DATA ANALYSIS

Análisis de Datos e Inteligencia de Negocio

Transformamos datos crudos en ventaja competitiva. Diseñamos pipelines de datos robustos, dashboards estratégicos y modelos analíticos que revelan patrones ocultos y guían decisiones de alto impacto.

Pipelines ETL y ELT Automatizados

Diseñamos flujos de extracción, transformación y carga con orquestadores modernos que garantizan integridad, trazabilidad y tolerancia a fallos.

Dashboards Ejecutivos Interactivos

Visualizaciones personalizadas con Power BI, Metabase y soluciones web a medida que comunican KPIs críticos de forma instantánea y comprensible.

Data Warehousing y Data Lakes

Arquitecturas de almacenamiento analítico con modelado dimensional, particionado inteligente y optimización de consultas para grandes volúmenes de datos.

Análisis Estadístico Avanzado

Inferencia causal, tests A/B y modelos econométricos para medir el impacto real de tus decisiones de negocio con rigor estadístico.

Herramientas de Análisis de Datos

Utilizamos las plataformas más potentes de ingeniería y analítica de datos para cubrir el espectro completo desde la ingesta hasta la visualización.

PythonLenguaje Core
SQLConsultas
dbtTransformación
Apache AirflowOrquestación
Apache SparkBig Data
Power BIVisualización
MetabaseDashboards
Snowflake / BigQueryWarehousing
MODERN DATA STACK (ELT)

Modelado de Datos Modular con dbt & Snowflake

Adios a los scripts de SQL gigantes incomprobables. Estructuramos tus datos mediante capas (Staging, Intermediate, Marts) usando software engineering best practices: versionado Git, tests automáticos de datos (unique, not_null, referencial) y linaje transparente.

dbt Test SuitsValidación continua de anomalías en datos
Zero-Copy ClonePruebas analíticas sin duplicar almacenamiento
fct_mrr_subscriptions.sql (dbt model)
with monthly_orders as (
    select
        user_id,
        date_trunc('month', created_at) as order_month,
        sum(amount_usd) as total_mrr
    from {{ ref('stg_stripe_charges') }}
    group by 1, 2
)
select
    user_id,
    order_month,
    total_mrr,
    lag(total_mrr) over (partition by user_id order by order_month) as prev_mrr
from monthly_orders

¿Tus datos no están generando el valor que deberían?

Realizamos una auditoría gratuita de tu stack de datos actual y te mostramos exactamente dónde se pierde valor y cómo capturarlo.