Arquitectura técnica de Teramot
Esta sección explica cómo funciona Teramot por dentro. Cubre qué hace la plataforma, por dónde pasan los datos, qué transformaciones se aplican, dónde se guardan y quién puede acceder a ellos.
Está pensada para los equipos de IT, datos, arquitectura y seguridad que evalúan Teramot o ya lo usan, y la pueden tomar como documento de referencia.
Qué hace Teramot
Teramot es una plataforma de ingeniería de datos asistida por IA. Resuelve un problema concreto: llevar datos dispersos en muchos sistemas (bases de datos, ERPs, data warehouses, aplicaciones SaaS y archivos) a un lugar único, limpio y consultable, sin que el cliente tenga que construir ni mantener pipelines.
En la práctica, Teramot:
- Se conecta a los sistemas de origen con credenciales de solo lectura.
- Copia las tablas elegidas a un almacenamiento propio del proyecto, con actualizaciones programadas.
- Limpia y normaliza cada tabla con agentes de IA, y valida cada transformación antes de aplicarla.
- Construye tablas de resultados: métricas, cruces y reportes definidos en lenguaje natural o en SQL.
- Sirve esos datos por la aplicación web, por un asistente conversacional, por asistentes de IA externos vía MCP (Claude, ChatGPT, Copilot, entre otros) y por exportaciones.
Conceptos básicos
| Concepto | Qué es |
|---|---|
| Workspace | El espacio de una organización. Agrupa proyectos, miembros y conexiones. Es el límite principal de acceso. |
| Proyecto | Una unidad de trabajo dentro de un workspace, por ejemplo “Ventas” o “Supply chain”. Cada proyecto tiene su propio almacenamiento y su propio catálogo de tablas, aislados de los demás. |
| Fuente | Una conexión a un sistema de origen, como una base Oracle, un workspace de Databricks o una cuenta de Salesforce. |
| Datos crudos | La copia fiel de las tablas de origen, tal como llegan. |
| Datos procesados | Las mismas tablas, limpias y con tipos consistentes. Es la base sobre la que se trabaja. |
| Tablas de resultados | Análisis guardados y recalculables construidos sobre los datos procesados: una métrica, un cruce entre sistemas o un reporte. |
| Dashboard | Una visualización construida sobre tablas de resultados. |
| Conocimiento del proyecto | Documentación de negocio del proyecto (definiciones, reglas, glosario) que usan los agentes para responder con contexto. |
En la aplicación, las tablas raw, procesadas y de resultados aparecen como Source tables, Cleaned & interpreted y Results; ver Cómo se organizan tus datos.
Cómo leer esta sección
| Si necesita saber… | Vaya a |
|---|---|
| Qué componentes tiene la plataforma y dónde corren | Arquitectura de la plataforma |
| El recorrido de un dato desde el origen hasta una respuesta | Flujo de los datos |
| Qué cambios se hacen sobre los datos | Transformaciones |
| Dónde se guardan los datos y en qué formato | Dónde viven los datos |
| Qué guardamos, qué compartimos con terceros y por cuánto tiempo | Qué guardamos y qué compartimos |
| Qué hace la IA y qué información recibe | Agentes de IA |
| Cómo se consultan los datos | Formas de consumo |
| Autenticación, roles, cifrado y auditoría | Seguridad y control de acceso |
| Cómo conectar sistemas que están en una red privada | Conectividad con las fuentes |
| Qué usuario y permisos crear en cada sistema de origen | Preparar tus fuentes |
| Frecuencias de actualización y carga incremental | Actualización e incremental |
| Cuánto tiempo se guardan los datos y cómo se borran | Retención y borrado |
| Qué sistemas se pueden conectar | Catálogo de conectores |
Note
Documentación relacionada
- Referencia del servidor MCP: cómo conectar asistentes de IA a Teramot.
- Compromisos de seguridad y confidencialidad.
- Compliance: SOC 2 y políticas de seguridad.