Decision Analytics
Construya una infraestructura de IA capaz de escalar sin disparar los costos.
Sus dashboards se multiplican, sus modelos consumen cada vez más recursos y su factura cloud sube sin un aumento de valor equivalente. Diseñamos la infraestructura analítica y de IA que soporta el escalamiento, con costos controlados y un rendimiento confiable.
+150 empresas acompañadas
— 5/5 en Google
Beneficios / Impacto
Lo que aporta
Resultados concretos para su organización, medibles desde las primeras semanas de trabajo.
01
Analítica confiable en la que sus equipos confían
Se acabaron los debates sobre las cifras en las reuniones. Sus indicadores se calculan a partir de una fuente única, con reglas de cálculo documentadas y compartidas.
02
Una infraestructura que absorbe el crecimiento
Su volumen de datos se duplica cada año. La arquitectura que implementamos está diseñada para escalar sin rediseños en cada etapa.
03
Costos cloud previsibles y optimizados
Dimensionamos la infraestructura según la necesidad real e implementamos mecanismos de monitoreo que evitan los desvíos presupuestarios. Cada euro de cómputo está justificado.
04
Una base técnica lista para la IA avanzada
La infraestructura analítica es la base sobre la que funcionan sus modelos de machine learning, sus agentes de IA y sus sistemas de GenAI. Sin una base sólida, ningún modelo resiste en producción.
05
Tiempos de respuesta acordes con las necesidades del negocio
Sus consultas analíticas ya no tardan 20 minutos. Los dashboards cargan en segundos, los modelos realizan inferencias en tiempo real y los equipos de negocio obtienen respuestas cuando las necesitan.
Capítulos
Nuestra experiencia
Las competencias y el saber hacer que movilizamos para producir resultados en esta especialidad.
Herramientas / Alianzas
Cómo ponemos en práctica esta experiencia
Nos apoyamos en las tecnologías líderes del mercado, eligiendo siempre la herramienta más adecuada a su contexto — no la más reciente ni la más de moda.
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Flujo de aire Apache
Power BI
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Azure
Flujo de aire Apache
Power BI
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Flujo de aire Apache
Tipos de proyectos
Lo que entregamos
Entregables operativos, no recomendaciones. Estos son los formatos de proyecto que implementamos en esta especialidad.
01
Base analítica de negocio
Arquitectura Data Warehouse o Lakehouse completa, conectada a sus fuentes, con una capa de transformación confiable y una base de BI aprovechable por los equipos de negocio. Entregada en 3 a 6 meses.
02
Infraestructura ML/IA
Entorno completo para entrenar, desplegar y supervisar sus modelos de IA en producción: cómputo, feature store, model registry, pipelines de serving y monitoreo del drift.
03
Auditoría y optimización FinOps
Análisis detallado de sus costos cloud de Data e IA, identificación de optimizaciones inmediatas e implementación de un marco de control presupuestario continuo. ROI visible desde las primeras semanas.
04
Industrialización MLOps
Paso de una operación artesanal (notebooks, despliegues manuales) a una cadena MLOps industrializada: versionado de modelos, CI/CD, despliegue automatizado y reentrenamiento programado.
Casos de negocio
Transformaron su infraestructura analítica y de IA con nosotros
No entregamos POC. Entregamos sistemas que funcionan, con un impacto medible en el negocio de nuestros clientes.
Sus preguntas, nuestras respuestas
Todas las respuestas para entender nuestro enfoque, nuestra forma de trabajar y lo que puede esperar de nuestra colaboración.
¿Qué es una infraestructura analítica y de IA?
Una infraestructura analítica y de IA reúne los componentes técnicos que permiten entrenar, desplegar y supervisar sus modelos a gran escala: data warehouse o lakehouse, feature store, model registry, pipelines CI/CD y MLOps. Diametral diseña esta infraestructura para que escale sin rediseños en cada etapa de crecimiento.
¿Cómo controlar los costos cloud de la IA?
Controlar los costos cloud de la IA se basa en tres palancas: un dimensionamiento acorde con la necesidad real, la automatización del apagado de los recursos no utilizados y la optimización de las consultas. Diametral realiza una auditoría FinOps que identifica el desperdicio, aplica ahorros inmediatos e implementa un seguimiento continuo para que cada euro de cómputo siga estando justificado.
¿Qué es MLOps?
El MLOps reúne las prácticas que automatizan el ciclo de vida de un modelo de IA, desde el entrenamiento hasta la supervisión en producción. Diametral industrializa sus modelos mediante pipelines CI/CD, un feature store compartido y un model registry centralizado, lo que elimina los notebooks manuales y asegura cada puesta en producción.
¿Por qué realizar una auditoría FinOps?
Una auditoría FinOps identifica los gastos cloud mal optimizados e implementa una gobernanza de costos por caso de uso. Diametral logra típicamente entre un 20 % y un 40 % de ahorro desde los primeros meses en los entornos de IA, eliminando los clústeres sobredimensionados, los jobs redundantes y los entornos de prueba olvidados.
Data Warehouse o Lakehouse: ¿cuál elegir?
El data warehouse está adaptado a la analítica estructurada de gran volumen; el lakehouse añade la capacidad de gestionar datos no estructurados y casos de uso de IA en un mismo entorno. Diametral recomienda el lakehouse (Databricks, Snowflake) para la mayoría de los grandes grupos, ya que cubre tanto las necesidades de BI clásica como las de Machine Learning.
contacto
¿Su infraestructura está lista para lo que exige la IA?
Una conversación de 30 minutos con un arquitecto de Data de Diametral para evaluar su base técnica e identificar las primeras optimizaciones.