Servicios

Trabajo en tres áreas complementarias, organizadas alrededor de la fiabilidad de los pipelines, la claridad analítica y la automatización.

Data Engineering en GCP

Para equipos que necesitan centralizar fuentes dispersas y hacer que sus flujos sean más operables.

• Conectar APIs, ficheros, ERP o herramientas operativas en un flujo estructurado
• Construir pipelines ETL de ingestión, transformación y carga
• Organizar y optimizar el almacenamiento en BigQuery
• Orquestar tareas recurrentes con Airflow

Stack: GCP, BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Cloud Run, Airflow, Docker, Python, SQL

Analytics y bases de reporting

Para equipos que tienen datos, pero todavía no cuentan con una capa analítica clara y fiable.

• Modelar tablas SQL a partir de la lógica de negocio y los KPIs
• Preparar bases de reporting para dashboards y análisis recurrentes
• Aclarar definiciones para mantener la coherencia de los indicadores
• Acompañar análisis operativos, logísticos, comerciales o marketing

Stack: SQL, BigQuery, SQL Server, Power BI, Looker Studio, Python

Automatización de workflows data

Para equipos que pierden demasiado tiempo en actualizaciones, sincronizaciones o controles manuales.

• Automatizar tareas recurrentes con Python y servicios cloud
• Reducir trabajo manual en los flujos de reporting operativo
• Añadir puntos de monitorización y control cuando hace falta
• Entregar workflows más fáciles de mantener en el tiempo

Stack: Python, Cloud Run, BigQuery, SQL, orquestación ligera

Modalidad

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