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Un solo número por KPI en todas las áreas.

Construimos el stack de datos completo: ingesta, modelado dimensional, gobernanza, calidad y visualización. Power BI, Tableau, Looker, Snowflake, Databricks — usamos lo que mejor encaja con tu organización en lugar de lo que más nos conviene vender. El objetivo siempre es el mismo: que los comités tomen decisiones con números que coinciden entre áreas.

Problemas recurrentes

01Tres áreas reportan tres números distintos para el mismo KPI
02Reportes ejecutivos que llegan 5 días después del cierre
03Pipeline de ingesta que se rompe cada vez que cambia un proveedor
04Equipo de analítica consumido al 80% en limpiar Excel
05Comité directivo decidiendo por intuición porque "los datos no están listos"

Qué entregamos

01Modelo semántico único + capa de gobernanza con linaje
02Pipelines de ingesta idempotentes (Airbyte / Fivetran / custom)
03Warehouse / lake-house gobernado (Snowflake, Databricks, BigQuery)
04Dashboards ejecutivos accionables (Power BI, Tableau, Looker)
05Programa de data quality con SLAs por dataset
06Capacitación al equipo interno para mantener el stack

Casos del equipo

Caso 01
Retail con 12 fuentes de datos: unificación en Snowflake + dbt, time-to-insight bajó de 4 días a 4 horas
Caso 02
Banco: pipeline automatizado de reportes a Superintendencia Financiera (10 reportes mensuales que tomaban 2 semanas de equipo)
Caso 03
SaaS B2B: definición de KPIs accionables + dashboard ejecutivo en Looker — decisiones de pricing en lugar de reuniones de pricing
Caso 04
E-commerce: catálogo de 30k SKUs con motor de recomendaciones (vector DB + collaborative filtering)

Cifras y empresas anonimizadas o públicas con autorización. Referencias detalladas bajo NDA.

Stack típico que dominamos

Power BITableauLookerSnowflakeDatabricksdbtAirbyteFivetranAirflowPostgreSQLBigQuery

Preguntas que más recibimos

01¿Power BI, Tableau o Looker?

Depende del contexto: equipo Microsoft → Power BI (más barato, integración nativa); equipo data-mature con licencias existentes → Tableau (mejor analítica visual); empresas Google Cloud o que valoran semantic layer → Looker (modelado en LookML).

02¿Snowflake o Databricks?

Snowflake gana en SQL puro y separación storage/compute predecible. Databricks gana cuando necesitas ML serio y procesamiento Spark. Para la mayoría de empresas medianas LATAM, Snowflake es la primera apuesta — más simple de operar.

03¿Y si ya tenemos un warehouse pero está roto?

Empezamos con un diagnóstico de la deuda técnica del modelo (¿está dimensional?, ¿hay linaje?, ¿tests de data quality?). Casi siempre es más rápido refactorizar por dominios que migrar completo.