Arquitectura sobre AWS

Cloud

Data lake en S3, Athena y Glue con capas stage / QA / producción según el framework oficial AWS.

El problema

Lo que suele estar pasando.

Tus datos viven en silos: ERP, CRM, e-commerce, planillas, cada uno con su propia verdad.
Las queries sobre el warehouse actual no escalan y los costos se disparan cada trimestre.
Quieres pasar a un Lakehouse con prácticas serias (stage / QA / producción) pero nadie en tu equipo lo ha hecho antes.
Power BI con import mode ya no aguanta el volumen y necesitas DirectQuery sobre algo serio.

Entregables

Diseño e implementación de data lake sobre S3 + Glue Catalog, con capas stage / QA / producción separadas según prácticas del framework AWS.
Queries Athena documentadas con buenas prácticas de costo (partitioning, projection, columnar storage).
Modelo dimensional sobre el lake: capa semántica que Power BI puede consultar en DirectQuery.
Pipelines de ingesta versionados con monitoreo de fallas y trazabilidad entre capas.
Documentación operativa para que tu equipo opere el stack sin nosotros.

Casos típicos

Compañía con datos en SAP + Salesforce + e-commerce que necesita un único lugar de verdad.

Empresa con warehouse legacy (SQL Server, Synapse) buscando bajar costos y escalar.

Holding con filiales heterogéneas que quiere consolidar reportes sin imponer un único ERP.

Método

Dónde lo aplicamos

Sigue por acá

SAP, Dynamics, Defontana, BUK, Talana, APIs custom. Todo lo que tiene que llegar a tu modelo, llega.

Implementación, migración, modelos y capa semántica para empresas que ya pasaron de informes en Excel o vienen de otra plataforma BI.

Cuando lo que necesitas no es un reporte sino una aplicación. El mismo stack con el que construimos Atalaya.