Data Engineering
Organizamos e integramos datos para tomar decisiones con información confiable, sin depender de planillas o procesos manuales.
- Fuentes dispersas
- Datos confiables
- Reporting operativo
Data, software e integración de sistemas
Integramos, automatizamos y mejoramos procesos en empresas con sistemas legacy, datos dispersos o tareas manuales.
Plan técnico
01
Mapear procesos, datos, riesgos y dependencias reales.
02
Conectar APIs, ERP, bases y reportes sin big bang innecesario.
03
Código claro, documentación útil y controles para operar tranquilo.
Qué hacemos
Trabajamos donde software, datos y sistemas existentes se cruzan: integraciones, automatizaciones, pipelines y backend mantenible.
Para empresas B2B que necesitan avanzar sin apagar lo que ya funciona.
El foco no es prometer una transformación gigante: es detectar el cuello de botella, construir una mejora concreta y dejar una base técnica más estable.
Organizamos e integramos datos para tomar decisiones con información confiable, sin depender de planillas o procesos manuales.
Reducimos tareas repetitivas como conciliaciones, reportes y carga de archivos para que el equipo opere con menos errores.
Conectamos sistemas existentes con APIs modernas, e-commerce o herramientas internas sin reemplazar todo de golpe.
Sincronizamos tiendas online con stock, facturación, pagos y logística para evitar doble carga y errores comerciales.
Creamos herramientas internas para comercios que necesitan ordenar ventas, inventario, atención y administración diaria.
Incorporamos IA en procesos concretos: asistentes internos, clasificación de información y automatizaciones con control.
Cómo trabajamos
La mayoría de las empresas no pueden pausar su operación para rehacer todo. Por eso priorizamos diagnóstico, integración por etapas y documentación útil.
01
Entendemos procesos, datos, sistemas, dependencias y riesgos antes de escribir código.
02
Priorizamos mejoras visibles: automatizar un flujo, exponer una API o estabilizar un pipeline.
03
Dejamos código, documentación y criterios técnicos que otro equipo pueda continuar.
Experiencia
Ejemplos genéricos de problemas técnicos habituales en empresas con operación en marcha.
Legacy ERP
Problema: Procesos críticos dependían de pantallas antiguas, exportaciones manuales y reglas difíciles de auditar.
Solución: Integramos sistemas existentes con APIs y procesos automatizados, evitando reemplazar completamente el ERP.
Beneficio: Menos riesgo operativo, datos más accesibles y una base gradual para seguir modernizando.
Integraciones
Problema: Ventas, stock y facturación vivían en sistemas separados con sincronización manual y demoras operativas.
Solución: Se diseñaron conectores para sincronizar pedidos, inventario, facturación y estados con controles de consistencia.
Beneficio: Menos doble carga, menor margen de error y operación comercial más fluida.
ETL
Problema: Reportes recurrentes se armaban con planillas, copias manuales y transformaciones poco trazables.
Solución: Se definieron pipelines reproducibles con validaciones, logs y salidas listas para reporting.
Beneficio: Reportes más confiables, menos trabajo manual y mejor trazabilidad ante errores.
Esto es para vos si...
Blog
Contenido pensado para equipos que quieren entender mejor sus decisiones técnicas.
Problemas frecuentes en pipelines de datos y cómo evitarlos con validaciones, trazabilidad y diseño simple.
Leer artículoProcesos concretos donde Python puede reducir trabajo manual, errores y dependencia operativa.
Leer artículoUn enfoque gradual para conectar sistemas ERP existentes con APIs sin frenar la operación diaria.
Leer artículoPróximo paso
Contanos qué proceso querés mejorar y vemos un primer paso realista para avanzar sin frenar la operación.