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De la Teoría a la Práctica: Automatización Analítica con LLMs, RAG y Plataformas de Data Engineering

Fernando — Wed, 04 Mar 2026 21:22:27 +0000

De la Teoría a la Práctica: Automatización Analítica con LLMs, RAG y Plataformas de Data Engineering

Fernando Wed, 03/04/2026 - 15:22

La ingeniería analítica ha experimentado una revolución impulsada por la integración de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y técnicas avanzadas como Retrieval Augmented Generation (RAG). Este artículo, basado en una presentación técnica, explora las estrategias adoptadas por un equipo de datos para romper el "cuello de botella" organizacional y acelerar los procesos de negocio mediante la automatización.

El Desafío de la Ingeniería Analítica Moderna

En un entorno de rápido crecimiento, los equipos de datos a menudo se encuentran desbordados por peticiones provenientes de múltiples departamentos. El ingeniero de datos se convierte en un rol multifacético: analista, científico de datos y generador de reportes ejecutivos.

La implementación de LLMs para responder preguntas sobre datos y generar visualizaciones es una solución atractiva, pero presenta un desafío crucial: la necesidad de contexto y la mitigación de las alucinaciones. La práctica demostró que los usuarios ya intentaban obtener resúmenes de reports de Tableau mediante capturas de pantalla en Chat GPT, aunque con resultados inconsistentes y a menudo erróneos.

El problema fundamental radica en que, si bien los LLMs son excepcionales en la generación de texto, históricamente han demostrado ser deficientes en la ejecución de tareas matemáticas precisas y razonamiento lógico sobre conjuntos de datos estructurados (un problema que incluso persistía en modelos avanzados como el GPT-4 en tareas simples de conteo como con la palabra "Strawberry").

Estrategias para Reducir Alucinaciones y Aumentar la Veracidad

Para transformar los LLMs en asistentes analíticos confiables, se exploraron y compararon cuatro enfoques principales:

1. Retrieval Augmented Generation (RAG) Puro

El RAG se establece como una de las soluciones más efectivas para dotar a los LLMs de información específica y actual. El concepto central se basa en la similitud de coseno aplicada a la representación vectorial (embeddings) del texto.

Proceso RAG Simplificado	Descripción
Paso 1: Embedding	La pregunta del usuario se transforma en un vector (vector A).
Paso 2: Recuperación (Retrieval)	El vector A busca en una base de datos vectorial (ej. ChromaDB) los vectores de contexto más similares dentro de los documentos o el data warehouse.
Paso 3: Aumento (Augmentation)	La información contextual recuperada (vectores similares) se concatena con la pregunta original y se envía al LLM (ej. Llama o GPT).
Paso 4: Generación	El LLM genera una respuesta basada en el contexto aumentado, incrementando significativamente la veracidad.

Implementación Técnica: Se utilizaron herramientas como LangChain para orquestación, OpenAI Embeddings para la vectorización, y ChromaDB como vector store.

Hallazgos Clave: Si bien las respuestas eran buenas en términos de descripción de datos (ej. attendance en distritos escolares), persistía el problema con la precisión matemática y los costos de API (latencia y token usage) no eran despreciables.

2. GPTs Personalizados de OpenAI

Esta solución representó un camino de baja fricción para agregar valor rápidamente. Permite la creación de asistentes especializados (GPTs) que restringen su dominio de conocimiento a la información provista, actuando como una forma simplificada de RAG.

Ventaja Fundamental: Se instruye al LLM para que, en lugar de realizar cálculos directamente, genere código (ej. Python) para manipular los datos. Este código es ejecutado por el sandbox del GPT, permitiendo que un intérprete de código haga las matemáticas, aprovechando la fortaleza del LLM en la generación de texto (código) y minimizando su debilidad en el cálculo.

Desafíos: La solución es sencilla ("2 minutos en hacer un prompt" y subir un CSV), pero plantea serios interrogantes sobre la conectividad a bases de datos en tiempo real y la protección de datos de usuarios internos. La evaluación de las gráficas y resultados generados sigue requiriendo intervención humana.

3. Asistentes de Open AI con SQL Generation

El siguiente nivel de sofisticación implicó la creación de un asistente a través de la API de Open AI, combinando RAG con la capacidad de generar consultas SQL.

