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No un volcado de tablas: un modelo donde «ingresos» es lo mismo para todos.

EL PUENTE ANALÍTICO

Ingesta batch y streaming
Cargas por ventanas o flujos de baja latencia: la frecuencia sigue a la decisión, no a la moda del streaming.
ETL y ELT
Transformar antes o después de la carga, según el stack. Lógica de negocio versionada, no scripts dispersos.
Warehouse y data marts
Modelo de lectura desnormalizado (hechos y dimensiones). BigQuery, Snowflake, Fabric o marts dedicados cuando multi-fuente e histórico lo exigen.
dbt y transformaciones gobernadas
SQL versionado, tests y docs. El warehouse sigue siendo fiable cuando cambia el equipo.
Capa semántica
Métricas compartidas una sola vez (Power BI Semantic Model, LookML, dbt Metrics, Fabric). El mismo «ingreso» en cada informe.
Gobernanza de métricas
Owners, quién aprueba definiciones, quién puede cambiarlas. Sin esto, la Single Source of Truth se degrada en el primer hotfix.

Línea operativa

Esta profundización forma parte de Data analytics.

Otras profundizaciones

Misma línea operativa, otras partes del perímetro.

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Preguntas frecuentes

Lo que nos preguntan a menudo

FAQ

¿Qué incluye la plataforma de datos?

Ingestion (batch o streaming), ETL/ELT, modelado hacia un warehouse o data mart, transformaciones versionadas (dbt o equivalente), semantic layer y conexión al BI. Objetivo: una Single Source of Truth, no un volcado de tablas.

¿Hace falta siempre un data warehouse?

Resulta útil cuando las decisiones dependen de varios sistemas, se necesita histórico fiable, quieren versionar los KPI o la base operativa ya no es el lugar adecuado para el análisis. No es obligatorio el primer día.

¿Qué es el semantic layer?

La capa donde «ingresos», «lead cualificado» y el resto de métricas viven una sola vez (Power BI Semantic Model, LookML, dbt Metrics, Fabric). Evita que cada informe reinvente la fórmula.

¿Relación con reporting e integraciones?

Las integraciones y la calidad de las fuentes alimentan la plataforma; el reporting ejecutivo la lee. Mismo perímetro de data analytics, con la pieza de engineering explícita.