A2 Big Data A2 Big Data
ES Book a call
A2 / Big Data / Aguascalientes · Mexico Est. 2019 v.2026
Fig. 001 — Manifesto

Where statistics, geography and AI converge.

We turn data into decisions for Mexican organizations. Statistical rigor, modern data engineering, and applied AI, with deep understanding of the country's regulatory and operational context.

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Fig. 001.a — A² · mosaico de cuatro cuadrantes
A2 Big Data § 01 — Services

Six practices. One method: reproducible data, auditable models, deliverables that run.

01 — ia aplicada

Inteligencia Artificial Aplicada

Plataformas de mentoría y coaching con sistemas multiagente, RAG y memoria conversacional. Asistentes especializados por dominio con recuperación semántica. Automatización documental con visión por computadora.

RAGMultiagenteLLMVisión
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02 — geoespacial

Ciencia de Datos Geoespacial

Procesamiento masivo de imágenes satelitales Sentinel-2 y Landsat. Clasificación de coberturas, detección de crecimiento urbano, monitoreo de cuerpos de agua y vegetación. Cubos de datos e índices espectrales.

Sentinel-2LandsatODCGDAL
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03 — ingeniería

Ingeniería de Datos y Big Data

Arquitecturas medallion (Bronze/Silver/Gold) con Dagster, dbt, DuckDB y Parquet. Data lakes y almacenes para empresas sin equipo interno. Pipelines reproducibles, versionados y auditables.

DagsterdbtDuckDBParquet
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04 — lenguaje

Procesamiento de Lenguaje Natural

Análisis de sentimiento sobre redes sociales y fuentes web. Normalización de direcciones, entidades y registros administrativos mexicanos. Búsqueda semántica con embeddings, FAISS y pgvector.

EmbeddingsFAISSpgvectorNER
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05 — ml productivo

Machine Learning Productivo

Modelos de clasificación, regresión y series de tiempo. AutoML y stacking para equipos sin científicos de datos internos. Despliegue en contenedores y monitoreo de modelos en producción.

AutoMLStackingMLOpsMonitoring
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06 — gobernanza

Gobernanza y Ética de IA

Marcos de gobierno de datos alineados con DMBOK. Políticas internas de uso responsable de IA para PyMES. Auditoría de sesgos en sistemas de decisión automatizada.

DMBOKAI ActSesgoAuditoría
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† Every practice operates under the same standard: versioned repository, reproducible environment, technical documentation delivered with the code, and automated regression tests.
A2 Big Data § 02 — Method

How we work: from the first call to the system in production.

Four phases. No surprises. What we deliver, your team can run and maintain.

01 / Discovery

Understand before proposing.

We audit data, processes and real constraints. Output: a map of opportunities ranked by impact and technical feasibility.

02 / Design

Concrete architecture, not slides.

Flow diagrams, data contracts, stack selection and success metrics. A document that is signed and honored.

03 / Build

We iterate with biweekly deliveries.

Versioned code in your repository, reproducible environments, automated tests. Demos every two weeks, not at the end.

04 / Handover

So your team can run it without us.

Technical documentation, handover sessions, operational runbooks, and bounded support. The system is yours.

A2 Big Data § 03 — Evidence

Published products, granted patents, code that runs. No adjectives.

[doi.zenodo]
0
Bases de datos geoespaciales publicadas con DOI en Zenodo
[impi.gob.mx]
0
Patentes de software otorgadas por el IMPI
[journals]
0
Publicaciones técnicas en revistas indexadas
[operativo]
0 proy.
Proyectos entregados a organizaciones mexicanas
[equipo]
0 + años
Experiencia acumulada del equipo en datos oficiales y estadística aplicada
[colaboración]
0
Colaboraciones internacionales con institutos de estadística
[repos]
0 %
Entregables con repositorio reproducible y tests
[alcance]
0
Entidades federativas cubiertas en proyectos geoespaciales
‡ Auditable figures. Bibliographic references, DOI numbers and patent filings are available under NDA during the diagnosis phase.
A2 Big Data § 04 — Industries

Contexts where we've already delivered measurable results.

S·01
Manufacturing
Predictive maintenance, vision-assisted quality control, demand planning with time series.
S·02
Agribusiness
Satellite monitoring of plots, yield estimation, and land-use tracking.
S·03
Public sector
Administrative-records analytics, experimental statistics, and territorial analytics.
S·04
Financial services
Alternative scoring, portfolio segmentation, transactional anomaly detection.
S·05
Urbanism
Urban growth detection, accessibility and mobility analytics from open data.
A2 Big Data § 05 — Questions

What people usually ask us before hiring.

No. Una parte importante del trabajo es justamente levantar, normalizar y documentar los datos con los que ya operas. Empezamos con lo que tienes: hojas de cálculo, exports de ERP, bases dispersas, registros administrativos. El orden es un entregable, no un prerrequisito.
Atendemos desde PyMES con un solo responsable técnico hasta organizaciones con áreas de TI consolidadas. El criterio no es el tamaño, es si existe una decisión concreta que los datos puedan mejorar. Si la hay, hay proyecto.
Ambos. Desplegamos en AWS, GCP, Azure y en servidores propios. Cuando la regulación o la política interna lo exige, todo el stack puede vivir dentro de tu infraestructura sin dependencias externas.
Firmamos acuerdo de confidencialidad antes de cualquier intercambio. Seguimos prácticas alineadas con la LFPDPPP mexicana: mínimos privilegios, datos anonimizados en ambientes de desarrollo, registros de acceso auditables y borrado documentado al cierre del proyecto.
Sí. Emitimos CFDI 4.0 con complemento correspondiente. Aceptamos pagos en MXN y USD, y podemos operar bajo contratos de servicios profesionales o de obra determinada según convenga a tu área de compras.
La primera entrega útil suele tomar entre 4 y 8 semanas dependiendo del alcance. Un diagnóstico con hallazgos accionables puede completarse en 2–3 semanas. Lo que no hacemos son proyectos de 12 meses sin entregables intermedios.
Ese es el objetivo por defecto. Entregamos código documentado, runbooks operativos, pipelines reproducibles y sesiones de transferencia con tu equipo. No hay componentes propietarios que te aten a nosotros.
A2 Big Data § 06 — Contact

A 30-minute call is enough to tell whether it makes sense to work together.

El canal de contacto es el formulario. Lo revisa directamente el equipo.

Abel Coronado Equipo A2
Amidael Leija Equipo A2
Araceli Jasso Equipo A2
Location
Aguascalientes, Mexico
Hours
Mon–Fri · 09:00–18:00 CST
Mode
Remote or on-site in the Bajío region
Required field.
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