de cambios.
El catálogo, las descripciones y el contexto reducen la dependencia del conocimiento informal.
La IA corporativa sin gobernanza de datos transforma la velocidad en riesgo.
Databricks SQL y SQL Warehouses ofrecen consumo analítico con aceleración Photon. AI/BI conecta dashboards y Genie con datos gobernados, permitiendo preguntas en lenguaje natural cuando las métricas, las relaciones y los significados están bien definidos.

Preguntar en lenguaje natural es la última etapa. Antes, los datos deben tener significado.
Mosaic AI y MLflow apoyan la experimentación, la evaluación, la gobernanza y la implementación. Vector Search, Model Serving y Agent Bricks permiten componer aplicaciones y agentes con recuperación de contexto, herramientas y criterios de calidad.
Contenido y señales autorizados.
Acceso, linaje y políticas.
Semántica, embeddings, recuperación de información y herramientas.
Evaluación, servicio de modelos, orquestación y monitoreo.
Experiencia integrada en el proceso de negocio.
Lakebase añade PostgreSQL gestionado para aplicaciones operativas y estado de agentes, sin sustituir al Lakehouse analítico. Delta Sharing apoya el intercambio abierto. Los proyectos pueden diseñarse en AWS, Azure o Google Cloud según la estrategia, los requisitos y los servicios disponibles.
Controles de acceso, redes, secretos, cifrado, auditoría y segregación.
Políticas de cómputo, serverless cuando corresponda, etiquetas, presupuestos y optimización de cargas de trabajo.
Calidad, fallos, duración, consumo, consultas, modelos y SLA supervisados continuamente.
Intercambio de datos y productos con gobernanza y contratos claros.
Add Solution combina nube, infraestructura, seguridad, datos y observabilidad para estructurar el recorrido sin separar arquitectura, implementación y soporte operativo continuo.
Los datos de activos de Lansweeper, las métricas de Zabbix, la telemetría de red de Progress Flowmon y la información de sistemas corporativos pueden componer una arquitectura analítica cuando se han definido conectores, contratos, permisos y casos de uso. Esta es una relación arquitectónica posible, no una afirmación de integración nativa entre productos.
Add Solution puede evaluar fuentes, arquitectura, gobernanza, calidad, seguridad, consumo, costos y casos de uso para definir un recorrido Databricks concreto y sostenible.
Nuestra actuación conecta nube, infraestructura, seguridad, gobernanza, observabilidad y contexto operativo para que la inversión se convierta en productos de datos utilizados y sostenibles.
Fuentes, ingesta, almacenamiento, consumo, IA y operación tratados como una cadena.
Responsables, políticas, calidad y linaje incorporados al diseño.
Observabilidad, costos, seguridad y recuperación definidos antes de producción.
Las decisiones y los resultados orientan las prioridades técnicas.
Converse con nuestros especialistas sobre arquitectura lakehouse, ingeniería de datos, gobernanza, análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial con Databricks.