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Análisis de datos con BigQuery

Análisis de datos con BigQuery para tu empresa

Centralizamos y analizamos los datos de tu empresa con BigQuery, el data warehouse de Google Cloud. Reunimos en un solo lugar la información de Google Analytics 4, tus campañas, tus ventas y tu CRM, armamos tablas listas para consultar y conectamos tableros en Looker Studio, cuidando que las consultas no generen costos innecesarios.

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Qué hacemos con BigQuery

BigQuery es un data warehouse serverless de Google Cloud: guarda grandes volúmenes de datos y permite consultarlos con SQL de forma muy rápida, sin administrar servidores. Lo usamos para que tu empresa deje de cruzar planillas a mano y tenga una única fuente de datos para sus decisiones.

El trabajo tiene tres capas:

Ingesta: traer los datos de cada fuente a BigQuery de forma automática y periódica.
Modelado: limpiar, unificar y transformar esos datos en tablas que respondan preguntas concretas.
Visualización: conectar las tablas con tableros que tu equipo consulta todos los días.

Preguntas que responde un buen modelo de datos

¿Qué campañas traen clientes que vuelven a comprar, y no solo una primera venta?
¿Cuánto tarda un lead en convertirse en cliente según su origen?
¿Qué productos se ven mucho y se venden poco?
¿Cómo cambia el ticket promedio por provincia, canal o temporada?
¿Dónde abandonan los usuarios el proceso de compra?

Responder estas preguntas suele requerir datos de varias herramientas a la vez, algo que los informes de cada plataforma no pueden hacer por separado.

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Señales de que necesitás un data warehouse

Armás reportes cada semana copiando datos de varias plataformas a una planilla.
Los informes de Google Analytics 4 se quedan cortos o muestran datos agregados que no te sirven.
Tu planilla de ventas ya es demasiado grande para trabajar con comodidad.
Querés medir resultados de marketing contra ventas reales, no solo contra conversiones declaradas.

Cómo lo implementamos

Definimos las preguntas y los indicadores que importan para tu negocio.
Conectamos las fuentes: exportación de Google Analytics 4, transferencias de Google Ads y cargas desde tu base de datos o tu CRM.
Modelamos los datos con tablas particionadas por fecha y consultas programadas que actualizan los resúmenes.
Controlamos el costo con límites de bytes por consulta, vencimiento de tablas temporales y alertas de presupuesto.
Armamos los tableros con informes en Looker Studio conectados a las tablas resumidas.
Definimos accesos por persona o por área, para que cada uno vea lo que le corresponde.

Si los datos de origen no son confiables, primero revisamos la implementación de Google Analytics 4, porque ningún análisis mejora datos mal medidos.

Qué recibís

Un proyecto de BigQuery con tus fuentes de datos conectadas y actualizadas.
Tablas modeladas y documentadas, con la definición de cada indicador.
Tableros en Looker Studio listos para usar.
Controles de costo y de acceso configurados.

Preguntas frecuentes

¿Tenés otra duda? Escribinos por WhatsApp.

¿Qué es un data warehouse?

Es una base de datos pensada para analizar información, no para operar un sistema. Reúne datos de distintas fuentes, como ventas, campañas y comportamiento en el sitio, organizados para responder preguntas de negocio con rapidez. BigQuery es el data warehouse de Google Cloud y no requiere administrar servidores: se consulta directamente con SQL.

¿Cómo se exportan los datos de Google Analytics 4 a BigQuery?

Google Analytics 4 tiene una vinculación nativa con BigQuery que se activa desde la administración de la propiedad. A partir de ese momento, los eventos se exportan con todo su detalle, sin el muestreo ni los umbrales que a veces aplican los informes de la interfaz. La exportación no incluye el historial anterior a la vinculación, así que conviene activarla cuanto antes.

¿Cómo se cobra BigQuery?

BigQuery cobra por separado el almacenamiento de los datos y el procesamiento de las consultas. En el modelo bajo demanda, cada consulta se cobra según el volumen de datos que lee, por eso una consulta mal escrita puede salir cara. Diseñamos las tablas particionadas y agrupadas para que cada consulta lea solo lo necesario, y configuramos límites por consulta.

¿Necesito saber SQL para usar los datos?

No. Nosotros escribimos las consultas y armamos tablas resumidas que se conectan a tableros en Looker Studio, donde tu equipo filtra por fecha, canal o producto sin escribir código. Si en tu empresa hay alguien que quiere hacer análisis propios, le dejamos tablas documentadas y ejemplos de consultas para empezar.

¿Qué fuentes de datos se pueden centralizar en BigQuery?

Además de Google Analytics 4, Google ofrece transferencias automáticas desde Google Ads, YouTube y otros servicios propios. Los datos de tu tienda, tu CRM o tu sistema de gestión se cargan por API, desde tu base de datos o con flujos de n8n. Las planillas de Google Sheets también se pueden consultar directamente desde BigQuery.