Cloudnonic construye los pipelines de datos, la analítica y los informes que hacen útil un producto para las personas que lo operan: dispositivos de campo que transmiten a una plataforma de monitorización, catálogos de productos que alimentan un motor de optimización, paneles operativos que un equipo abre cada mañana. Trabajamos en Python y PostgreSQL sobre AWS, dentro del producto y no al lado, con la misma responsabilidad sobre la corrección y la operación que en el resto de la plataforma.
Los gráficos se construyen con lo que haya en la base de datos, y dos equipos leen números distintos para la misma métrica.
Reuniones dedicadas a discutir los datos en lugar de decidir, y un informe para el consejo en el que nadie confía.
Cada métrica se define una sola vez, con su responsable y su fuente, antes de dibujar un gráfico.
Un error de transformación se descubre semanas después y no hay forma de recalcular el histórico, así que el error se documenta en lugar de corregirse.
Informes permanentemente erróneos y correcciones manuales en cada periodo.
Se conservan los datos en bruto, las transformaciones están versionadas y son idempotentes, y reprocesar un periodo es una operación rutinaria.
Un proveedor de BI construye informes al lado del producto, con su propia copia de los datos, y nadie se hace cargo del hueco entre ambos.
Números desactualizados, costes duplicados y un producto que no puede mostrar a sus propios usuarios lo que está pasando.
La analítica la integra en el producto el equipo que se hace cargo del modelo de datos, y las herramientas de informes leen de las mismas definiciones.
El trabajo de datos suele formar parte de un proyecto de plataforma más amplio, porque el valor está en el producto que los datos alimentan. También puede empezar como alcance fijo: un pipeline y un conjunto de paneles con una definición acordada de correcto, que después crece con el producto.
Tu equipo de producto · Lo que evita: Un prototipo que nunca llega a ser plataforma y una contratación de CTO antes de que el producto la merezca.
Los dos modelos de colaboración →Elegido por proyecto. Escogemos lo que tu equipo pueda operar después de nosotros, no lo que está de moda.
Python
PostgreSQL
FastAPI
AWS Lambda
ReactReactAWS LambdaFastAPIPostgreSQLPythonCasos de estudio en este ámbito. Cada cifra sale del caso que la respalda.
PythonReactAWSPythonReactAWSFastAPIReactPostgreSQLAWS Lambda
TerraformCuando el producto lo necesita. Para la mayoría de las plataformas que operamos, PostgreSQL con esquemas bien diseñados y procesamiento en Python sobre AWS cubre la carga analítica. Introducimos un warehouse o una capa de streaming cuando el volumen o la latencia lo exigen, y decimos qué números lo justifican.
Sí. Hemos construido la ingesta de cientos de dispositivos de campo de varios tipos en una única plataforma de monitorización, con vistas por inquilino para operadores y socios. El patrón es el mismo para cualquier fuente que transmita eventos.
Definiciones acordadas con negocio, pruebas sobre los propios datos, comprobaciones de frescura y volumen, y un reprocesado que permite recalcular un periodo tras una corrección. La corrección se monitoriza como la disponibilidad.
Paneles integrados en el producto en React cuando los usuarios son tus clientes u operadores, y tu herramienta de BI actual cuando los usuarios son internos. Ambos leen de las mismas definiciones de métricas.
Todos los servicios de esta página se entregan con nuestro proceso AI-Native: especificaciones como fuente de verdad, agentes en el pipeline y un ingeniero con nombre que aprueba en staging.
Cómo construimos con IA →
