Ir al contenido principal

Transformación Completa

De datos dispersos a agentes que operan en el día a día, con la base gobernada construida primero y el mismo equipo integrado a cargo de cada etapa.

Una transformación completa lleva a una organización de datos dispersos a agentes que operan en el día a día. Reúne nuestra asesoría de Data + AI, la base gobernada en Snowflake y la ingeniería agéntica, a cargo de un equipo integrado a la jornada del cliente: un líder de entrega, un arquitecto e ingenieros con certificación SnowPro, en horario de Estados Unidos desde Austin y Monterrey. El trabajo avanza primero en la base, luego en la inteligencia y después en la operación, un caso de uso a la vez, y tras la salida a producción el equipo del cliente opera lo construido o Viewnear lo opera y lo amplía como servicio gestionado.

Qué entrega una transformación completa

Cada etapa se apoya en la anterior, y el equipo que conduce el primer taller es el mismo que lleva el primer agente a producción.

Asesoría para empezar

Talleres y diagnóstico de la operación, una evaluación de preparación con los KPIs a seguir, casos de uso priorizados por valor y un blueprint de arquitectura, el mismo trabajo de nuestra asesoría de Data + AI. De ahí sale el primer caso de uso, con responsable, línea base y precio.

La base gobernada

Las fuentes que necesitan los primeros casos de uso llegan a Snowflake por Openflow, Snowpipe Streaming y Zero-Copy Integrations, se modelan con dbt en capas Medallion y llevan linaje y políticas de acceso en Horizon Catalog desde la primera tabla. Los servicios de arquitectura en la nube y de ingeniería de datos cubren cada capa a fondo.

Inteligencia que las personas pueden consultar

Una capa semántica con contexto de negocio en Semantic Views, respuestas en lenguaje natural mediante Cortex Agents y Snowflake CoWork, y búsqueda con IA sobre los documentos de la organización, como en nuestra analítica con IA.

Agentes en la operación diaria

Construimos soluciones agénticas dentro y alrededor de Snowflake: arquitectura de agentes sobre datos gobernados, diseño de flujos con puntos de aprobación, y después ingeniería, evaluación y despliegue en el ERP, el CRM y los demás sistemas de registro, como en la ingeniería agéntica.

Un equipo de entrega integrado

Un líder de entrega que lleva el plan y conduce el seguimiento con el sponsor, un arquitecto responsable del diseño e ingenieros con certificación SnowPro que lo construyen, dentro de la jornada, el calendario de sprints y los repositorios del cliente.

Salida a producción con el equipo listo

Cada caso de uso sale a producción con sus evaluaciones, su documentación y sus runbooks, y los ingenieros y analistas del cliente participan en el build todo el tiempo, así que saben cómo funciona cada capa y cada agente.

Cómo se ve dentro del stack

El trabajo corre en la cuenta de Snowflake, los repositorios y el CI del cliente, bajo sus controles de acceso, y los resultados llegan a las herramientas que el equipo ya usa.

  • Asesoría para empezar
  • La base gobernada
  • Inteligencia que las personas pueden consultar
Hablar con un arquitecto→
Snowflake Workspaces con Snowflake CoCo editando una semantic view

Tres etapas, cada una con un caso en producción

El programa sigue el orden en que suelen frenarse las iniciativas de datos e IA: la base gobernada, luego la inteligencia que las personas pueden consultar y después los agentes en la operación.

  1. 01Visión → Cimientos

    Las fuentes que necesitan los primeros casos de uso llegan a Snowflake conciliadas y documentadas, con políticas de acceso y definiciones de negocio en su lugar.

    7 semanaspara una base gobernada y en tiempo real en un grupo universitario con más de 20,000 estudiantesLeer el caso
  2. 02Cimientos → Inteligencia

    Una capa semántica, respuestas en lenguaje natural y búsqueda con IA sobre documentos cambian la forma en que la gente encuentra y verifica los números.

    60% → 95%de precisión al clasificar documentos de reclamaciones para una procesadora de segurosLeer el caso
  3. 03Inteligencia → Operación

    Los agentes actúan en los sistemas de registro, y una persona aprueba los pasos que importan.

    15–19 hde tiempo administrativo recuperado cada semana en Magnolia DoorsLeer el caso

Cómo avanza una transformación completa

Los proyectos siguen los mismos cuatro pasos. Cada sprint entrega software funcionando sobre los datos del cliente, y cada nuevo compromiso se apoya en lo que ya corre en producción.

  1. 01

    Discovery

    Un proyecto corto que fija el scope y el precio y muestra el estado actual de los datos.

