Fuentes dispersas
Estructuras, históricos y definiciones de métricas diferentes.
MARKETING DATA ENGINEERING
Tu data warehouse de marketing.Listo para reporting.
Desarrollo o mejoro tu warehouse en BigQuery para centralizar las fuentes de marketing que utiliza tu equipo y reducir la preparación manual de cada reporte. Recibes modelos documentados, actualizaciones programadas y tablas validadas para dashboards y análisis.
Para agencias y equipos de marketing.
LA BASE DE TU REPORTING
TUS FUENTES
01Google Ads
02Meta Ads
03GA4 / CRM
BigQueryLimpiar · Modelar · Validar
Modelo documentado
TABLAS PARA REPORTING
Campañas
Resultados
01 / EL PROBLEMA
Demasiado tiempo se va preparando 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.
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.
02 / QUÉ INCLUYE
Una base de datos que tu equipo realmente puede usar.
La implementación se construye alrededor de un caso definido de reporting o análisis, con fuentes, reglas de datos y entregables claros.
Validado con datos, no solo con una conexión activa.
Antes de la entrega revisamos cobertura, reglas de calidad y diferencias frente al origen.
01
Integraciones y cargas
Conexión de las fuentes acordadas, con 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 el caso de uso definido.
04
Controles y entrega operativa
Validaciones, registro de incidencias y documentación para revisar actualizaciones y gestionar excepciones.
El servicio principal entrega la base de datos. El diseño completo de dashboards, presentaciones y su distribución automática se definen como un alcance adicional cuando se necesitan.
03 / DEMO INTERACTIVA
Mira qué pasa cuando los datos vuelven a llegar.
Explora un ejemplo con datos sintéticos y observa cómo las cargas repetidas, las actualizaciones y las excepciones afectan el resultado de reporting.
5 etapas · aproximadamente 12 segundos
Simulación interactiva con datos sintéticos. No se conecta a cuentas reales ni procesa datos de clientes.
Google AdsMeta AdsLinkedIn Ads
- Ingestar01
- Transformar02
- Validar03
- Cargar04
- Resultado05
Las métricas comparables utilizan el mismo periodo, moneda y definiciones documentadas.
Tabla para reporting
Una fila por plataforma, cuenta, campaña y día.
| Fuente / campaña | Inversión | Clics | Estado |
|---|---|---|---|
| Google AdsG-01 · Búsqueda de marca | USD 1.200 | 1.200 | Válido |
| Meta AdsM-01 · Prospección | USD 1.000 | 2.000 | Válido |
| Google AdsG-01 · Búsqueda genérica | USD 500 | 450 | Válido |
| LinkedIn AdsL-01 · Información de fondos | USD 300 | 150 | Válido |
| Total validado | USD 3.000 | 3.800 | 4 filas |
- Registros de entrada
- 6
- Registros válidos
- 4
- Duplicados
- 2
- Excepciones
- 0
- Filas para reporting
- 4
Ejemplo validado. Puedes repetir la carga o simular un cambio.
04 / CÓMO TRABAJO
Un proceso claro. Una base utilizable.
Partimos de un caso de uso concreto y dejamos documentados el modelo de datos, los controles y la entrega.
- 01
Definir y conectar
Revisamos tus fuentes, cuentas, cobertura histórica y frecuencia de actualización. Configuro la extracción y mantengo trazabilidad hacia el origen.
- 02
Construir y validar
Organizo las tablas, documento las métricas y contrasto los resultados con las fuentes acordadas.
- 03
Entregar y habilitar
Entrego las tablas listas para reporting, las validaciones y una guía para operar el flujo y revisar excepciones.
05 / HERRAMIENTAS PRINCIPALES
Herramientas reales. Según tu entorno.
El stack exacto depende de las fuentes, el entorno existente y el alcance acordado.
- Google Ads
- Meta
- GA4
- BigQuery
- SQL
- Python
- Looker Studio
- dbt / Dataform
06 / ANTES DE EMPEZAR
Alcance y preguntas frecuentes.
Antes de implementar, acordamos las fuentes, el histórico disponible, los entregables requeridos, la frecuencia de actualización y los criterios de aceptación.
01¿Puedes trabajar con mi warehouse actual?
Sí. Primero revisamos lo que ya existe y definimos qué conviene conservar, corregir o ampliar. Resolver un caso de uso específico no requiere reconstruir todo el entorno.
02¿Incluye dashboards o reportes terminados?
El alcance principal entrega el warehouse y las tablas listas para reporting. El diseño completo de dashboards, presentaciones y distribución automática puede añadirse como un alcance separado de Reporting Automation.
03¿Qué necesitas para comenzar?
Necesito entender tus fuentes, la necesidad de reporting o análisis y el proceso actual. Los accesos necesarios se definen después de revisar el alcance; no necesitas compartir credenciales en la conversación inicial.
04¿Cómo se definen el presupuesto y el plazo?
Dependen del número y accesibilidad de las fuentes, el histórico disponible, la frecuencia de actualización, la complejidad del modelo y los entregables requeridos. La propuesta separa el trabajo de implementación de los costes de plataforma y soporte continuo.
¿TIENES UN PROYECTO DE DATOS?
Hablemos.
Cuéntame qué necesita tu equipo.
Cuéntame qué fuentes utilizas, qué problema de reporting necesitas resolver y qué está dificultando el proceso. Podemos revisar si este servicio encaja y definir el siguiente paso.
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