Almacenamiento estructurado de las extracciones, embeddings y resultados de UNO en formato abierto — Parquet, Iceberg, Delta — para consumo desde BI, warehouses y motores analíticos del cliente.
UNO procesa documentos y genera estructuras — extracciones, clasificaciones, embeddings, métricas de procesamiento, resultados intermedios. Por defecto, esa información reside dentro del sistema UNO. Con Data Lake, todo ese conocimiento extraído se materializa además en formato abierto y estándar para que el departamento de datos del cliente lo consuma desde Power BI, Tableau, BigQuery, Snowflake o cualquier motor analítico ya en uso.
Los formatos soportados son los habituales en arquitecturas data lakehouse: Apache Parquet, Apache Iceberg y Delta Lake. El cliente decide dónde se materializan los ficheros — almacenamiento local, S3, Azure Blob, GCS — y UNO los actualiza de forma incremental conforme procesa nueva información.
Las integraciones se configuran durante el despliegue, en colaboración con el equipo técnico del cliente y sin abrir acceso externo a la información corporativa.
Banco mediano que utiliza UNO para procesamiento documental masivo (contratos, expedientes de riesgo, documentación KYC) y mantiene toda la analítica corporativa en Snowflake con dashboards Power BI.
Con Data Lake, las extracciones de UNO se materializan en Iceberg sobre el bucket S3 del banco y Snowflake las consume como tablas externas. Los analistas cruzan los datos extraídos por UNO con el resto de fuentes corporativas en el mismo dashboard, sin extracciones manuales ni ETL adicional.