Por qué tus cuadros de mando no cuadran entre sí
El informe de marketing da una cifra de leads, el CRM da otra y la presentación de dirección, una tercera. Nadie miente: cada informe saca los datos de un sitio distinto y con filtros distintos. Así que las reuniones empiezan discutiendo qué número vale y el analista se pasa la semana cuadrando tablas en lugar de responder preguntas.
Una estrategia de datos lo resuelve desde abajo: decidir qué fuentes importan, dónde se juntan, cómo se transforman, quién define cada métrica y quién puede ver qué, y construirlo para que funcione solo. Con esa base, el cuadro de mando, el modelo de IA o el agente conversacional que pongas encima responden con los mismos números.
En from Analytics trabajamos desde Madrid con equipos comerciales y de marketing de empresas medianas de toda Europa. Unimos sus fuentes en una única fuente de verdad, en la plataforma cloud que mejor encaje, y la dejamos lista para activar. Se acabaron los cuadros de mando que se contradicen y las exportaciones a mano.
Qué fuentes unificamos en tu arquitectura de datos
El pipeline de datos completo: de la ingesta al gobierno
- 1IngestaLlevamos los datos de cada fuente al data warehouse de forma automática y programada, sin exportaciones a mano.
- 2Transformación con dbtLimpiamos, unimos y renombramos en SQL versionado, con pruebas que avisan cuando una fuente cambia o llegan datos raros.
- 3ModeladoTablas pensadas para el negocio (clientes, oportunidades, campañas, pedidos) con las relaciones ya resueltas.
- 4Métricas definidas una vezQué es un lead cualificado o cómo se calcula el margen se decide una vez y vale para todos los informes.
- 5Gobierno del datoQuién responde de cada fuente, quién puede ver qué datos y qué contiene cada tabla, documentado.
Arquitectura BI: dónde encaja cada pieza
Una arquitectura BI bien planteada separa tres capas. Abajo está el almacenamiento: el data warehouse o lakehouse donde viven los datos ya limpios. En medio, la capa de modelado y métricas, donde cada cálculo se define una sola vez. Arriba, lo que usa el equipo: cuadros de mando en Power BI, Looker o Tableau, modelos predictivos como el de riesgo de abandono y agentes conversacionales como Sales Copilot.
La ventaja es práctica: si cambias de herramienta de visualización, lo de abajo no se rehace, y lo que responde el agente de IA sale de las mismas tablas que el cuadro de mando del director comercial.
Cómo elegimos plataforma: Google Cloud, Azure, AWS, Databricks o Snowflake
No partimos de una plataforma favorita. Partimos de lo que ya tienes y de hacia dónde vas:
- Si tus datos de marketing salen sobre todo de GA4 y Google Ads, BigQuery en Google Cloud suele ser el camino más directo.
- Si tu empresa trabaja con Microsoft 365 y Power BI, Azure y Microsoft Fabric encajan con lo que el equipo ya conoce.
- Si tu infraestructura ya está en AWS, construimos ahí en lugar de sumar otro proveedor.
- Si además de BI necesitas ciencia de datos o manejas mucho volumen, Databricks y Snowflake son opciones a valorar.
Miramos también quién lo va a mantener, qué exige tu política de seguridad y cuánto cuesta cada opción con tu volumen real. Si la plataforma que ya tienes sirve, no te proponemos cambiarla.
Preguntas frecuentes sobre estrategia de datos
¿Qué incluye exactamente una estrategia de datos?
Decidir qué datos necesita el negocio, de qué fuentes salen, dónde se juntan, cómo se definen las métricas y quién puede ver qué, y después construir el pipeline para que funcione sin trabajo manual.
¿Necesito un data warehouse si ya tengo Power BI o Looker Studio?
Con una o dos fuentes, quizá no. Cuando juntas CRM, ERP, analítica web y publicidad, conectarlo todo directamente a la herramienta de visualización acaba en cálculos duplicados y cuadros de mando que no cuadran.
¿Hay que cambiar de plataforma cloud?
No necesariamente. Si lo que tienes sirve, construimos encima, y solo proponemos otra opción cuando hay un motivo concreto que te podamos explicar.
¿Por qué trabajáis con dbt?
Porque deja las transformaciones escritas en SQL versionado, documentado y con pruebas, en lugar de repartidas en consultas sueltas que solo entiende quien las escribió.
Hablemos de tus fuentes de datos
En 30 minutos nos cuentas qué fuentes tienes y qué números no te cuadran. Te decimos si podemos ayudarte, y si no, también te lo decimos.
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