El núcleo de Opendome es open source, Apache 2.0, sin licencias. Sobre él, servicios de valor añadido y una enterprise app que facilitan el despliegue y la administración de la infraestructura.
Solución = tecnología + servicios
La tecnología: el núcleo open source que centraliza, describe y gobierna tus datos. Formato abierto, sin lock-in. Puedes operarlo por tu cuenta.
El recorrido completo del dato: entra por conectores, se transforma por capas, se resuelve en identidades y corpus, converge en el data lake, se relaciona en el grafo semántico y se consulta bajo el dome. Cada etapa deja el dato más descrito, más trazable y más gobernado que la anterior.
Los conectores extraen el dato de los sistemas de origen: bases de datos, CRM, ERP, correo, ficheros, voz. Cada conector se declara por configuración y queda versionado junto al resto del proyecto.
Desde la ingesta, el dato se clasifica por naturaleza: estructurado —registros y tablas— y no estructurado —documentos, llamadas, correos. Cada naturaleza sigue su propio camino de procesamiento.
El dato atraviesa capas de transformación definidas por proyecto: extracción, normalización, limpieza, enriquecimiento. Cada capa deja el dato más completo y más consistente que la anterior.
En cada paso se registra el linaje atómico: origen, fecha y transformaciones de cada dato individual. El esfuerzo se paga una vez, en la entrada — y hace trazable todo lo que se construye encima.
Del dato estructurado emergen las identidades del negocio. La resolución de entidades reconoce que cliente 4471 en el CRM, CUST-4471 en el ERP y c_4471 en un fichero refieren a la misma identidad, y el dedup las funde en una.
El resultado es un catálogo de identidades únicas —clientes, pedidos, contratos— con sus atributos consolidados y su linaje completo.
El contenido se organiza por corpus —llamadas, informes, contratos— y cada instancia se procesa para inferir sus metadatos: a qué cliente refiere, de qué fecha es, qué tema trata.
Ese anclaje a metadatos convierte cada documento en contenido localizable y relacionable: es el punto de unión que la capa semántica usará para conectarlo con las identidades.
Identidades y corpus convergen en un único data lake sobre Iceberg y Lance: el dato estructurado en tablas versionadas, el contenido con sus metadatos en formato vectorial.
Todo el dato curado comparte un mismo plano de almacenamiento, con su linaje y su descripción. El data lake reúne las piezas; la capa siguiente las relaciona.
Sobre el data lake emerge el grafo semántico: las identidades se relacionan entre sí —Cliente realiza Pedido— y los corpus se anclan a ellas a través de sus metadatos: una llamada menciona a un cliente; un informe consta en un pedido.
La ontología emerge del dato real: los conceptos y relaciones del grafo describen lo que efectivamente ocurre en los sistemas de la organización.
Una librería de políticas de acceso gobierna el grafo completo. Cada consulta se compila con la política que aplica —query′ = compile(query, políticaᵢ)— antes de tocar el dato: filas, columnas y contenido quedan filtrados en la propia consulta.
El dome envuelve todo el conocimiento: cada acceso se evalúa contra una política y queda registrado de forma inmutable. La redacción automática extiende el mismo gobierno al contenido: cada respuesta entrega exactamente lo que la tarea justifica.
El conocimiento se consume como algo que se consulta: una pregunta de negocio entra por API o por MCP y devuelve una respuesta construida sobre el grafo, con las políticas ya aplicadas y su linaje hasta el dato de origen.
Personas, IA y sistemas usan la misma interfaz. Cualquier IA, de cualquier proveedor, opera sobre el conocimiento ya construido: recibe el contexto resuelto y dedica su capacidad a la tarea.
El grafo semántico en detalle: las entidades del negocio, sus relaciones con significado y el linaje que explica cada valor desde el dato que lo generó. La ontología emerge del dato real y se consulta como conocimiento.
De los datos y relaciones del data lake surge el grafo semántico: los objetos del negocio y sus relaciones, ahora con nombre y significado. Cliente firma Contrato; Contrato genera Factura.
No la declara un comité sobre lo que cree que ocurre: emerge del dato real.
Para cada valor de cada campo y cada relación de cada identidad: de qué sistema procede, cuándo se obtuvo y qué versiones ha tenido si cambió.
