Data Lake & Modern Data Warehouse

De datos dispersos a decisiones claras, oportunas y escalables

¿Por qué implementar un Data Warehouse Moderno?

Más que datos organizados: decisiones que transforman

Una arquitectura moderna no solo mejora la gestión de información, sino que acelera la estrategia de analítica de toda la organización. Estos son los beneficios que obtienes al implementarlo:

  • Visión integral del negocio al integrar datos de más de 5 áreas clave
  • Reducción de tiempos de entrega de información para BI y análisis avanzados
  • Arquitectura flexible que soporta crecimiento y evolución tecnológica
  • Modelos listos para IA, desde prescriptivos hasta predictivos
  • Mayor gobernabilidad, trazabilidad y seguridad de los datos
Modern Data Warehouse

El 70% de las organizaciones identifica arquitecturas de datos obsoletas como una barrera principal para analítica avanzada.

Fuente: Gartner

De datos fragmentados y reportes tardíos, a una plataforma confiable para decidir con velocidad

En organizaciones medianas y grandes, los datos existen, pero no generan valor de forma consistente. La información vive en múltiples sistemas, los reportes tardan días en consolidarse y las áreas discuten cifras en lugar de decisiones. TI invierte esfuerzo en mantener arquitecturas rígidas mientras el negocio opera de forma reactiva.

Con una arquitectura moderna de Data Lake y Modern Data Warehouse, los datos se centralizan, se gobiernan y se preparan para análisis oportuno. Las áreas acceden a una fuente única y confiable, los reportes se automatizan y la organización puede responder con agilidad, incluso en contextos complejos.

Plataformas modernas de datos para análisis, escala y control del negocio

Un Modern Data Warehouse diseñado para escalar decisiones de negocio, no solo datos

Centraliza, organiza y habilita tus datos para tomar decisiones confiables, oportunas y escalables.

Data Warehouse con Snowflake

El 65% de las organizaciones que modernizan su arquitectura de datos reducen en más de 40% el tiempo de generación de insights.

Gartner – Modern Data Architecture Report

Arquitectura moderna de Data Lake & Modern Data Warehouse

Diseñamos plataformas de datos que consolidan información estructurada y no estructurada, soportan múltiples casos de uso analítico y escalan sin rediseños constantes, manteniendo control de costos y desempeño.

Implementamos arquitecturas de Data Lake, Lakehouse y Modern Data Warehouse sobre plataformas como Microsoft Azure, AWS, Google Cloud y Snowflake alineadas a la estrategia y madurez del negocio.

Integración y consolidación de datos corporativos

Integramos datos de ERPs, CRMs y sistemas operativos para eliminar silos, reducir conciliaciones manuales y construir una base confiable para análisis corporativo.

Diseñamos pipelines de datos gobernados que permiten ingestión batch o near real-time, asegurando trazabilidad, estabilidad operativa y menor dependencia de procesos manuales.

Data Warehouse y Data Marts

Las organizaciones con integraciones de datos estandarizadas reducen hasta 45% los errores en reportes ejecutivos.

Gartner – Data Integration & Governance

Implementación de Modern Data Warehouse México y Latam

Las empresas con una capa analítica estandarizada toman decisiones hasta 5 veces más rápido que aquellas con reporting fragmentado.

McKinsey – Data-Driven Organizations

Capa analítica y habilitación de consumo de información

Transformamos datos consolidados en información accionable mediante modelos analíticos alineados a KPIs financieros, comerciales y operativos, eliminando discrepancias entre áreas.
Habilitamos Business Intelligence con acceso controlado por rol, acelerando la toma de decisiones y preparando la base para analítica avanzada e IA.

Ahora, con IA Generativa integrada, habilitamos consultas en lenguaje natural directamente sobre tus datos, reduciendo la necesidad de dashboards complejos y haciendo el análisis más conversacional, ágil y accesible para todos.

¿Estás por implementar un Modern Data Warehouse?

Agenda una sesión estratégica para evaluar si tu arquitectura de datos está preparada para soportar analítica avanzada y crecimiento futuro.

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Casos y testimonios de nuestros clientes

De operar con incertidumbre a decidir con datos

Data Warehouse en Azure

Consolidación analítica para visibilidad ejecutiva y mejora en la toma de decisiones.

Preparación y validación de datos para migración a nuevo ERP

Aseguramiento de consistencia del dato durante la transición para evitar interrupciones operativas y habilitar un punto de partida más confiable para iniciativas analíticas posteriores.

Data Warehouse en Azure

Habilitamos un agente con IA Generativa para que los ejecutivos consulten KPIs en lenguaje natural, en cualquier momento obteniendo  decisiones más rápidas y menos dependencia del equipo de análisis o de TI.

“Dejamos de invertir tiempo en consolidar información manualmente y empezamos a usar datos confiables para decidir. Hoy tenemos visibilidad ejecutiva y una base escalable para crecer.”

Gerente de Analítica

IA para un Almacén de Datos Moderno

De la estrategia de datos a la operación analítica escalable

Nuestro enfoque parte de una premisa clara: una plataforma de datos debe habilitar decisiones de negocio hoy y escalar mañana sin fricción.

Las empresas data-driven tienen 23 veces más probabilidades de adquirir clientes y 6 veces más de retenerlos.

Fuente: McKinsey

FAQ de Implementación de Modern Data Warehouse

El costo de un Data Lake o Modern Data Warehouse depende del número de fuentes de datos, la complejidad de integración y los casos de uso prioritarios. Normalmente se define un alcance inicial para dimensionar la inversión y reducir riesgo.​

En la mayoría de los casos, un Data Lake o Modern Data Warehouse permite obtener resultados iniciales en semanas, habilitando reportes clave o consolidación de datos críticos mientras la plataforma evoluciona de forma progresiva.
Un Modern Data Warehouse permite mayor velocidad en análisis, reducción de reprocesos manuales, información más confiable y mejor toma de decisiones ejecutivas.
Generalmente se inicia un proyecto de Data Lake con un diagnóstico o una primera fase acotada, enfocada en datos o reportes de alto impacto para validar valor antes de escalar.
El riesgo en un proyecto de Data Lake o Modern Data Warehouse se reduce con un enfoque incremental, validaciones continuas y sin interrumpir la operación, evitando inversiones grandes sin resultados claros.

Construye una plataforma de datos lista para crecer contigo

Agenda una sesión estratégica de arquitectura de datos y define cómo evolucionar hacia un Modern Data Warehouse escalable y confiable.

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