Volver a Casos de Éxito
01
El Desafío
Las organizaciones enterprise frecuentemente enfrentan paisajes de datos fragmentados que les impiden tomar decisiones basadas en datos. Escenarios comunes que encontramos:
- Silos de datos por todos lados: Datos de negocio críticos dispersos en múltiples sistemas — CRMs, ERPs, plataformas de marketing, backends de e-commerce — sin una vista unificada.
- Sistemas de reportes legacy: Herramientas de BI obsoletas como SSRS o Power BI con reportes complejos, difíciles de mantener, que no escalan y están desconectados de los datos fuente.
- Sin única fuente de verdad: Diferentes equipos usando diferentes definiciones para las mismas métricas, generando reportes contradictorios y erosionando la confianza en los datos.
- Procesos manuales propensos a errores: Extracción de datos y reportes hechos con planillas y exportaciones manuales, consumiendo tiempo valioso e introduciendo errores.
- Limitaciones de escalabilidad: Infraestructura existente incapaz de manejar volúmenes crecientes de datos y demandas de usuarios, causando degradación de performance.
El objetivo: Construir una plataforma de analytics moderna, escalable y gobernada que unifique todas las fuentes de datos y empodere a toda la organización con capacidades de BI self-service.
02
La Arquitectura
Diseñamos e implementamos arquitecturas de datos completas siguiendo mejores prácticas modernas y patrones cloud-native:
Fuentes de Datos
→
Ingesta (Airbyte)
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Transformación (DBT)
→
Data Warehouse (BigQuery)
→
Capa Semántica (Looker)
- Capa de ingesta de datos: Pipelines automatizados extrayendo de múltiples fuentes — HubSpot, Shopify, bases de datos en la nube (Azure, GCP), APIs y sistemas legacy.
- Capa de transformación: DBT Cloud para transformaciones escalables, versionadas, con testing apropiado, documentación y trazabilidad de linaje.
- Data warehouse: BigQuery como repositorio central, con particionamiento, clustering y optimización de costos desde el día uno.
- Orquestación: Airflow o Cloud Composer para scheduling confiable, monitoreo y gestión de dependencias en todo el pipeline.
BigQuery
DBT Cloud
Airbyte
Airflow
Google Cloud
03
Implementación de Looker
Construimos entornos Looker desde cero siguiendo las mejores prácticas de Google, creando una verdadera capa semántica que sirve como única fuente de verdad:
- Diseño de modelos LookML: Arquitectura de modelos limpia y modular con uso apropiado de extends, constants y componentes reutilizables para mantenibilidad a largo plazo.
- Explores de alto rendimiento: Explores optimizados priorizando usabilidad, performance y precisión de datos — diseñados tanto para analistas como para usuarios de negocio.
- Cálculos avanzados: Comparaciones período sobre período, KPIs complejos, métricas dinámicas — todo encapsulado en la capa semántica para reportes consistentes.
- PDTs y estrategia de caching: Implementación estratégica de Persistent Derived Tables y Datagroups para balancear performance con requerimientos de frescura de datos.
LookML
Explores
PDTs
Datagroups
Visualizaciones Custom
04
Migración y Transformación
Muchas implementaciones involucran migrar desde sistemas legacy preservando la lógica de negocio y asegurando cero interrupción:
- Migración de sistemas legacy: Enfoque estructurado para migrar desde SSRS, Power BI, Tableau y otras plataformas hacia el stack moderno BigQuery + Looker.
- Preservación de lógica de negocio: Reimplementación cuidadosa de reglas de negocio complejas en SQL y LookML, con validación exhaustiva contra reportes originales.
- Validación funcional: Comparación lado a lado con usuarios de negocio para asegurar que las métricas coincidan con las expectativas antes de dar de baja sistemas legacy.
- Transición sin downtime: Períodos de operación paralela permitiendo a usuarios validar la nueva plataforma mientras mantienen acceso a herramientas familiares.
05
Gobernanza y Seguridad
Establecemos gobernanza de nivel enterprise desde el inicio, asegurando que la plataforma permanezca segura, mantenible y escalable:
- Arquitectura de control de acceso: User attributes y seguridad a nivel de fila habilitando que los mismos dashboards sirvan múltiples audiencias con acceso apropiado a datos.
- Organización de contenido: Estructuras de carpetas lógicas, convenciones de nombres y definiciones claras de ownership para todo el contenido de Looker.
- Estándares de calidad de código: Patrones reutilizables, separación de responsabilidades y prácticas de documentación que reducen la deuda técnica con el tiempo.
- Compliance de seguridad: Implementación alineada con políticas de seguridad internas, requerimientos de privacidad de datos y regulaciones de la industria.
06
Automatización y Operaciones
Automatizamos tareas operativas y establecemos prácticas sostenibles para la salud de la plataforma a largo plazo:
- Automatización con Python: Scripts personalizados para tareas operativas, validación de datos e integración con el Looker SDK para workflows avanzados.
- Pipelines CI/CD: Control de versiones basado en GitHub con testing automatizado y deployment para cambios tanto de DBT como de LookML.
- Monitoreo y alertas: Monitoreo proactivo de salud de pipelines, frescura de datos y performance de queries con alertas apropiadas.
- Documentación y handoff: Documentación comprehensiva habilitando a equipos internos a mantener y extender la plataforma independientemente.
Python
Looker SDK
GitHub
CI/CD
07
Los Resultados
Las implementaciones end-to-end entregan impacto transformacional en toda la organización:
100%
Unificación de Fuentes de Datos
↓ 90%
Tiempo de Generación de Reportes
↑ 5x
Adopción de Usuarios
Cero
Interrupción del Negocio
- Única fuente de verdad: Todos los datos de negocio unificados en una plataforma con métricas y definiciones consistentes en toda la organización.
- Analytics self-service: Usuarios de negocio empoderados para explorar datos y crear sus propios reportes sin dependencia de equipos técnicos.
- Tiempo más rápido a insights: Reportes que solían tardar días ahora disponibles en segundos, con refresh automático y entrega.
- Base escalable: Arquitectura diseñada para crecer con el negocio, manejando volúmenes de datos crecientes y demandas de usuarios.
- Reducción de deuda técnica: Codebase limpio y mantenible que habilita en lugar de obstaculizar mejoras futuras.
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