Flujo de Trabajo: La consulta del usuario se vectoriza, se recupera el contexto relevante y, en lugar de una respuesta directa, el asistente retorna una query SQL (o JSON, Pydantic).

Beneficios: Este método resultó ser más preciso, ya que la ejecución del SQL ocurría directamente en el data warehouse, externalizando las operaciones de cálculo al motor de base de datos. Se lograba un mayor control sobre el output.

Consideraciones de Costo y UX: Aunque más preciso, el consumo de tokens seguía siendo significativo. Además, la necesidad de una Interfaz de Usuario (UI) propia era imperativa, ya que un Jupyter Notebook no es un entregable viable para el usuario final.

4. Cloud Desktop y el Protocolo MSP con DBT

La solución más prometedora en términos de eficiencia para el ingeniero de datos combinó herramientas de Antrophic con la infraestructura analítica existente.

Model Context Protocol (MCP): Anthropic desarrolló este protocolo de código abierto, apodado el "USB para LLMs", que permite la conexión con fuentes de datos externas (Slack, Gmail, bases de datos).

Integración con DBT (Data Build Tool): DBT, fundamental en la ingeniería analítica moderna, actúa como un framework de ingeniería sobre el SQL, añadiendo testing, integración continua (CI/CD) y documentación a los modelos de datos. Al conectar Cloud Desktop a DBT a través de MSP, el LLM accede a toda la metadata (tablas, esquemas, relaciones) del data warehouse.

Resultados Transformadores:

Generación de SQL de Alta Calidad: El agente genera queries SQL complejas con gran precisión.
Aceleración del Modelado: El agente puede recibir la instrucción "Ayúdame a construir un modelo de agregación" y, en segundos, proponer código Jinja/SQL para crear nuevos modelos de datos (ej. customers_cohors), eliminando tareas que antes consumían días.
Valor para el Ingeniero: Esta herramienta proporciona un valor inmediato a los ingenieros y analistas, integrándose con editores de texto para co-generar código en tiempo real.

Riesgo Crítico: Exposición de Datos (Compliance)

A pesar de su velocidad y precisión, esta arquitectura presenta una debilidad crítica: la exposición de datos sensibles. El funcionamiento de MCP implica que, potencialmente, toda la información del data warehouse puede ser expuesta al LLM. Para organizaciones sujetas a estrictas regulaciones de seguridad (como Sock 2 Compliant), esta solución no es viable para la conexión directa en producción a datos de usuario.

Conclusiones y Herramientas Finales

La búsqueda de una solución que ofreciera precisión, seguridad y una experiencia de usuario final robusta llevó a la adopción de plataformas cerradas de data analysis.

Hex.com: Una plataforma que se conecta directamente al data warehouse, ofreciendo una experiencia similar a Jupyter Notebooks con generación de código y visualizaciones impulsadas por LLMs.

Ventajas de la Plataforma Elegida (Hex)	Impacto
Conexión Directa al Warehouse	Elimina la complejidad de implementar RAG o MSP.
Información Actual	Garantiza la frescura de los datos.
SOC 2 Compliant	Los datos se mantienen dentro de los servidores del cliente, no en los de la API del LLM.
Costo de Infraestructura Bajo	Optimización de recursos frente al uso intensivo de APIs.

Conclusión Final

Internamente, el equipo adoptó una solución híbrida:

Hex: Para la automatización de procesos de business intelligence y el streamlining de workflows de datos (ahorrando miles de dólares en licencias de Tableau).
Combinación de Hex y Open AI: Para tareas específicas de ingeniería de código y SQL, donde el ingeniero retiene el control de las queries.

El imperativo para cualquier implementación de agentes LLM es la evaluación. Es fundamental un riguroso proceso de monitoring, red teaming y evaluación de código (utilizando frameworks como Target o Spider) para asegurar la veracidad y mitigar los riesgos de drift y error. La automatización es poderosa, pero la supervisión experta sigue siendo irremplazable.

Si quieres aprender más de casos de uso de ciencia de datos e IA, no te pierdas el próximo Data Day y mira el video completo de esta charla:

Ángel Alvarado

Data Warehouse: el impulso que tu negocio en línea necesita

Fernando — Mon, 18 Dec 2023 18:06:02 +0000

Data Warehouse: el impulso que tu negocio en línea necesita

Fernando Mon, 12/18/2023 - 12:06

La gestión efectiva de los datos es esencial en la toma de decisiones estratégicas para impulsar las operaciones y eficiencia en una organización. Eso trae consigo la necesidad de una implementar una cultura data driven, la cual permite a las organizaciones ser más ágiles en un entorno cada vez más competitivo. Para que los tomadores de decisiones puedan aprovechar la oportunidad que este enfoque conlleva, es necesaria la implementación de un data warehouse, también conocido como almacén de datos.

