Datos y visualización
Bodega de datos en BigQuery: tus datos de marketing y ventas en un solo lugar
Reunimos GA4, publicidad, CRM y ventas en una bodega de datos ordenada y documentada, lista para tableros, análisis y modelos.
Qué es
Qué es una bodega de datos
Una bodega de datos (data warehouse) es una base de datos pensada para el análisis: centraliza datos de varias fuentes. El modelado es transformar esos datos crudos en tablas limpias y consistentes, normalmente en capas (datos crudos, datos depurados y tablas listas para el negocio). En el enfoque ELT se cargan primero los datos a la bodega y se transforman dentro de ella; en ETL se transforman antes de cargar.
FuentesGA4, publicidad, CRM, ventas y hojas
IngestaCarga ordenada a la bodega (BigQuery)
ModeladoCapas: crudo, depurado y listo para el negocio
Tableros y análisisLooker Studio, modelos y reportes
Para quién es
Para quién es una bodega de datos
Empresas con datos en varios sistemas
GA4, plataformas publicitarias, CRM, ERP o tienda, que no se hablan.
Equipos que llegan a los límites de GA4
O de las conexiones directas de Looker Studio.
Organizaciones que quieren sus datos crudos
Ser dueñas de la información y construir sobre ella.
Problema y señales
Cuando cada reporte da una cifra distinta
Estas son las señales de que tus datos necesitan un lugar común:
Cada reporte une datos a mano y da una cifra distinta.
Los tableros son lentos o se rompen con cada cambio de fuente.
GA4 limita tus análisis (muestreo en algunos reportes, límites de cardinalidad, retención de datos en las exploraciones).
Necesitas cruzar marketing con ventas reales y no existe un lugar común.
La definición de una métrica cambia según quién la calcule.
Qué incluye
Qué incluye la bodega de datos
Levantamiento
De fuentes y preguntas de negocio.
Diseño del modelo
Capas, convenciones de nombres y diccionario de datos.
Ingesta de fuentes
Exportación de GA4 a BigQuery, más Google Ads, Meta, CRM, ventas y hojas.
Transformaciones versionadas
Con pruebas automáticas de calidad: campos únicos, no nulos, relaciones entre tablas y valores aceptados.
Programación de las cargas
Para que los datos se actualicen solos.
Control de costos
Particiones, clustering, presupuestos y cuotas de consulta.
Permisos y gobierno
Quién puede ver qué.
Documentación y linaje
De dónde viene cada dato, y tablas listas para conectar a Looker Studio.
Cómo trabajamos
Cómo trabajamos, paso a paso
Descubrimiento
Fuentes, preguntas y usuarios.
Diseño
Del modelo y de la arquitectura.
Ingesta por prioridad
Cargamos primero las fuentes que más importan.
Transformación y pruebas
Con controles de calidad automáticos.
Conciliación
Contrastamos con las cifras que ya conoce el negocio.
Publicación
Para tableros y análisis.
Documentación y entrega
Y operación y mejora, si se contrata.
Herramientas
Las herramientas con las que trabajamos
Cómo se mide el éxito
Cómo sabemos que la bodega funciona
Las pruebas automáticas de calidad pasan y los fallos se detectan.
La frescura de los datos (última actualización) cumple lo acordado.
Las cifras concilian con las fuentes de origen.
El costo mensual de consultas queda dentro del presupuesto.
Baja el tiempo necesario para armar un reporte nuevo.
No prometemos cifras de ahorro: medimos la calidad, la frescura y el costo de tus datos.
Errores comunes
Errores comunes al armar una bodega
Cargar todo sin modelar: se obtiene un “pantano de datos” difícil de usar.
No versionar las transformaciones.
Hacer consultas SELECT * sin filtrar por partición, que encarecen la factura.
No definir cada métrica una sola vez, con un único responsable.
Activar la exportación de GA4 tarde: no es retroactiva, solo guarda datos desde que se activa.
Olvidar los permisos y dejar datos personales accesibles a todos.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre la bodega de datos
¿Necesito una bodega si ya tengo GA4?
Si tus preguntas se responden dentro de GA4 y no cruzas fuentes, quizá no. Cuando necesitas datos crudos, cruces con ventas o más control, sí tiene sentido.
¿BigQuery es caro?
Se cobra por almacenamiento y por datos procesados en consultas, y existe una capa gratuita mensual. Con buen diseño (particiones, consultas acotadas) el costo suele ser manejable; lo estimamos con tus volúmenes.
¿Mis datos históricos de GA4 aparecen en BigQuery?
No: la exportación no es retroactiva. Por eso conviene activarla cuanto antes.
¿Qué diferencia hay entre dbt y Dataform?
Ambas herramientas gestionan transformaciones SQL versionadas y con pruebas. Dataform está integrado en Google Cloud; dbt es muy extendido y funciona con varias bodegas. Se elige según tu equipo y tu stack.
¿Qué diferencia hay entre ELT y ETL?
En ELT los datos se cargan primero a la bodega y se transforman dentro de ella; en ETL se transforman antes de cargarlos.
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