Análisis de decisiones
Creación de una infraestructura de IA que escale sin aumentar los costos.
Sus paneles se multiplican, sus modelos consumen cada vez más recursos y su factura de la nube aumenta sin que el valor se mantenga al día. Diseñamos la infraestructura de análisis e inteligencia artificial que respalda el aumento de la demanda, con costos controlados y un rendimiento fiable.
Más de 150 empresas apoyadas
— 5/5 reseñas de Google
Beneficios/impactos
Lo que aporta
Resultados concretos para su organización, medibles desde las primeras semanas de intervención.
01
Análisis fiables en los que confían sus equipos
Sin más debates sobre los números en las reuniones. Sus indicadores se calculan a partir de una única fuente, con reglas de cálculo documentadas y compartidas.
02
Infraestructura que absorbe el crecimiento
Su volumen de datos se duplica cada año. La arquitectura que implementamos está diseñada para ampliarse sin necesidad de un rediseño en cada nivel.
03
Costos de nube predecibles y optimizados
Dimensionamos la infraestructura según sea necesario y establecemos mecanismos de monitoreo para evitar errores presupuestarios. Cada euro gastado en informática está justificado.
04
Una base técnica preparada para la IA avanzada
La infraestructura analítica es la base sobre la que se ejecutan los modelos de aprendizaje automático, los agentes de IA y los sistemas GenAI. Sin una base sólida, ningún modelo se sostiene en producción.
05
Tiempos de respuesta compatibles con el negocio
Sus consultas de análisis ya no tardan 20 minutos. Los paneles se cargan en segundos, los modelos realizan inferencias en tiempo real y los equipos empresariales obtienen respuestas cuando las necesitan.
Capítulos
Nuestra experiencia
Las habilidades y los conocimientos que movilizamos para obtener resultados con esta experiencia.
Herramientas y colaboración
¿Cómo implementamos esta experiencia?
Nos basamos en tecnologías líderes del mercado y siempre elegimos la herramienta que mejor se adapta a su contexto, no la más reciente ni la más moderna.
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Flujo de aire Apache
Power BI
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Apache Airflow
Power BI
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Flujo de aire Apache
Tipo de proyectos
Qué entregamos
Entregas operativas, no recomendaciones. Estos son los formatos de misión que utilizamos en base a esta experiencia.
01
Base de análisis empresarial
Arquitectura completa de almacén de datos o Lakehouse, conectada a sus fuentes, con una capa de transformación confiable y una base de BI que pueden utilizar los equipos empresariales. Se puede entregar en un plazo de 3 a 6 meses.
02
Infraestructura ML/AI
Entorno completo para entrenar, implementar y monitorear sus modelos de IA en producción: computación, almacenamiento de características, registro de modelos, canalizaciones de servicio y monitoreo de derivas.
03
Auditoría y optimización de FinOps
Análisis detallado de los costos de inteligencia artificial y datos en la nube, identificación de optimizaciones inmediatas y establecimiento de un marco para la supervisión continua del presupuesto. El ROI es visible desde las primeras semanas.
04
Industrialización de MLOps
Transición de una operación artesanal (notebooks portátiles, despliegues manuales) a una canalización de MLOps industrializada: control de versiones de modelos, CI/CD, implementación automatizada y reentrenamiento programado.
Casos de negocio
Transformaron su infraestructura de análisis e inteligencia artificial con nosotros
No entregamos POC. Ofrecemos sistemas que funcionan, con un impacto medible en los negocios de nuestros clientes.
Sus preguntas, nuestras respuestas
Todas las respuestas para entender nuestro enfoque, cómo trabajamos y qué puede esperar de nuestra colaboración.
¿Qué es la infraestructura de análisis e inteligencia artificial?
La infraestructura de análisis e inteligencia artificial incluye los componentes técnicos que le permiten entrenar, implementar y monitorear sus modelos a gran escala: almacén de datos o almacén de datos, almacén de funciones, registro de modelos, canalizaciones de CI/CD y MLOP. Diametral diseña esta infraestructura para que pueda ampliarse sin necesidad de rediseñarla en cada nivel de crecimiento.
¿Cómo se controlan los costos de la IA en la nube?
El control de los costos de la IA en la nube se basa en tres palancas: el dimensionamiento justo, la automatización de la detención de los recursos no utilizados y la optimización de las consultas. Diamétral lleva a cabo una auditoría de FinOps que identifica los residuos, aplica mejoras inmediatas y establece una supervisión continua para que cada euro de computación siga justificado.
¿Qué es MLOps?
MLOps es el conjunto de prácticas que automatizan el ciclo de vida de un modelo de IA, desde la formación hasta la supervisión de la producción. Diametral industrializa sus modelos mediante procesos de CI/CD, un almacén de funciones compartido y un registro de modelos centralizado, lo que elimina los cuadernos manuales y asegura cada paso de producción.
¿Por qué hacer una auditoría de FinOps?
Una auditoría de FinOps identifica las partidas de gasto en la nube mal optimizadas y establece la gobernanza de los costos por caso de uso. Diametral suele ahorrar entre un 20 y un 40% en los primeros meses en entornos de IA, al eliminar los clústeres sobredimensionados, los trabajos redundantes y los entornos de prueba olvidados.
Data Warehouse o Lakehouse, ¿qué debería elegir?
El almacén de datos es adecuado para análisis estructurados de gran volumen, mientras que Lakehouse añade la capacidad de gestionar datos no estructurados y casos de uso de IA en el mismo entorno. Diametral recomienda el Lakehouse (Databricks, Snowflake) para la mayoría de los grupos porque cubre tanto las necesidades tradicionales de inteligencia empresarial como de aprendizaje automático.
contacto
¿Está su infraestructura preparada para lo que requiere la IA?
Un intercambio de 30 minutos con un arquitecto de Data Diametral para evaluar su base técnica e identificar las primeras optimizaciones.