01
Diseño del warehouse
Elegimos la plataforma (BigQuery, Snowflake) y definimos la estructura según volumen y caso de uso.
Data & Reporting
Warehouse, dashboards y señal operativa
No hacemos reporting mensual en PowerPoint. Construimos infraestructura de datos viva: BigQuery o Snowflake, modelo propio con dbt, dashboards en Looker o Metabase y alertas conectadas a Slack. El dato llega donde se necesita, cuando se necesita.
Problema que resolvemos
Dashboards bonitos que nadie abre.
La organización tiene GA4, CRM, Ads y tres dashboards. Y aun así, el comité sigue mirando una hoja de cálculo que actualiza una persona los lunes.
Datos en silos
Cada equipo tiene su herramienta y nadie tiene la visión consolidada. Pipeline, inversión y cierre no se cruzan.
Reporting manual que ocupa a un equipo entero
Analistas dedicados a extraer, limpiar y montar informes. Tiempo que no se invierte en análisis ni decisión.
Comité sin visión financiera
Dirección pilota sin señal clara de contribución por canal, cohorte o segmento.
Cómo trabajamos
Warehouse → modelo → vista.
Construimos de abajo arriba. Primero la capa técnica, luego el modelo de datos y solo al final las vistas.
02
Modelo con dbt
Capa semántica reproducible: cohortes, LTV, atribución y métricas de negocio.
03
Dashboards por rol
CEO, marketing, ventas, operación reciben la vista que necesitan, no la misma vista para todos.
04
Alertas y rutinas
Slack-first: los umbrales críticos avisan. Revisiones semanales sobre dashboards, no sobre exports.
Qué incluye
Stack de datos moderno y probado.
Combinamos plataformas enterprise con tooling abierto que escala a tu medida.
01
Infraestructura
- BigQuery / Snowflake
- ETL con Fivetran / Airbyte
- Modelado con dbt
02
Visualización
- Looker Studio / Metabase
- Dashboards por rol
- Vistas ejecutivas y operativas
03
Activación
- Alertas Slack y email
- Audiencias reverse-ETL
- Integración con CRM y paid
Integración con el sistema
Consume datos. Alimenta decisiones.
Esta capa convierte la señal capturada por tracking en decisiones accionables en cada parte del sistema.
Pilar 03
Medición y decisión
Consume los eventos y conversiones del tracking server-side.
Analítica & Tracking
Pilar 01
Adquisición
Alimenta al comité y a los equipos de paid con señal de retorno real.
Paid MediaEstrategia de adquisición
Pilar 04
Operación y cierre
Dispara workflows y actualiza datos en CRM a través de reverse-ETL.
AutomatizaciónCRM & Pipeline
Señales de impacto
Rangos típicos tras 90 días.
El dashboard se mide por uso real, no por número de métricas.
−42%
Caso · SaaS · B2B
Nordic Lab
Del silencio operativo al forecast fiable
01
-80%
Tiempo en reporting manual
02
+3x
Velocidad de decisión semanal
03
100%
Adopción por rol clave
04
<5min
Latencia de datos operativos
Siguiente paso
¿Encaja Data & Reporting con tu sistema? Lo vemos en 60 minutos.
El diagnóstico estratégico revisa tu situación actual y define qué capa construir primero. No vendemos antes de entender.
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