Sector: Aviación
ProducciónPlataforma de datos y BI — aerolínea europea
De cero a fuente única de datos de la compañía, declarada por la presidencia.
Una aerolínea con diez departamentos y dirección general tomaba decisiones sobre datos que vivían dispersos en ficheros, sistemas de origen y hojas de cálculo. No existía una cifra institucional: cada área llegaba a comité con la suya.
Diseñé y construí la plataforma completa: 36 dashboards en producción sobre 136 fuentes de datos, diez departamentos más dirección, ~50 usuarios con acceso por el directorio corporativo del cliente. La presidencia la declaró fuente única de datos de la compañía. Cerró en plazo, sin funcionalidad pendiente, tras doce meses.
Métricas clave
- Dashboards en producción, cada uno con su manual · 10 departamentos + dirección
- 36Dashboards en producción, cada uno con su manual · 10 departamentos + dirección
- Fuentes operativas —SFTP, APIs y bases de datos— sobre 400 artefactos en tres capas
- 136Fuentes operativas —SFTP, APIs y bases de datos— sobre 400 artefactos en tres capas
- Coste de infraestructura por usuario al mes ($4.767 en doce meses, 50 usuarios)
- ~9,5 €Coste de infraestructura por usuario al mes ($4.767 en doce meses, 50 usuarios)
- Ahorro anual frente a las alternativas convencionales, según el escenario (2–7× más caras, a precios oficiales de AWS)
- $4.700–$30.700Ahorro anual frente a las alternativas convencionales, según el escenario (2–7× más caras, a precios oficiales de AWS)
Stack
- AWS
- S3 Parquet
- Lambda
- Step Functions
- RDS PostgreSQL
- Superset
- Grafana
- ECS Fargate
- Terraform
Decisiones y trade-offs
El data warehouse que no hizo falta
El cliente llegó pidiendo un data warehouse. Medí el volumen real, modelé las alternativas con precios oficiales de AWS sobre siete escenarios y le llevé los números: la plataforma costó $4.767 al año; un Redshift mínimo viable, el doble; uno dimensionado con holgura, hasta siete veces más. Con esa comparación delante, la decisión se tomó de común acuerdo. El costo: son modelos con supuestos declarados, no cotizaciones — lo que sostengo es el orden de magnitud, no el importe exacto. Y ajustar el dimensionamiento al uso real deja menos margen para picos de carga.
El data lake, y la puerta que deja abierta
Medallion sobre S3 con Parquet, y PostgreSQL solo como capa de servicio. Sin data lake, el mismo dato vive entero en la base: $9.844 al año frente a $4.767, y la instancia pasa de $61 a $401 al mes. La capa de almacenamiento por sí sola cuesta 18,3 veces más —$81 contra $1.480 al año—, por precio unitario y por perder la compresión de Parquet: 10:1 observado, frente a ~3:1 en la base. Lo que no aparece en la factura es lo que más pesa a futuro: el dato queda en formato abierto sobre objetos, así que un lakehouse es un motor encima, no una migración — y con él, analítica con IA sobre el mismo almacenamiento, sin mover un byte.
Orquestación en Lambdas, no en Glue
Glue cobra por minuto de trabajo reservado; Lambda, por ejecución. Medido en la migración sobre la capa Silver/Gold: ~$550 al mes en Glue frente a ~$29 en Lambda, unas 19 veces menos. Desde entonces la plataforma creció —más fuentes, más memoria por función— y Lambda va hoy por ~$72 al mes: a la misma relación, Glue rondaría los $1.374, unos $15.600 al año de diferencia. El ahorro no se diluye con la escala: crece con ella, porque se paga por ejecución y no por reloj. El costo: empaquetar el framework en imágenes Docker para superar el límite de 50 MB de Lambda.
Infraestructura como código íntegra, sin excepciones
23 módulos de Terraform y ninguna configuración hecha a mano en la consola: cada decisión de arquitectura queda versionada y la plataforma se reconstruye desde el repositorio. El costo es disciplina sostenida doce meses — cualquier atajo por consola habría sido más rápido esa tarde y habría roto la reproducibilidad para siempre.
Lo que dijo el cliente al cierre de la Fase 1
Quería dejar solo unas palabras de felicitaciones por el excelente trabajo realizado durante todo este año, he repasado los dashboards y la herramienta, los manuales, la verdad que cada detalle muestra el cuidado y profesionalismo de todos.
Además, la atención y disposición, es un real trabajo en equipo, donde incluso se ve el aporte para mejorar lo que ya existía de manera manual.
Todavía algunas cositas que engranar y que ajustar por supuesto, pero es increíble el resultado, siéntanse orgullosos del trabajo realizado porque es de alta calidad.
Con la locura del día a día no había podido agradecer por todo el esfuerzo, lo valoramos muchísimo y no quería que pasara por debajo de la mesa el cierre de la fase 1.
Creo que la herramienta habla por sí sola de todo el potencial que queda por desarrollar!