Un data warehouse es un sistema central utilizado para guardar y administrar conjuntos grandes de datos empresariales, que combinan datos actuales e históricos, provenientes de fuentes internas y externas. De acuerdo con estudios, tal herramienta tiene la capacidad de generar un retorno de hasta el 328% sobre la inversión (ROI) en un período de tres años. ¹

Fuentes internas y externas: ¿De dónde provienen los datos para un data warehouse?

Las fuentes internas son datos que provienen de sistemas internos de la empresa. En el caso de un negocio en línea, pueden ir desde el sistema que registra todas las transacciones, el software que agiliza la gestión de talento, hasta el sistema que orquesta la conciliación bancaria.

En contraste, las fuentes externas son bases de datos compartidas a las empresas por otras entidades. Siguiendo con nuestro ejemplo de un negocio en línea, estas pueden incluir la información de Analytics en redes sociales, normativas de compliance, como las impuestas en México por la Comisión Nacional Bancaria de Valores (CNBV), así como la variación en el tipo de cambio.

Para que ambas fuentes convivan y funcionen bien, es clave mantener un enfoque equilibrado, respaldado por la experiencia de un equipo especializado en el análisis y aplicación de inteligencia empresarial (Business Intelligence).

Arquitectura de Business Intelligence: Construcción de decisiones estratégicas

La clave para la toma de decisiones estratégicas reside en una arquitectura que sigue un proceso lógico. Todo comienza con lo que llamamos "datos crudos", información desagregada y aparentemente sin sentido, que provienen de las fuentes internas y externas.

Es aquí donde un equipo especializado en análisis de datos, limpia y organiza la información cruda, obteniendo “datos procesados” que adquieren significado, relevancia, y son preparados para su próximo destino: el data warehouse. Este espacio centralizado permite a las personas con aptitudes técnicas comenzar a utilizar la información.

A medida que avanzamos, nos encontramos con la fase de "Analytics", donde la información cobra vida a través de la estadística descriptiva, utilizando gráficos que van desde lo básico hasta lo complejo, algo que todos hemos experimentado alguna vez con herramientas como Excel.

Y por último, damos paso a la disponibilidad total, en la que todos los usuarios, sin importar si tienen poca experiencia con la tecnología, pueden tomar las decisiones basadas en datos de forma sencilla, normalmente, en una interfaz amigable al usuario.

Potenciando tu negocio: Más allá del data warehouse

Con la gran cantidad de datos desglosados y disponibles para distintos equipos de trabajo, se puede mejorar la experiencia de los clientes en un negocio en línea, en las capacidades operativas del negocio en la cadena logística, o potenciar su alcance en diferentes áreas como en redes sociales y marketplaces.

Imagina que, gracias a los datos recopilados en tu data warehouse, puedes identificar patrones de comportamiento de clientes en tu plataforma en línea. Descubres que hay un alto porcentaje de abandono de carritos en ciertos puntos del proceso de compra. Utilizando esta información, generas mejoras en la interfaz de usuario y simplificas el proceso de pago, lo que puede reducir la continuidad de estos patrones que pueden afectar tus ventas.

La gestión de datos ya no es un lujo reservado para grandes empresas, sino una necesidad apremiante para cualquier negocio, independientemente de su tamaño. Si tienes un e-commerce que está aumentando de valor, en transacciones y volumen de ventas, es probable que sea de tu interés implementar un data warehouse.

En la actualidad, la accesibilidad a esta tecnología se ha generalizado de manera notable. Las versiones gratuitas de motores de bases de datos han democratizado el almacenamiento de información, mientras que los servicios de data warehouse en la nube brindan una solución libre de desafíos técnicos, haciéndolo igual de fácil que almacenar fotos en la nube. Este nuevo panorama no solo facilita la gestión de datos, sino que también se traduce en un resguardo más eficiente y confiable de la valiosa información corporativa.

_{1 Inside the ROI of Cloud Data Integration, Nucleus Research (marzo, 2023).}

Kevin Vargas