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Años en producción
Qué es
La infraestructura de analítica de datos abarca los pipelines de datos, el almacén de datos, la capa de transformación y las herramientas de BI que permiten a los usuarios de negocio consultar, visualizar y monitorear métricas operativas y estratégicas de toda la organización en un entorno consistente y gobernado.
Qué obtiene
La mayoría de las organizaciones tienen más paneles de control que personas que confíen en ellos. Números contradictorios entre reportes, métricas definidas de forma diferente por distintos equipos, datos con 24 horas de retraso cuando llegan a un panel y herramientas de BI que requieren SQL para responder cualquier pregunta no preconstruida por ingeniería. Nosotros corregimos la infraestructura de datos subyacente que causa estos problemas.
Construimos stacks de analítica sobre el modern data stack: dbt para transformación y definiciones de métricas documentadas, Snowflake o BigQuery como almacén analítico, y Looker, Metabase o Power BI como capa de BI dependiendo del nivel técnico de su equipo y los requisitos de reportes. Cada métrica se define una sola vez en la capa semántica, sin duplicarse en docenas de reportes individuales.
La analítica de autoservicio es el objetivo. Diseñamos modelos de datos y herramientas de BI para que los analistas y usuarios de negocio puedan responder sus propias preguntas sin un ticket de ingeniería — mientras los controles de gobernanza de datos previenen que los datos sensibles se expongan inadvertidamente y aseguran que las definiciones de métricas permanezcan consistentes.
Capacidades clave
Cada contratación se delimita según sus requisitos — estas son las capacidades esenciales que aportamos.
Analítica de autoservicio con herramientas de BI adecuadas al rol
Monitoreo de calidad de datos con alertas automatizadas
Integración de datos de múltiples fuentes y carga histórica retroactiva
Análisis de cohortes, analítica de embudos y reportes de retención
Capacitación para autoservicio de analistas y usuarios de negocio
Nuestro proceso
Un enfoque estructurado, liderado por ingeniería, que va desde la comprensión de sus objetivos hasta un sistema en producción — sin sorpresas en la entrega.
Contratación típica
8–16 SEMANAS
Mapeamos sus objetivos, restricciones e infraestructura existente. El alcance se define y los criterios de éxito se acuerdan antes de iniciar cualquier desarrollo.
Diseñamos el enfoque técnico, seleccionamos las herramientas adecuadas y producimos un plan de entrega por hitos sin ambigüedad.
Desarrollo iterativo con demos regulares. Revisiones de código, cobertura de pruebas y documentación se realizan en paralelo — no al final.
Lanzamiento a producción con configuración de monitoreo y documentación de transferencia. Nos mantenemos cerca durante las primeras semanas tras el lanzamiento.
Construido con
Preguntas frecuentes
Si sus paneles tienen números contradictorios, si los usuarios de negocio cuestionan constantemente si un reporte es correcto, si cada nuevo panel requiere un sprint de ingeniería o si sus reportes se ejecutan lentamente en bases de datos transaccionales, la infraestructura es el problema. Nuevos paneles construidos sobre la misma base tendrán los mismos problemas.
A través de una capa semántica: un único archivo en control de versiones que define cada métrica — de qué datos proviene, cómo se calcula, cómo se filtra — y a partir del cual se genera cada reporte descendente. Cuando la definición de "usuario activo" cambia, cambia en un solo lugar y se propaga automáticamente a todos los reportes.
Un stack inicial con las fuentes de datos principales conectadas, modelos de transformación construidos y paneles clave en funcionamiento: 6–8 semanas. Una plataforma de analítica integral que cubra múltiples unidades de negocio, modelos de datos complejos y autoservicio completo: 12–16 semanas. Priorizamos los reportes de mayor valor primero y añadimos cobertura de forma incremental.
Trabaje con nosotros
Comparte lo que estás construyendo — responderemos en un día hábil con preguntas o un esquema de propuesta.
