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Caso

PAE — Pan American Energy

Tableros y modelos de datos dispersos en sistemas legacy, consolidados en un solo lakehouse en AWS con un modelo de gobierno que le da a cada activo un responsable, un linaje y criterios de calidad.

Cliente
Pan American Energy
Industria
Energía
Alcance
Programa de modernización de datos

Contexto y restricciones

PAE es una de las mayores empresas de energía de Argentina. Su reporting había crecido sistema por sistema: los tableros y los modelos de datos vivían dentro de las plataformas legacy que los producían.

El programa se fijó dos objetivos a la vez: consolidar ese parque en una única plataforma, y hacer que el resultado tenga responsables, de modo que cada activo tenga alguien a cargo y un origen rastreable.

La decisión de arquitectura

Un lakehouse en AWS es el único lugar donde los datos llegan y se sirven: tablas Apache Iceberg para un almacenamiento abierto y versionado; AWS Glue para la ingesta y el catálogo; Amazon Athena para consultar sin un warehouse que operar.

El gobierno no es un documento al costado de la plataforma sino un modelo aplicado activo por activo: cada dataset y cada tablero tiene un responsable, su linaje hasta los sistemas de origen y criterios de calidad explícitos. Eso es lo que convierte una consolidación en una fuente de verdad.

Qué ganó el cliente

  • Consolidación de tableros y modelos de datos a escala de toda la empresa, en una sola plataforma.
  • Un modelo de gobierno definido activo por activo: responsables, linaje y criterios de calidad.

Stack

  • AWS Lakehouse
  • Apache Iceberg
  • AWS Glue
  • Amazon Athena
  • Data Governance
  • Data Lineage

¿Un sistema parecido para llevar a producción?

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