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Snowy: plataforma meteorológica con mapas, datos en tiempo real e IA.

Snowy es una plataforma meteorológica para consultar predicciones, mapas, estaciones, avisos, embalses, calidad del aire, terremotos y herramientas inteligentes desde una experiencia rápida y orientada a decisiones reales.

La diferencia está en unir producto, datos, SEO, mapas interactivos y agentes sobre una arquitectura propia: frontend SSR, backend como autoridad, caché por dominio y servicios especializados para radar, CMS y procesos batch. En los últimos 3 meses, Snowy ha superado los 14,7 millones de impresiones, 242.000 clics orgánicos y 1.400 usuarios registrados.

Abrir Snowy Ver CV

Rol: Diseño, desarrollo e infraestructura
Periodo: Desde 2025, en activo
Ámbito: Producto completo, de la base de datos al SEO
Alcance: 14,7 M de impresiones en 90 días

Interfaz principal de Snowy con asistente IA, buscador y planificador meteorológico

01El problema de fondo

Dieciséis modelos que no coinciden.

Cada fuente da un pronóstico distinto para el mismo punto, y cuanto más lejos se mira, más se separan entre sí. El trabajo de producto no es enseñarlas todas: es dar una respuesta y decir cuánto se puede fiar uno de ella.

Dispersión entre modelosLa respuesta

Ahora+3 días+10 días

Esquema del comportamiento, no una medición: lo que se representa es que la incertidumbre crece con el alcance.

02Producto

Qué es Snowy

Una plataforma meteorológica para España: predicción multi-modelo sobre datos en vivo, con mapas interactivos y un asistente que responde en lenguaje normal.

Predicción multi-modelo

Comparación de modelos meteorológicos, predicción por localidades y herramientas para entender incertidumbre.

Mapa meteorológico

Radar, estaciones, avisos, terremotos, calidad del aire y capas ambientales en una interfaz interactiva.

Estaciones en vivo

Red de estaciones con datos actuales, históricos y flujo de integración para usuarios.

Contenido SEO

Páginas indexables para localidades, fenómenos, polen, calidad del aire, embalses y WikiMeteo.

Asistente IA

Conversación, voz, herramientas especializadas y respuestas apoyadas en datos meteorológicos.

Productos derivados

Energy, widgets embebibles, producto de eclipses y nuevas verticales sobre la misma base técnica.

Módulos

Distintas superficies, una misma arquitectura.

Cada módulo tiene requisitos distintos: datos externos, caché, visualización, SEO, estado en tiempo real y modelos internos comunes.

Asistente IA

Consultas conversacionales con herramientas meteorológicas: ropa, avisos, predicción, ubicación y respuestas accionables.

Asistente de IA de Snowy con recomendación meteorológica de ropa

Embalses

Datos oficiales, evolución semanal, mapas y comparativas por comunidades, provincias y cuencas.

Clima histórico

Procesamiento de series históricas para analizar tendencias, anomalías y cambios de temperatura por zona.

Terremotos

Monitor en tiempo real con fuentes oficiales, magnitud, ubicación, detalle del evento y reporte comunitario.

Estaciones

Detalle de estación con métricas actuales, históricos, favoritos, propietario y datos meteorológicos en vivo.

Detalle de estación meteorológica en Snowy con métricas en vivo

Lo que se ve en el uso.

En los últimos tres meses: 14,7 millones de impresiones en búsqueda orgánica, 242.000 clics y una posición media de 8.

14,7M

impresiones

últimos 3 meses en búsqueda orgánica

242k

clics

tráfico captado desde Google en 3 meses

1.400+

usuarios registrados

base propia para comunidad y nuevas funcionalidades

modelos

ECMWF, GFS, ICON, ARPEGE, GEM y más

1.000+

estaciones

red oficial y comunidad Snowy

370+

embalses

estado y evolución en España

1.000+

términos

WikiMeteo en español

20+

herramientas IA

asistente, voz y decisiones diarias

10+

capas de mapa

radar, estaciones, riesgos y aire

03Construcción

Cómo está hecho.

Snowy se apoya en una arquitectura desacoplada: Next.js para SSR, SEO y UI; NestJS para negocio y datos; Redis para caché; MySQL para persistencia; y servicios separados cuando radar, CMS o jobs tienen cargas distintas.

FrontNext.jsRender en servidor, SEO e interfaz

EngineNestJSNegocio, integraciones y modelo de datos

CachéRedisLo que se pide mucho y cambia poco

PersistenciaMySQLEl estado que tiene que sobrevivir

Aparte

Radar
CMS
Jobs

Se separan cuando su carga no se parece a la del resto: el radar pinta tiles, los jobs corren a horas fijas.

Front

Next.js · React · TypeScript · Tailwind · MapLibre

Backend

NestJS · Prisma · MySQL · Redis

Infraestructura

Docker · Coolify · Cloudflare · VPS propio

IA y datos

AI SDK · RAG · Procesos batch · GRIB2

Arquitectura

Ecosistema multi-repo con front Next.js, engine NestJS, CMS Vite, radar Node.js, batch jobs y documentación transversal.

SEO técnico

Páginas indexables para ciudades, modelos, herramientas, estaciones, embalses, terremotos, calidad del aire, polen, avisos, WikiMeteo y contenidos especiales.

Datos

Unificación de modelos profesionales, estaciones, embalses, terremotos, calidad del aire, polen y fuentes oficiales bajo un modelo interno consistente.

Infraestructura

Producción sobre VPS, Docker, Caddy, Cloudflare, GHCR, GitHub Actions, healthchecks, rollback y runbooks operativos.

Radar

Mapa interactivo con radar, estaciones, terremotos, calidad del aire, zonas de riesgo y capas ambientales en tiempo real.

IA

MeteoAsistente con lenguaje natural, modo voz y herramientas especializadas para convertir datos meteorológicos en decisiones prácticas.

B2B

Snowy Energy, widgets embebibles y verticales sectoriales como extensión natural del producto meteorológico principal.

04SEO y datos

SEO, datos y rendimiento como decisiones de arquitectura.

El usuario y Google necesitan respuestas rápidas. Por eso el proyecto trabaja con SSR, caché por dominio, modelo interno de datos, IndexNow, revalidación y abstracción de proveedores.

Fuentes integradas

AEMET
Estaciones y avisos
Euskalmet
Estaciones del País Vasco
MeteoGalicia
Estaciones de Galicia
MITECO
Embalses y reserva hídrica
IGN
Sismos en España
USGS
Sismos en el mundo
CAMS
Calidad del aire y polen

El objetivo es unificar proveedores heterogéneos en un modelo consistente, precalcular lo costoso y responder muy rápido al usuario final.

05B2B dentro de Snowy

Energy, widgets y verticales sectoriales.

La misma base de datos, mapas, predicciones e IA permite construir productos derivados: forecasting energético, widgets embebibles y herramientas para casos concretos.

Snowy Energy

Forecasting renovable, simulador y dashboard para energía solar como vertical B2B dentro del ecosistema Snowy.

snowy.es/productos/energia

Widgets B2B

SDK embebible para integrar datos meteorológicos, mapas, herramientas o asistente IA en webs de terceros.

snowy.es/productos/widgets

Eclipses

Producto de contenido y planificación: se estrenó con el eclipse total de agosto de 2026 y ya corre para el de 2027.

snowy.es/eclipse-2027

06Prensa

Snowy también ha tenido recorrido público.

El proyecto nació desde LaRiojaMeteo y ha tenido presencia en prensa, radio y portales públicos. Es una señal de producto real, comunidad y continuidad.