Decisiones en horas. No semanas reconciliando spreadsheets.
Modelamos tus datos, construimos el warehouse y entregamos dashboards que el equipo sí usa. Una sola fuente de verdad desde sistemas operativos hasta reportería ejecutiva — y el diccionario de métricas que mantiene a todos honestos.
Herramientas que desplegamos.
BigQuery / Snowflake / Postgres
Eliges por volumen, perfil de costo e infra existente. No empujamos un solo vendor — empujamos fit.
Fivetran / Airbyte / custom
Connectors gestionados cuando hay, ETL custom con Python / dbt cuando las fuentes son nicho o privadas.
dbt
SQL versionado, lineage, tests, docs. Tu diccionario de métricas vive en código — reviewable y auditable.
Metabase / Looker / Power BI
Pick del BI que tu equipo ya conoce. Optimizamos el warehouse para alimentarlo rápido.
Donde entregamos valor.
- Dashboards ejecutivos con una sola fuente de verdad
- Analytics de funnel sales / marketing
- Análisis de cohortes y retención e-commerce
- KPIs operativos (SLAs, throughput, cost-to-serve)
- Reportería financiera y data marts regulatorios
- Capa fundacional para casos AI/ML (data limpia primero)
Una sola definición por métrica. En toda la empresa.
El costo oculto más grande en data orgs: el "usuario activo" de marketing no es el "usuario activo" de finanzas. Codificamos métricas en dbt con tests y lineage — cada dashboard reporta el mismo número, y cualquier cambio es reviewable como pull request.
Cómo mantenemos la data honesta.
- Lineage automatizado end-to-end — cada dashboard rastrea a columnas fuente.
- Tests de calidad en dbt (not_null, unique, accepted_values, custom).
- Control de acceso por rol: PII aislada, auditada, enmascarada cuando se puede.
- Documentación auto-generada — nunca desincronizada del warehouse.
- Monitoreo de costo del warehouse (queries, storage, slot usage).
- Plan de backup & disaster recovery, probado con restore drills.
4 fases, end-to-end.
1-2 semanas
Inventario de fuentes, reportes actuales, métricas en conflicto. Priorización por impacto al negocio.
2-3 semanas
Modelo dimensional (o one-big-table por use case). Diccionario de métricas. Dueño por métrica.
4-8 semanas
Ingesta + transformaciones dbt + tests + primeros dashboards. Reviews semanales con stakeholders.
Continuo
Monitoreo, optimización de costos, nuevas métricas on-demand, review trimestral de gobernanza.
Diagnóstico de datos de 30 min. Identificamos las métricas de mayor valor a unificar primero.