Contratos explícitos
Identidad, esquemas, semántica, versionado, idempotencia y ownership definidos en los límites entre sistemas.
Ingeniería de datos e integraciones
Haz que tus datos operativos sean confiables, conectados y recuperables
Diseñamos plataformas de datos e integraciones para operaciones donde duplicados, retrasos, contratos incompatibles y fallos parciales son condiciones normales, no excepciones teóricas.
Conectar sistemas no es solo mover campos
- Los mismos registros llegan duplicados, fuera de orden o con significado distinto según la fuente.
- Una API lenta o caída bloquea procesos internos y no existe una ruta segura de retry o replay.
- Los equipos no pueden explicar de dónde vino un dato, qué transformación recibió ni cómo corregirlo.
Qué construimos
Qué construimos
Flujos recuperables
Ingesta, validación, deduplicación, reintentos, dead-letter, replay y conciliación diseñados para fallos parciales.
Operación observable
Métricas, trazas, alertas, lineage y runbooks que permiten detectar y resolver problemas sin adivinar.
Arquitectura desde la semántica hasta producción
Arquitectura desde la semántica hasta producción
Modelar significado y fallos
Definimos entidades, tiempo, consistencia, volumen, privacidad y modos de fallo antes de elegir batch, eventos o llamadas síncronas.
Probar los bordes
Validamos contratos, duplicados, desorden, timeouts, backpressure y recuperación con casos reproducibles.
Diseñar para quien opera
La plataforma incluye visibilidad, límites y procedimientos de recuperación; no termina cuando el dato llega a una tabla.
Buen encaje
- Procesos operativos que dependen de varias fuentes, socios, APIs o eventos.
- Datos que deben ser trazables, conciliables y recuperables después de un fallo.
- Integraciones donde significado, identidad y consistencia importan más que conectar endpoints.
No somos el mejor encaje
- Un dashboard aislado sin ownership ni calidad de los datos de origen.
- Copiar información entre dos herramientas sin requisitos operativos adicionales.
- Una arquitectura decidida por una lista de tecnologías antes de entender el flujo.
Experiencia previa + arquitectura de referencia
Ver el caso de ingeniería de datos De fuentes dispersas a datos confiables
El caso de pipeline explica decisiones, límites y procedencia. No se presenta como un cliente o resultado comercial de Codiva.
Conversemos sobre el dato que tu operación necesita confiar
Trae el flujo, los sistemas involucrados y el fallo que más cuesta. Te diremos si somos el equipo adecuado y qué evidencia falta.