El linaje es lo que permite explicar la ontología desde el puro dato que la ha generado — auditable hasta el origen.
Personas, IA y sistemas preguntan; cada petición se compila con las políticas antes de tocar un dato. El acceso se decide de forma determinista, a nivel de celda — y todo queda en un registro inmutable.
Personas, IA y sistemas acceden al dato mediante una petición: quién es, para qué tarea y qué pide viajan con cada solicitud.
Cada petición se compila con las políticas —a nivel de celda, de forma determinista— y se concede o se deniega. Es control de acceso reproducible: la misma petición produce siempre la misma decisión.
Si el dato es no estructurado, la respuesta llega redactada: el documento completo, con las partes que la tarea justifica visibles.
Un registro inmutable guarda qué identidad accedió a qué dato y cuándo. Es la prueba de lo que ocurrió, disponible para cualquier auditoría.
De tu estado actual a la IA desplegada y en producción. Nosotros ponemos la infraestructura de dato — grafo semántico, linaje respuesta-dato y seguridad europea — y recorremos contigo cada etapa. La IA se despliega contigo, con las herramientas que tú elijas.
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Dividimos el universo de conocimiento de tu empresa en galaxias — ámbitos con gravedad propia. E identificamos los espacios relevantes sin información, proponiendo cómo generarla.
La base de la tecnología, desplegada en tu nube o en nube privada, con los conectores a tus sistemas y la inferencia segura sobre modelos abiertos, en Europa.
El grafo semántico: identidades resueltas y relaciones de negocio que conectan todo el conocimiento — cada dato, anclado a lo que significa.
Definimos las políticas de acceso — ámbito por identidad — y se despliegan sobre el dato: el dome. Las evidencias quedan listas para audit: GDPR, DORA, EU AI Act.
Personas, sistemas y agentes acceden al conocimiento gobernado — cada respuesta compilada con tus políticas y trazable hasta el dato.
Mapeamos lo que hay, lo agrupamos en ámbitos y localizamos lo relevante que falta — con una propuesta de cómo generarlo.
Inventario de sistemas y datos, pre-identificación de identidades y estrategia de acceso.
Clusterización inteligente en ámbitos con gravedad propia: tus galaxias de conocimiento.
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Completitud, consistencia y fiabilidad del dato como base de todo el trabajo posterior.
La base desplegada donde tú decides, los conectores a tus sistemas y el pipeline que deja el dato listo para usarse.
La plataforma en la nube del cliente o en nube privada — donde tú decides, bajo tu control.
Inferencia sobre modelos open source en infraestructura europea.
Configuración de los conectores a tus sistemas y file systems.
Conectores para sistemas propietarios que no cubren los estándar.
Definición de las transformaciones del pipeline que dejan el dato listo para su uso.
Identidades resueltas y relaciones de negocio que conectan todo el conocimiento — incluido el corpus no estructurado.
Generación y tuning de la resolución de identidades sobre tus fuentes.
Generación y fine-tuning de las relaciones de la capa semántica.
Inferencia AI para generar nuevos atributos a partir del dato existente.
Las políticas de acceso se definen y se despliegan sobre el dato. Las evidencias quedan listas para audit: GDPR, DORA, EU AI Act.
Políticas de acceso con ámbito por identidad, compiladas con cada consulta.
Paquetes de cumplimiento listos — GDPR, DORA, EU AI Act.
Informes de audit preparados para la generación de evidencias de cumplimiento.
Todo lo que ves aquí se puede hacer con las herramientas open source que hay debajo. La consola es la interfaz que lo vuelve automático, visible y repetible — sin scripts sueltos ni conocimiento que viva en una sola cabeza.
Todo el flujo del dato en una sola pantalla. Conectamos tus sistemas de origen — estructurados y no — y montamos el pipeline que los normaliza, deduplica y destila.
Cada etapa es una columna con su estado y su contador: qué fuentes entran, qué transformaciones corren y qué aterriza en el lakehouse.
El destino es un data lake en formato abierto: Iceberg y Parquet para lo estructurado, Lance para los vectores del corpus.
