Decision Analytics
Construyendo una infraestructura de IA que pueda escalar sin un coste excesivo.
Tus paneles de control se multiplican, tus modelos consumen cada vez más recursos y tu factura de la nube aumenta sin un incremento de valor correspondiente. Diseñamos la infraestructura de análisis y de IA que soporta la escalabilidad, con costes controlados y un rendimiento fiable.
+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
Menos discusiones sobre cifras 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 escalar sin requerir un rediseño en cada nivel.
03
Costos de la nube predecibles y optimizados
Dimensionamos la infraestructura según sea necesario e implementamos mecanismos de monitoreo que evitan deslices presupuestarios. Cada euro gastado en computación está justificado.
04
Una base técnica preparada para IA avanzada
La infraestructura analítica es la base sobre la que funcionan sus modelos de aprendizaje automático, agentes de IA y sistemas de GenAI. Sin una base sólida, ningún modelo es apto para producción.
05
Tiempos de respuesta acordes con el negocio
Sus consultas analíticas ya no tardan 20 minutos. Los paneles de control se cargan en segundos, los modelos infieren en tiempo real y los equipos de negocio obtienen respuestas cuando las necesitan.
Capítulos
Nuestra experiencia
Las habilidades y el conocimiento que movilizamos para ofrecer resultados en esta área de especialización.
Herramientas / Alianzas
Cómo implementamos esta especialización
Nos basamos en tecnologías líderes del mercado, eligiendo siempre la herramienta que mejor se adapte a tu contexto, no la más reciente ni la más de moda.
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Flujo de aire Apache
Power BI
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Flujo de aire Apache
Power BI
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Flujo de aire Apache
Tipos de proyectos
Lo que entregamos
Entregables operativos, no recomendaciones. Estos son los formatos de misión que implementamos en esta área de especialización.
01
Base de analítica de negocio
Arquitectura completa de Data Warehouse o Lakehouse, conectada a sus fuentes, con una capa de transformación fiable y una base de BI que puede ser utilizada por los equipos de negocio. Entregable en 3 a 6 meses.
02
Infraestructura de ML/IA
Entorno completo para entrenar, desplegar y monitorizar sus modelos de IA en producción: computación, feature store, registro de modelos, serving pipelines y monitorización de deriva.
03
Auditoría y optimización FinOps
Análisis detallado de sus costes de Datos e IA en la nube, identificación de optimizaciones inmediatas y establecimiento de un marco para el seguimiento continuo del presupuesto. ROI visible desde las primeras semanas.
04
Industrialización de MLOps
Transición de una operación artesanal (notebooks, despliegues manuales) a una pipeline MLOps industrializada: versionado de modelos, CI/CD, despliegue automatizado y reentrenamiento programado.
Casos de negocio
Transformaron su infraestructura de analítica e IA con nosotros
No entregamos POCs. 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 la infraestructura de analítica e IA?
La infraestructura de análisis e IA incluye los componentes técnicos que le permiten entrenar, desplegar y monitorizar 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 necesidad de rediseños 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: un dimensionamiento justo, la automatización de la detención de recursos no utilizados y la optimización de consultas. Diametral realiza una auditoría FinOps que identifica el despilfarro, aplica mejoras inmediatas y establece una monitorización continua para que cada euro de computación permanezca justificado.
¿Qué es MLOps?
MLOps es el conjunto de prácticas que automatizan el ciclo de vida de un modelo de IA, desde el entrenamiento hasta la monitorización en producción. Diametral industrializa sus modelos a través de pipelines CI/CD, un feature store compartido y un model registry centralizado, lo que elimina los notebooks manuales y asegura cada paso de producción.
¿Por qué realizar una auditoría FinOps?
Una auditoría FinOps identifica elementos de gasto en la nube mal optimizados y establece una gobernanza de costos por caso de uso. Diametral suele generar entre un 20 y un 40% de ahorro en los primeros meses en entornos de IA, al eliminar clústeres sobredimensionados, trabajos redundantes y entornos de prueba olvidados.
Data Warehouse o Lakehouse, ¿cuál debería elegir?
El data warehouse es adecuado para análisis estructurados de alto volumen; el 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 BI como las de Machine Learning.
contacto
¿Está su infraestructura lista para lo que la IA requiere?
Un intercambio de 30 minutos con un arquitecto de datos de Diametral para evaluar su base técnica e identificar las primeras optimizaciones.