Conectores
airbyte
- alimenta
- Normalizar
Todos los casos de estudio
SaaSPipelines de datosDashboards4 meses
Analítica de comercio plug-and-play
Dar de alta a un cliente nuevo costaba tres semanas de ingeniería. Ahora lleva dos días y ningún ingeniero.
Onboarding de tenants
2 días
Conector + plantilla, autoservicio
Antes
3 semanas
Integración a medida por tenant
En términos claros
Qué es esto.
Sin jerga en esta sección. La descripción técnica está más abajo.
Qué estaba fallando
Cada cliente nuevo necesitaba una integración a medida antes de ver un solo dashboard, así que el equipo comercial hacía cola detrás de ingeniería. Mientras tanto, las cifras de ingresos de esos dashboards se iban alejando en silencio de lo que reportaba finanzas.
Qué construimos
Construimos un conector estándar y una plantilla lista que el propio cliente puede configurar, y vinculamos cada cifra de ingresos a la definición que realmente usa finanzas.
Qué cambió
El onboarding bajó de tres semanas a dos días y ya no necesita ningún ingeniero, así que ventas dejó de esperar. Las consultas a soporte del tipo "por qué difieren estas dos cifras" cayeron de forma marcada.
Arquitectura
Cómo encaja todo.
Recorra las etapas. Todo lo marcado como añadido es un componente que no existía antes de este proyecto.
Normalizar
canónico
- recibe de
- Conectores
- alimenta
- Control de calidadtest
Control de calidad
contratos
- recibe de
- Normalizartest
- alimenta
- BigQuery
BigQuery
multi-tenant
- recibe de
- Control de calidad
- alimenta
- Capa de métricas
Capa de métricas
dbt
- recibe de
- BigQuery
- alimenta
- Dashboards
Dashboards
con plantilla
- recibe de
- Capa de métricas
Conectores
airbyte
- alimenta
- Normalizar
Normalizar
canónico
- recibe de
- Conectores
- alimenta
- Control de calidadtest
Control de calidad
contratos
Esto lo añadimos nosotros- recibe de
- Normalizartest
- alimenta
- BigQuery
BigQuery
multi-tenant
- recibe de
- Control de calidad
- alimenta
- Capa de métricas
Capa de métricas
dbt
Esto lo añadimos nosotros- recibe de
- BigQuery
- alimenta
- Dashboards
Dashboards
con plantilla
- recibe de
- Capa de métricas
La descripción
Cómo se construiría.
Dataset, enfoque, métricas objetivo y stack. Escrito para quien tenga que revisarlo.
SaaSPipelines de datosDashboards4 meses
Analítica de comercio plug-and-play
Ingesta multi-tenant y analítica de ingresos que aceleran el onboarding de pymes con definiciones de KPI estables.
Problema
Cada tenant nuevo necesitaba una integración a medida, así que el onboarding costaba semanas de ingeniería y los dashboards se desviaban en silencio de la definición de ingresos de finanzas.
Dataset
- filas
- 58M pedidos
- features
- 112
- fuentes
- Shopify, Stripe, Ads, CSV
- ventana
- 18 meses
Enfoque
- 01Construimos conectores reutilizables que normalizan a un esquema de comercio canónico
- 02Añadimos controles automáticos de calidad de datos en el punto de ingesta
- 03Modelamos la lógica de ingresos una sola vez en una capa de métricas gobernada
- 04Dashboards con plantilla y ajustes de administración por tenant
Métricas
- 2 días
- tiempo de onboarding desde 3 semanas
- 94%
- cobertura de esquema mapeo automático
- 312
- fallos de QA detectados antes de la carga
- 100%
- paridad de métricas frente a finanzas
Evidencia
- fuente
- Diseño de referencia
- cifras
- Ilustrativo: valores típicos para este diseño
- medición
- No medido. Valores típicos para un diseño de referencia de este tipo, no observados en el sistema de un cliente.
- referencia
- No disponible para este proyecto
- última revisión
- 2026-08-25
Impacto en el negocio
- El onboarding autoservicio sacó a ingeniería del ciclo de ventas
- Una única fuente de verdad para los KPIs de suscripción y comercio
- La carga de soporte por consultas de reporting bajó de forma marcada
Stack tecnológico
- TypeScript
- Next.js
- PostgreSQL
- BigQuery
- Temporal
- dbt
- Airbyte
- Metabase
Siguiente paso
¿Necesita un sistema como este?
Responda seis preguntas y le diremos si este planteamiento encaja con su problema, también cuando no encaja.