Visión general
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. |
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 las 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.