Detrás corren Meltano, dbt e Iceberg. Podrías orquestarlos a mano: la consola los conecta, los vigila y te dice dónde está cada fila.
Resolvemos las identidades: un mismo cliente disperso en tres sistemas pasa a ser una sola entidad, con su nivel de confianza medido.
Sobre ellas describimos las relaciones de negocio, y el corpus no estructurado — informes, llamadas, anotaciones — queda anclado a la entidad que menciona.
La consola permite explorar el grafo, consultarlo y corregirlo. El tuning es tuyo, no una caja negra.
El grafo vive en formato abierto y se consulta desde fuera. La consola te ahorra escribirlo: resuelve, propone y deja que corrijas.
Definimos contigo quién accede a qué, celda a celda, con ámbito por identidad — el mismo criterio para personas, sistemas y agentes IA.
La política no filtra la respuesta después de generarla: se compila con cada consulta y filtra el dato antes de que nadie lo lea.
El corpus se compila contra la política de quien pregunta: de cada documento se genera una versión con los fragmentos fuera de ámbito redactados, y de cada tabla, una sin las columnas denegadas.
Las políticas son texto plano, versionado y legible. Podrías escribirlas tú: la consola las compone, las simula y te enseña qué se lee y qué no.
Cada acceso queda escrito en un registro append-only: quién, qué dato, sobre qué versión y en qué milisegundo.
El linaje ata cada cifra de la respuesta a la celda concreta de la que salió, con la revisión del snapshot que se usó.
Lo denegado también se registra: la evidencia de que una política funcionó vale tanto como la del dato entregado.
El registro es una tabla abierta que puedes consultar con tu motor. La consola la lee por ti y deja el informe de auditoría hecho.
Sobre el conocimiento ya gobernado acceden personas, sistemas y agentes IA — cada uno con su ámbito. Y si lo necesitas, identificamos contigo las áreas de mayor retorno y desarrollamos ahí los agentes e insights, con el framework que tu equipo elija. El resultado: cada respuesta se compila con tus políticas y queda escrita en el registro inmutable.
Priorizamos contigo las áreas de mayor retorno y construimos ahí lo que haga falta — agentes, automatizaciones o copilotos — sobre el conocimiento gobernado.
IA en producciónExploramos el grafo semántico y el dato centralizado para sacar insights accionables, listos para operar.
insights accionablesLo que sostiene la operación cuando el viaje ya ha terminado — incluido el despliegue de nuevas galaxias de conocimiento — y el compromiso que casi nadie firma.
Atendemos tu operación con severidades y tiempos de respuesta comprometidos.
Mantenemos tu despliegue al día, con los parches de seguridad aplicados.
Formamos a tu equipo hasta la autonomía operativa. No retenemos el saber.
Revisamos contigo rendimiento, arquitectura y seguridad de forma periódica.
Desplegamos nuevos ámbitos de conocimiento cuando el negocio lo pide: otra área, otro sistema, otro corpus — y queda conectado al grafo.
Datos, modelos y configuración permanecen portables. Puedes irte cuando quieras.
Las organizaciones que nos contactan buscan una conversación profunda sobre cómo preparar su infraestructura de datos antes de desplegar la IA. Si ese es tu momento, hablemos.
Solicitar reunión técnicaGuía técnica de 43 páginas: Despliega una IA segura, manteniendo la soberanía y gobernanza del dato con el patrón Data Lake multimodal + Dome de seguridad.
Descargar el whitepaper"El agente tiene guardrails, así que los datos están protegidos." Esa frase mezcla dos cosas que operan en planos distintos. Los guardrails vigilan lo que el agente dice; no gobiernan a lo que accede. Solo un control de acceso estructural y reproducible protege el dato, porque no es estadístico: es determinista.
tus datos, tu negocioEl software propietario que una empresa usa a diario ya está construido, por dentro, sobre open source. Los hyperscalers edifican sus productos sobre código abierto. No es la opción arriesgada, sino la base más sólida y auditada para una infraestructura de datos soberana.
Agentes AINo hay estrategia de IA empresarial sin centralizar, relacionar, describir y proteger los datos. No son cuatro buenas ideas entre las que elegir. Son cuatro condiciones, y faltar una invalida el resto.
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