Casos de Éxito / Microservicios
Microservicios

Pipeline de datos distribuido que
liberó a todo un equipo comercial

Una de las mayores firmas de inversión inmobiliaria de EE.UU. perdía tiempo y dinero en integración manual de datos. Construimos "Hyperion", un pipeline cloud-native en microservicios que automatizó todo el flujo de extremo a extremo.

100%
Esfuerzo manual eliminado
3
Fuentes de datos integradas
EKS
Arquitectura containerizada
01

El desafío del cliente

La firma manejaba volúmenes enormes de propiedades y necesitaba datos actualizados de múltiples fuentes de mercado (Reonomy, Crexi y Alphamap) dentro de su CRM. El proceso era completamente manual: agentes descargaban datos, los limpiaban a mano, los cargaban en el sistema y lidiaban con duplicados y inconsistencias todo el tiempo.

El resultado era predecible: agentes desperdiciando horas en tareas de datos en lugar de cerrar negocios, CRM desactualizado, y cero trazabilidad sobre qué dato vino de dónde y cuándo.

Integración manual desde 3 fuentes externas
Duplicados y datos inconsistentes en el CRM
Actualizaciones lentas que perdían oportunidades
Agentes usando tiempo productivo en limpieza de datos
Sin trazabilidad ni auditoría de datos
Proceso que no escala con el volumen de propiedades
02

Lo que entregamos

Diseñamos y construimos "Hyperion", un pipeline de datos cloud-native sobre AWS basado en microservicios. Cada etapa del flujo de datos (extracción, transformación, validación, carga) vive en un servicio independiente, desacoplado y escalable por separado.

Orquestación data-aware con Dagster

Dagster gestiona el flujo completo: dependencias entre tareas, scheduling, retry automático y captura de metadata para governance. Visibilidad total del estado del pipeline en tiempo real.

Procesamiento de alta performance con DuckDB

Transformaciones y validaciones de calidad (deduplicación, estandarización de esquemas, detección de anomalías) ejecutadas con DuckDB. Velocidad de procesamiento órdenes de magnitud por encima de alternativas SQL tradicionales.

Arquitectura containerizada en AWS EKS

Cada microservicio corre en contenedores sobre Kubernetes. Escala horizontalmente ante picos de volumen, falla de forma aislada y se despliega de forma independiente.

Storage desacoplado en S3

Los datos fluyen por etapas bien definidas (raw → validated → transformed) en buckets S3 separados. Auditabilidad completa y posibilidad de reruns en cualquier punto del pipeline.

Carga resiliente con SQS

Mecanismo asíncrono basado en colas SQS para la carga masiva al CRM PostgreSQL. Elimina timeouts, garantiza entrega y permite procesar en batch sin bloquear el sistema.

03

Stack tecnológico

AWS EKS Dagster DuckDB SQS S3 PostgreSQL Docker Kubernetes Python Terraform
04

Resultados de negocio

El pipeline Hyperion transformó el negocio. Los agentes dejaron de tocar datos y volvieron a vender. El CRM pasó de estar semanas desactualizado a recibir datos frescos automáticamente. La firma tiene ahora gobernanza completa sobre sus datos.

Esfuerzo manual eliminado
La integración de datos es completamente automática, de extremo a extremo.
Agentes 100% focalizados en ventas
Sin tareas de limpieza de datos. Acceso directo a datos precisos y actualizados.
Calidad de datos garantizada
Reglas de validación estandarizadas aplicadas automáticamente en cada carga.
Gobernanza y auditoría completa
Trazabilidad total: qué dato vino de dónde, cuándo, y qué transformaciones sufrió.
Arquitectura preparada para crecer
Agregar nuevas fuentes de datos es cuestión de días, no semanas.
Sistema resiliente
La arquitectura desacoplada asegura que un fallo en un punto no afecte al resto.
Tu empresa también puede tener esto

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Hablemos de tus fuentes de datos actuales y diseñamos juntos la arquitectura de microservicios que lo resuelve.

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