Especialistas en Data Warehouse

De Datos Crudos a Decisiones de Negocio
con BigQuery Analytics

Google BigQuery es un data warehouse serverless que escala a petabytes sin que nadie tenga que administrar infraestructura. Diseñamos los esquemas, construimos los pipelines de ingesta en streaming, implementamos BigQuery ML para entrenar modelos directamente sobre los datos y conectamos Looker Studio para los dashboards, así tu equipo tiene datos actualizados sin gestionar un solo servidor.

Construir mi Data Warehouse → Vista General de GCP

Petabyte

Escala sin dimensionar clústeres

Serverless

Pagas por consulta, no por hora

Streaming

Frescura de datos en milisegundos

ML-Nativo

Entrena modelos dentro de SQL

Analítica a Cualquier Escala

BigQuery separa el cómputo del almacenamiento: pagas por el espacio que usas y por las consultas que ejecutas. Para clientes que vienen de Postgres o MySQL, la diferencia se nota rápido. Consultas que tardaban horas en una base OLTP corren en segundos aquí, y no hay índices que afinar, ni vacuums que programar, ni capacidad de disco que vigilar.

Diseñamos las implementaciones en capas: una zona de aterrizaje para los datos crudos, una capa de transformación con dbt o procedimientos BQML, datasets curados y listos para las herramientas de BI, y seguridad a nivel de fila para que cada usuario vea solo lo que le corresponde.

✓ Tablas particionadas y agrupadas para optimizar el costo de las consultas

✓ Streaming de Pub/Sub a BigQuery para tener los datos frescos en menos de un minuto

✓ dbt (data build tool) para una lógica de transformación modular y con tests

✓ BigQuery ML: regresión, clasificación y modelos LLM directamente en SQL

✓ Vistas autorizadas y seguridad a nivel de fila para datos multi-tenant

✓ Looker Studio y Looker para que el negocio consulte sus propios datos

Data Warehouse Financiero

Consolidamos datos de transacciones, eventos de ledger y CRM en un warehouse BigQuery bien gobernado. Construimos dashboards de rendimiento de portafolio, exposición al riesgo e informes regulatorios, actualizados casi en tiempo real.

Pipelines de Machine Learning

Usamos BigQuery ML para entrenar modelos de detección de fraude, predicción de abandono y estimación de LTV directamente sobre tu data warehouse, sin extraer datos ni levantar infraestructura de ML aparte.

Operational Data Store

Reemplazamos las consultas de reporting ad-hoc contra tu base OLTP con vistas materializadas y consultas programadas en BigQuery. Así sacamos la carga de analítica de los sistemas de producción y le damos a los analistas un sandbox seguro.

Integración de Múltiples Fuentes

Combinamos datos de Stripe, HubSpot, tu core bancario y APIs propias en un modelo único de BigQuery. Construimos las extracciones programadas, los mapeos de esquema y la lógica de deduplicación.

Preguntas Frecuentes sobre BigQuery

¿Cómo funciona el precio de BigQuery? ¿Se puede disparar el costo?+

El pricing de BigQuery tiene dos modelos: on-demand, donde pagas por TB de datos escaneados en cada consulta, y slots comprometidos, que es capacidad de cómputo reservada. Para la mayoría de clientes que están empezando, on-demand es rentable y predecible siempre que las consultas estén bien diseñadas, usando tablas particionadas, seleccionando solo las columnas necesarias y apoyándose en vistas materializadas para reducir el volumen escaneado. Además configuramos controles de costo, como estimadores de costo por consulta, cuotas por dataset y alertas en Slack cuando una consulta sale cara, para que no haya sorpresas en la factura.

Hoy usamos PostgreSQL para toda la analítica. ¿Deberíamos migrar a BigQuery?+

Si tus consultas de analítica están ralentizando el Postgres de producción, escaneando tablas grandes o necesitando agregaciones complejas sobre millones de filas, sí, BigQuery es la respuesta correcta. La migración normalmente implica montar un dataset de BigQuery en paralelo, replicar el histórico y migrar las consultas de BI una por una. Postgres se queda para OLTP (transacciones, escrituras) y BigQuery pasa a manejar toda la analítica. Nos encargamos del proceso completo.

¿Qué es BigQuery ML y cuándo conviene usarlo?+

BigQuery ML permite entrenar modelos de machine learning usando SQL, sin Python, sin notebooks de Jupyter y sin exportar datos a otro lado. Incluye regresión lineal y logística, random forests, boosted trees, e incluso integración con LLMs vía Vertex AI. Es más útil cuando el equipo de datos necesita iterar rápido sobre datos tabulares (scoring de fraude, predicción de abandono) y no quiere mantener infraestructura de modelos aparte. Para modelos de producción que necesitan arquitecturas a medida, usamos entrenamiento en Vertex AI y dejamos a BigQuery como fuente de datos.

¿Cómo manejan la gobernanza de datos y el control de acceso?+

BigQuery se integra muy bien con IAM. Implementamos seguridad a nivel de columna para campos con PII, seguridad a nivel de fila para datasets multi-tenant y vistas autorizadas, para que los analistas consulten datasets curados sin tocar las tablas crudas. Todos los cambios de acceso quedan auditados en Cloud Audit Logs. Para clientes en sectores regulados, configuramos VPC Service Controls para que los datos de BigQuery no salgan nunca del perímetro de tu red privada.

¿Cuánto tiempo toma montar un data warehouse en BigQuery?+

Una configuración básica (una zona de aterrizaje, la integración de una fuente y un dashboard de BI) toma entre 2 y 3 semanas. Una plataforma de datos completa, con varias fuentes, transformaciones en dbt, modelos de ML y una capa de BI gobernada, suele ser un proyecto de 2 a 3 meses. Lo entregamos por fases: tienes datos accionables desde la primera semana, no hasta el tercer mes.

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