Qué problema existía
Cada cliente trabaja con su propia combinación de plataformas: publicidad, analítica web, tienda online. Cada una exporta sus datos con un formato, una granularidad y unas definiciones diferentes. Responder a una pregunta sencilla —qué campañas generan ventas— exigía descargar, limpiar y cruzar información a mano.
Cuál fue mi intervención
Diseñar e implementar procesos de ingesta desde varias plataformas, normalizar la información en un modelo común y añadir controles de calidad para detectar datos incompletos, duplicados o incoherentes antes de que llegaran a un informe.
Qué se construyó
- Procesos de ingesta automáticos desde distintas fuentes de marketing y comercio electrónico.
- Una estructura por capas (datos en bruto, datos depurados y datos listos para análisis), con trazabilidad de cada paso.
- Validaciones de calidad sobre los datos que entran.
- Una base preparada para varios clientes, sobre la que se apoyan los informes y un asistente analítico conversacional.
En qué estado está
Es un trabajo continuado que sigue evolucionando: se incorporan fuentes y se ajustan los modelos de datos a medida que aparecen nuevas necesidades.
Qué se puede mostrar
Por confidencialidad no publico datos ni capturas reales. En una conversación puedo explicar la arquitectura y el enfoque de validación con más detalle, o enseñarlo con datos sintéticos.