Auditoría de Seguridad y Ethical Hacking
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Conectamos, depuramos y orquestamos datos a escala empresarial. Nuestro enfoque ELT + DataOps garantiza pipelines fiables, trazables y preparados para analítica avanzada y machine learning.
Retos habituales
- • Procesos nocturnos que fallan sin aviso.
- • Código ETL monolítico y difícil de mantener.
- • Falta de trazabilidad y calidad del dato.
- • Tiempos de carga que crecen al ritmo del volumen.
Enfoque Itrion
Automatizamos pipelines declarativos con orquestadores modernos (Airflow, Azure Data Factory, dbt). Implementamos pruebas de datos, alertas proactivas y despliegue continuo.
Resultado: tiempo de ciclo menor, errores detectados en minutos y flexibilidad para nuevas fuentes.
Pipeline estándar en 6 fases
Ingesta
CDC, API, streaming
Staging
Raw en formatos Parquet/Delta
Cleansing
Validaciones y estandarización
Transformación
dbt SQL + tests
Carga
Warehouse/Lakehouse
Publ. & linaje
Catalog & métricas de dato
Stack tecnológico
| Capa | Azure | AWS | Open‑Source |
|---|---|---|---|
| Orquestación | Data Factory | Glue Workflows | Apache Airflow |
| Transformación | Synapse SQL | Redshift Spectrum | dbt Core |
| Streaming | Event Hubs | Kinesis | Kafka |
| Calidad de dato | Purview | Deequ | Great Expectations |
Impacto medible
‑70 %
Errores de carga
4×
Velocidad de procesamiento
99,9 %
Disponibilidad
8 sem
ROI medio
Buenas prácticas críticas
- • Versiona pipelines y tests en Git; despliega con CI.
- • Diseña para fallar: retry exponencial y idempotencia.
- • Separa capa raw, clean y business.
- • Agrega pruebas de calidad en cada paso (expectations).
- • Registra linaje automático y métricas de frescura.
We connect, cleanse, and orchestrate data at enterprise scale. Our ELT + DataOps approach guarantees reliable, traceable pipelines prepared for advanced analytics and machine learning.
Common challenges
- • Night processes failing silently.
- • Monolithic ETL code, hard to maintain.
- • Lack of traceability and data quality.
- • Load times growing with volume.
Itrion approach
We automate declarative pipelines with modern orchestrators (Airflow, Azure Data Factory, dbt). We implement data tests, proactive alerts, and continuous deployment.
Result: shorter cycle times, errors caught in minutes, and flexibility for new sources.
Standard pipeline in 6 stages
Ingestion
CDC, API, streaming
Staging
Raw in Parquet/Delta formats
Cleansing
Validations and standardization
Transformation
dbt SQL + tests
Loading
Warehouse/Lakehouse
Publishing & lineage
Catalog & data metrics
Technology stack
| Layer | Azure | AWS | Open‑Source |
|---|---|---|---|
| Orchestration | Data Factory | Glue Workflows | Apache Airflow |
| Transformation | Synapse SQL | Redshift Spectrum | dbt Core |
| Streaming | Event Hubs | Kinesis | Kafka |
| Data quality | Purview | Deequ | Great Expectations |
Measurable impact
‑70 %
Load errors
4×
Processing speed
99.9 %
Availability
8 weeks
Average ROI
Critical best practices
- • Version pipelines and tests in Git; deploy with CI.
- • Design to fail: exponential retry and idempotency.
- • Separate raw, clean, and business layers.
- • Add quality checks at every step (expectations).
- • Register automatic lineage and freshness metrics.
Conectamos, depuramos y orquestamos datos a escala empresarial. Nuestro enfoque ELT + DataOps garantiza pipelines fiables, trazables y preparados para analítica avanzada y machine learning.
Retos habituales
- • Procesos nocturnos que fallan sin aviso.
- • Código ETL monolítico y difícil de mantener.
- • Falta de trazabilidad y calidad del dato.
- • Tiempos de carga que crecen al ritmo del volumen.
Enfoque Itrion
Automatizamos pipelines declarativos con orquestadores modernos (Airflow, Azure Data Factory, dbt). Implementamos pruebas de datos, alertas proactivas y despliegue continuo.
Resultado: tiempo de ciclo menor, errores detectados en minutos y flexibilidad para nuevas fuentes.
Pipeline estándar en 6 fases
Ingesta
CDC, API, streaming
Staging
Raw en formatos Parquet/Delta
Cleansing
Validaciones y estandarización
Transformación
dbt SQL + tests
Carga
Warehouse/Lakehouse
Publ. & linaje
Catalog & métricas de dato
Stack tecnológico
| Capa | Azure | AWS | Open‑Source |
|---|---|---|---|
| Orquestación | Data Factory | Glue Workflows | Apache Airflow |
| Transformación | Synapse SQL | Redshift Spectrum | dbt Core |
| Streaming | Event Hubs | Kinesis | Kafka |
| Calidad de dato | Purview | Deequ | Great Expectations |
Impacto medible
‑70 %
Errores de carga
4×
Velocidad de procesamiento
99,9 %
Disponibilidad
8 sem
ROI medio
Buenas prácticas críticas
- • Versiona pipelines y tests en Git; despliega con CI.
- • Diseña para fallar: retry exponencial y idempotencia.
- • Separa capa raw, clean y business.
- • Agrega pruebas de calidad en cada paso (expectations).
- • Registra linaje automático y métricas de frescura.
We connect, cleanse, and orchestrate data at enterprise scale. Our ELT + DataOps approach guarantees reliable, traceable pipelines prepared for advanced analytics and machine learning.
Common challenges
- • Night processes failing silently.
- • Monolithic ETL code, hard to maintain.
- • Lack of traceability and data quality.
- • Load times growing with volume.
Itrion approach
We automate declarative pipelines with modern orchestrators (Airflow, Azure Data Factory, dbt). We implement data tests, proactive alerts, and continuous deployment.
Result: shorter cycle times, errors caught in minutes, and flexibility for new sources.
Standard pipeline in 6 stages
Ingestion
CDC, API, streaming
Staging
Raw in Parquet/Delta formats
Cleansing
Validations and standardization
Transformation
dbt SQL + tests
Loading
Warehouse/Lakehouse
Publishing & lineage
Catalog & data metrics
Technology stack
| Layer | Azure | AWS | Open‑Source |
|---|---|---|---|
| Orchestration | Data Factory | Glue Workflows | Apache Airflow |
| Transformation | Synapse SQL | Redshift Spectrum | dbt Core |
| Streaming | Event Hubs | Kinesis | Kafka |
| Data quality | Purview | Deequ | Great Expectations |
Measurable impact
‑70 %
Load errors
4×
Processing speed
99.9 %
Availability
8 weeks
Average ROI
Critical best practices
- • Version pipelines and tests in Git; deploy with CI.
- • Design to fail: exponential retry and idempotency.
- • Separate raw, clean, and business layers.
- • Add quality checks at every step (expectations).
- • Register automatic lineage and freshness metrics.
En Itrion ofrecemos una interlocución directa, profesional y alineada con los objetivos de cada organización. Atendemos con rigor todas las solicitudes de información, estudio o colaboración que recibimos, y analizamos cada caso con la seriedad que merece.
Si desea plantearnos un proyecto, evaluar una posible solución o simplemente obtener una visión cualificada sobre un reto tecnológico o de negocio, estaremos encantados de atenderle. Su consulta será tratada con la máxima atención por parte de nuestro equipo.
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