Orquestación de Pipelines de Datos con Dagster

Contexto

El crecimiento de la infraestructura analítica y la necesidad de integrar datos de múltiples orígenes transaccionales complejos (como ERPs sobre SAP HANA y sistemas de almacenamiento y logística en SQL Server / Intralog) requerían un sistema centralizado, auditable y resiliente.

Para resolver esto, se migró el antiguo modelo de tareas cron y scripts aislados a una arquitectura de datos orquestada completamente con Dagster en Vinos América, estructurada a través de microservicios gRPC independientes coordinados por contenedores Docker.

Integraciones de IA con Model Context Protocol (MCP)

Contexto

Para potenciar la toma de decisiones y habilitar a asistentes de IA avanzados (como Claude o ChatGPT) con la capacidad de consultar y analizar información en tiempo real, se diseñó e implementó un ecosistema de microservicios basado en Model Context Protocol (MCP).

Este ecosistema actúa como un puente seguro, gobernado y de alto rendimiento entre los modelos de lenguaje (LLMs) y el Data Warehouse (DWH) corporativo en Vinos América.

VA Proyecciones: Librería Estadística de Pronóstico de Demanda

Contexto

En los flujos de planificación de inventario y distribución de Vinos América, se requería automatizar de manera precisa el pronóstico de demanda de miles de combinaciones de producto_id + almacen_id.

Para resolver este desafío de forma robusta e industrializada, se diseñó e implementó VA_Proyecciones, una librería modular interna en Python especializada en la clasificación de demanda, modelación estadística y backtesting de series de tiempo.

[!NOTE]
Nota de Confidencialidad y Propiedad Intelectual:
Al tratarse de una librería de analítica predictiva del núcleo de negocio de la empresa, el código fuente y las variables de conexión no son públicos (no es open-source) con el fin de proteger las fórmulas y ventajas competitivas de distribución de la organización.

Vinos América Data API: Integración de Base de Datos y Custom GPTs

Contexto

Antes del desarrollo global del ecosistema de Model Context Protocol (MCP), existía la necesidad de conectar de manera ágil, segura y directa a los modelos de lenguaje (específicamente a los Custom GPTs de OpenAI mediante Actions) con el sistema transaccional de la empresa para habilitar consultas en tiempo real.

Para solucionar esta necesidad, se diseñó y construyó Vinos América Data API, una interfaz REST robusta que traduce las peticiones en lenguaje natural de la IA en consultas SQL seguras y de alto rendimiento contra la base de datos empresarial SAP HANA.