Deja de Reconstruir Pipelines de Datos para Cada Cliente
Ertas Data Suite ofrece a los proveedores de servicios AI/ML una plataforma de pipelines de datos reutilizables y on-premise — para que tu equipo dedique menos tiempo a reconstruir la preparación de datos para cada cliente y más tiempo a entregar soluciones de IA. Constructor visual de pipelines con redacción de PII, puntuación de calidad y registro de cumplimiento integrados.
The Challenges You Face
Los Ingenieros Pasan Más Tiempo en Preparación de Datos que en Desarrollo de IA
El 60-80% de cada proyecto se dedica a limpiar, transformar y validar datos de clientes antes de que comience el trabajo real de AI/ML. Cada nuevo cliente implica reconstruir desde cero.
Los Clientes Regulados Requieren On-Prem — Y No Puedes Ofrecerlo
Los clientes de salud, legal, finanzas y construcción necesitan procesamiento de datos en su propia infraestructura. Las herramientas basadas en la nube están legalmente prohibidas, y construir pipelines on-premise personalizados por cliente es prohibitivamente costoso.
Sin Observabilidad a lo Largo del Pipeline
Cuando los problemas de calidad de datos causan fallos en modelos downstream, no hay un registro compartido para rastrear lo que ocurrió. El cliente pregunta '¿qué pasó con mis datos?' y la respuesta requiere días de investigación forense en scripts fragmentados.
Cada Proyecto Reinventa la Rueda
El pipeline construido para el último cliente no puede reutilizarse para el siguiente. Scripts diferentes, herramientas diferentes, formatos diferentes — sin estandarización, sin plantillas, sin conocimiento institucional capturado.
How Ertas Solves This
Ertas Data Suite es una plataforma de pipelines reutilizables que los proveedores de servicios despliegan on-prem en los sitios de los clientes. El constructor visual de grafos de nodos significa que los pipelines son visibles, auditables y transferibles entre proyectos. 18 nodos de procesamiento manejan 8 formatos de entrada — PDF, Word, PowerPoint, Excel/CSV, HTML, imágenes, audio — cubriendo el espectro completo de documentos empresariales que tus clientes te presentarán.
La redacción de PII, la puntuación de calidad y la detección de anomalías están integradas en el pipeline como nodos dedicados, no como añadidos al final. Cada ejecución de nodo se registra con marca de tiempo e ID del operador, produciendo trazas de auditoría exportables que se convierten en parte del entregable al cliente. El resultado: tu equipo dedica horas de ingeniería al desarrollo de IA en lugar de manipulación de datos, y tus clientes reciben documentación de cumplimiento incluida en el proyecto.
Key Features for Proveedores de Servicios AI/ML
Constructor Visual de Pipelines
Conecta mediante arrastrar 18 nodos de procesamiento para construir pipelines visualmente. Sin scripting, sin YAML. Los pipelines son legibles por partes interesadas no técnicas y reutilizables entre proyectos.
Redacción de PII Integrada
El nodo PII Redactor principal maneja correo electrónico, teléfono, SSN, direcciones e IDs médicos. Se ejecuta de forma determinista on-prem antes de cualquier procesamiento downstream. Los equipos de cumplimiento pueden verificar la redacción en el registro de auditoría.
Observabilidad y Registro del Pipeline
Cada ejecución de nodo registrada con marca de tiempo e ID del operador. Los nodos Quality Scorer y Anomaly Detector detectan problemas antes de que se propaguen. Trazas de auditoría exportables para informes de cumplimiento del cliente.
Exportación Multi-Formato
Un solo pipeline genera JSONL (OpenAI/Alpaca/ShareGPT), fragmentos RAG (markdown + YAML/JSON) o CSV. Los clientes obtienen el formato que sus sistemas downstream necesitan sin reconstruir el pipeline.
Despliegue On-Prem en el Cliente
La aplicación de escritorio nativa se instala en la infraestructura del cliente. Sin Docker, sin Kubernetes, sin DevOps. Operación air-gapped — sin conexión a internet en tiempo de ejecución. Cumple con los requisitos de industrias reguladas por arquitectura.
Why It Works
- Los proveedores de servicios AI/ML dedican el 60-80% de cada proyecto con clientes a la preparación de datos — tiempo que podría dedicarse al desarrollo de modelos y entrega de soluciones de IA (Harvard Business Review, Anaconda State of Data Science).
- El 80-90% de los datos empresariales no están estructurados — los PDFs desordenados, correos electrónicos y documentos que los proveedores de servicios deben procesar antes de que comience cualquier trabajo de IA (IDC, Forbes).
- Se proyecta que el mercado global de preparación de datos alcance los 16,84 mil millones de dólares para 2031, reflejando la escala del problema que los proveedores de servicios enfrentan en cada proyecto (Allied Market Research).
- El 65,7% de las organizaciones con datos sensibles prefieren el despliegue on-premise para el procesamiento de datos — exactamente los clientes de industrias reguladas a los que sirven los proveedores de servicios (Flexera State of the Cloud).
- Ertas está respaldada por Antler, una de las firmas de capital riesgo en etapa temprana más activas del mundo, validando la necesidad del mercado de herramientas estandarizadas de pipelines de datos.
Example Workflow
Una consultoría de IA recibe 700 GB de PDFs de construcción de un cliente que necesita un modelo de clasificación de documentos. El ingeniero líder abre Ertas Data Suite en la estación de trabajo on-prem del cliente. Construye un pipeline: Importación de Archivos → Analizador PDF → Deduplicador → Redactor PII → Normalizador de Formato → Puntuador de Calidad → salida bifurcada a RAG Chunker + Exportador JSONL.
El pipeline procesa el archivo completo de documentos con registro en cada nodo. El Analizador PDF maneja diseños mixtos — dibujos técnicos, tablas de especificaciones, informes de múltiples columnas. El Redactor PII detecta nombres de contratistas, números de teléfono y direcciones antes de cualquier procesamiento downstream. El Puntuador de Calidad marca 340 extracciones de baja confianza para revisión manual.
Se exportan dos resultados: markdown fragmentado para búsqueda de documentos con RAG y JSONL estructurado para ajuste fino de un modelo de estimación del dominio. El informe de trazas de auditoría se entrega al equipo de cumplimiento del cliente. Cuando llega el siguiente cliente de construcción, se reutiliza la misma plantilla de pipeline con ajustes menores de configuración — sin reconstruir desde cero.
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