  2. 02

    Sprints por caso de uso

    Cada sprint entrega un incremento funcionando en el ambiente del cliente, un caso de uso a la vez.

  3. 03

    Prueba antes de escalar

    Cada caso de uso se comprueba en producción antes de comprometer el siguiente.

  4. 04

    Una práctica que el equipo conserva

    El equipo del cliente construye junto al nuestro, así que las habilidades se quedan en la organización.

Cada etapa arranca cuando la anterior ya corre en producción, así que la decisión de financiar la siguiente se basa en lo que logró la anterior. Las revisiones de seguimiento y un backlog compartido mantienen al sponsor en control del scope, el presupuesto y las prioridades en cada punto de decisión.

Los equipos que ya tienen parte del trabajo avanzado pueden empezar solo con la asesoría de Data + AI o con la ingeniería agéntica, y las organizaciones que quieren una primera lectura de dónde están arrancan con una sesión de preparación para Data + AI.

CoCo Preferred
Programa de partners de Snowflake
10
Certificaciones SnowPro
Premier & Select
Nivel de partner de Snowflake

Integrados en horario del cliente, desde Austin y Monterrey

Una transformación avanza con decisiones diarias: una definición por acordar, una fuente por priorizar, una regla de aprobación por pactar para un agente. El liderazgo trabaja desde Austin, Texas, y los ingenieros con certificación SnowPro trabajan nearshore desde Monterrey, México, en horario de Estados Unidos, para clientes en Estados Unidos y LATAM, así que esas decisiones se toman el mismo día en que surgen.

El equipo se suma a los standups, los sprint reviews y las juntas de seguimiento del cliente, trabaja en la cuenta de Snowflake y los repositorios del cliente con los accesos que este otorga, y trabaja en español o en inglés. Los ingenieros tienen nombre y apellido, y el sponsor los conoce antes de firmar. Viewnear es Snowflake Premier & Select Partner y Snowflake CoCo Preferred Partner, y nuestros ingenieros suman 10 certificaciones SnowPro.

Conocer cómo funciona la entrega nearshore

Preguntas frecuentes

¿Qué incluye una transformación de datos e IA?

El trabajo de asesoría (diagnóstico de la operación, evaluación de preparación con KPIs, casos de uso priorizados por valor y blueprint de arquitectura), la base en Snowflake, la capa semántica y la analítica con IA sobre ella, y agentes que actúan en los sistemas de registro con una persona que aprueba los pasos que importan. Un solo equipo de entrega se encarga de todo, y cada caso de uso llega a producción antes de comprometer el siguiente.

¿Por dónde empieza una transformación cuando los datos siguen dispersos?

Por la base, dimensionada para el primer caso de uso. Las fuentes que ese caso necesita llegan primero a Snowflake, con las políticas de acceso y las definiciones de negocio diseñadas desde el inicio, y los casos de uso posteriores reutilizan ese trabajo. Un grupo de universidades con varios campus empezó ahí, con los registros académicos y los eventos de aprendizaje de campus en Miami y Latinoamérica reunidos en una sola fuente en tiempo real.

¿Cómo se cobra una transformación completa?

El discovery fija el scope y el precio de la primera etapa antes de que arranque el build. A partir de ahí, el programa puede contratarse como un build de costo fijo, por Time & materials o con un equipo dedicado, y nuestra sección de precios detalla cada modalidad. Snowflake factura aparte por consumo (créditos de cómputo más almacenamiento), y el build define presupuestos y resource monitors para que el costo de operación siga al trabajo.

¿Cómo se sabe si un agente acierta antes de que actúe?

Cada agente se evalúa antes de escalar, con preguntas y casos de respuesta conocida, sobre las Semantic Views con las que el negocio ya reporta. En producción, los agentes actúan con los roles de Snowflake de la persona que pregunta, AI Agent Identity marca cada consulta que ejecuta un agente, y las acciones que cambian un sistema de registro esperan la aprobación de una persona, igual que la aprobación del coordinador en Magnolia Doors.

¿Qué pasa después de la salida a producción?

El build se documenta sobre la marcha, con runbooks y evaluaciones para cada caso de uso, y a partir de ahí el equipo del cliente lo opera. Viewnear también puede seguir operándolo y ampliándolo, con monitoreo y optimización de costos, SLAs y un contacto asignado, y un roadmap de mejoras a Snowflake y a los agentes.

Trabajo que ya corre en producción

Cada caso de éxito presenta el problema, lo que construimos y los números, para clientes en Estados Unidos y LATAM.

Leer los casos de éxito