Área 01MARKETING DATA ENGINEERING
Datos de marketing en un solo modelo. Listos para reporting.
Construyo warehouses en BigQuery que reúnen fuentes de marketing en modelos documentados, con cargas programadas y tablas validadas para dashboards y análisis. Es la parte menos visible del reporting y la que más lo sostiene.
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Fuentes habituales: medios pagados, analítica web y CRM.
01EL PROBLEMA
Demasiado tiempo se va en preparar los datos.
Cuando los datos de campañas, CRM y analítica viven en plataformas y archivos diferentes, cada reporte empieza limpiando, cruzando y revisando la misma información otra vez.
Fuentes dispersas
Estructuras, históricos y definiciones de métricas diferentes.
Preparación manual
Los archivos y las transformaciones deben reconstruirse o ajustarse en cada ciclo de reporting.
Diferencias difíciles de explicar
Es difícil confiar en las cifras cuando el origen y la lógica de cálculo no son claros.
02QUÉ CONSTRUYO
Una base que se puede consultar, recargar y explicar.
Cada tabla existe por una razón: alimenta un reporte o un análisis con fuentes, reglas de datos y nivel de detalle definidos.
- 01
Integraciones y cargas
Cada fuente conectada, con su cobertura histórica y frecuencia de actualización documentadas.
- 02
Warehouse y modelo de datos
Tablas, identificadores y relaciones organizados para consultar la información con un nivel de detalle consistente.
- 03
Tablas para análisis y reporting
Tablas o vistas con dimensiones, métricas y reglas de cálculo documentadas para cada caso de uso.
- 04
Controles y operación
Validaciones, registro de incidencias y documentación para revisar actualizaciones y gestionar excepciones.
Validado con datos, no solo con una conexión activa.
Antes de dar una tabla por buena, reviso cobertura, reglas de calidad y diferencias frente al origen.
03DEMO INTERACTIVA
Una base confiable, registro por registro.
Sigue los datos desde el archivo recibido hasta la tabla que usará el equipo de marketing. Después, pon a prueba sus controles.
DEMO INTERACTIVA
Una base confiable, registro por registro.
Sigue los datos desde el archivo recibido hasta la tabla que usará el equipo de marketing. Después, pon a prueba sus controles.
El archivo suma USD 5.200.La inversión válida es USD 3.000.
Dos registros llegaron repetidos. Mira cómo se reconocen sus copias antes de que inflen el reporte.
Importe repetido: USD 2.200
6 registros recibidos
CSV / 06- 01Google AdsBúsqueda de marcaUSD 1.200
- 02Meta AdsProspecciónUSD 1.000
- 03Google AdsBúsqueda genéricaUSD 500
- 04LinkedIn AdsInformación de fondosUSD 300
- 05Google AdsBúsqueda de marcaUSD 1.200Copia de 01
- 06Meta AdsProspecciónUSD 1.000Copia de 02
Datos de ejemplo. Todos los importes se expresan en USD antes de comparar las filas.
04CÓMO TRABAJO
Un proceso claro. Cifras que cuadran o se explican.
Tres pasos. El modelo de datos, los controles y la operación del flujo quedan documentados.
- 01
Definir y conectar
Reviso fuentes, cuentas, cobertura histórica y frecuencia de actualización. Configuro la extracción y mantengo la trazabilidad hacia el origen.
- 02
Construir y validar
Organizo las tablas, documento las métricas y contrasto los resultados con cada fuente.
- 03
Documentar y operar
El resultado: tablas listas para reporting, validaciones automáticas y una guía para operar el flujo y revisar excepciones.
05Labs
Labs de esta área
Herramientas que muestran el método de esta área, con datos ficticios o de ejemplo.
06HERRAMIENTAS PRINCIPALES
Las herramientas con las que trabajo.
BigQuery y SQL para el modelo, Python para cargas y validaciones, y Data Studio para revisar el resultado.
- SQL
- Python
- BigQuery
- Google Cloud
07PREGUNTAS TÉCNICAS
Preguntas sobre el método.
Antes de construir, dejo por escrito las fuentes, el histórico disponible, el nivel de detalle, la frecuencia de actualización y los criterios de validación.
Cada tabla tiene una clave definida por su nivel de detalle: plataforma, cuenta, campaña y día. Las cargas hacen merge sobre esa clave, así que una recarga no crea filas nuevas y una corrección actualiza el registro existente. Es lo que muestra la demo.
Queda fuera de la tabla de reporting y se registra como excepción, con su motivo. No se convierte en cero ni se descarta en silencio: se revisa, se corrige en el origen y entra en la siguiente carga.
Comparo totales por periodo, cuenta y métrica contra el origen, con la misma zona horaria y moneda. Las diferencias esperables, como ventanas de atribución o datos que llegan tarde, se documentan en lugar de forzar que cuadren.
Sirve para una vista rápida, pero cada reporte acaba repitiendo la misma lógica y las definiciones se separan. Con un modelo intermedio en BigQuery, las métricas se calculan una sola vez, el histórico queda guardado y cualquier dashboard o análisis parte de las mismas tablas.
08CONTACTO
¿Te interesa el tema?
Si trabajas con modelado, cargas o calidad de datos de marketing, me gustaría comparar enfoques.