Migración como resultado gestionado
La traducción de código impulsada por IA se combina con validación automatizada para entregar las migraciones como un resultado, en lugar de limitarse a un flujo de trabajo basado únicamente en herramientas.
Plataforma de automatización de ingeniería de datos para migraciones impulsadas por IA, pruebas de calidad de datos y contexto para agentes.
Datafold es una plataforma de automatización de ingeniería de datos estructurada en torno a tres áreas principales: migraciones impulsadas por IA, herramientas de calidad de datos y una capa de contexto para agentes de IA. Está orientada a equipos que necesitan trasladar y modernizar plataformas de datos, validar cambios a escala y proporcionar a los agentes de programación el contexto que necesitan para trabajar de forma fiable.
La oferta de migración se centra en entregar las migraciones de plataformas como un resultado, con precio fijo, plazos garantizados y validación a nivel de valor. El producto de calidad de datos abarca Data Diff, la conciliación entre sistemas y la monitorización proactiva, mientras que Data Knowledge Graph recopila contexto técnico y empresarial y lo proporciona a los agentes mediante MCP.
La traducción de código impulsada por IA se combina con validación automatizada para entregar las migraciones como un resultado, en lugar de limitarse a un flujo de trabajo basado únicamente en herramientas.
Las migraciones se definen según el número de objetos heredados y la complejidad del entorno, con un precio fijo y un plazo garantizado contractualmente.
La plataforma de calidad de datos compara los datos antes y después de las solicitudes de extracción, concilia datos entre sistemas y monitoriza la actualización, el volumen y la distribución.
Data Knowledge Graph reúne el linaje, la lógica empresarial, el uso, la ontología y el contexto del código fuente, y lo expone mediante MCP para que lo utilicen los agentes.
Las funciones de Data Diff y monitorización están disponibles mediante MCP para que los agentes de programación puedan validar su trabajo, conciliar datos e inspeccionar el estado de calidad de forma programática.
La plataforma admite la implementación dentro de la VPC del cliente y puede utilizar endpoints de inferencia de LLM aprobados en entornos de AWS, GCP, Azure, Snowflake o Databricks.
Usa el agente de migración cuando necesites trasladar plataformas de datos o modernizar canalizaciones heredadas con un precio fijo y un plazo garantizado, validando la paridad durante el proceso.
Usa las herramientas de calidad de datos para detectar regresiones en las solicitudes de extracción, conciliar conjuntos de datos entre sistemas y monitorizar la actualización, el volumen y la distribución en producción.
Usa el grafo de conocimiento cuando quieras que los agentes de programación de IA comprendan el linaje, la lógica empresarial, la ontología, el uso y el contexto del código fuente antes de realizar cambios.
Usa la plataforma para comprobaciones de coherencia entre sistemas, asistencia para UAT y validación del cambio cuando migres datos que deban coincidir entre los entornos de origen y destino.
Usa las herramientas expuestas mediante MCP cuando los agentes de programación necesiten validar su propio trabajo, consultar el estado de la monitorización o inspeccionar cambios en los datos de forma programática.
Datafold se presenta como una plataforma de automatización de ingeniería de datos, con productos para migraciones, desarrollo impulsado por IA y pruebas y monitorización de la calidad de datos.
La fuente muestra un flujo de precios basado en el contacto. La URL de precios redirige a una página de contacto donde los usuarios pueden solicitar una demostración, hablar sobre precios y funciones o enviar un mensaje.
La plataforma de calidad de datos abarca Data Diff en CI/CD, la conciliación entre sistemas y la monitorización proactiva; estas funciones se exponen mediante MCP para su uso programático por parte de agentes de programación.
Data Knowledge Graph recopila y unifica el linaje, la lógica empresarial, el uso, la ontología y el contexto del código fuente, y después proporciona ese contexto a los agentes de IA mediante MCP.
La oferta de migración se describe como un resultado de migración integral con precio fijo, plazo garantizado y validación a nivel de valor para los datos migrados.
Los datos de tráfico son solo como referencia.