Volver a Casos de Éxito
01
El Desafío
La organización tenía una plataforma de analytics en Looker y BigQuery en crecimiento que se estaba volviendo cada vez más crítica para las decisiones de negocio. Sin embargo, a medida que el uso escalaba, surgieron varios puntos de dolor:
- Performance lenta de dashboards: Los dashboards críticos del negocio tardaban demasiado en cargar, frustrando a los usuarios y reduciendo la adopción en toda la organización.
- Costos de BigQuery en escalada: Queries no optimizadas y falta de arquitectura de datos adecuada estaban incrementando los costos de cloud significativamente mes a mes.
- Brechas de gobernanza: Estructuras de carpetas fragmentadas, permisos inconsistentes y lógica duplicada en los modelos LookML hacían el mantenimiento cada vez más difícil.
- Autoservicio limitado: Los usuarios de negocio no podían explorar datos efectivamente por su cuenta, creando cuellos de botella y dependencia constante del equipo de datos.
- Overhead operativo manual: Tareas repetitivas de reportes estaban consumiendo tiempo valioso de ingeniería que podría invertirse en trabajo estratégico.
El objetivo era claro: transformar la plataforma de analytics en una base rápida, eficiente en costos, gobernada y lista para autoservicio que pudiera escalar con el negocio.
02
Arquitectura y Performance en Looker
Ejecutamos una optimización integral del entorno Looker, aplicando las mejores prácticas de Google y expertise profundo de la plataforma:
- Refactorización de modelos LookML: Rediseño completo de modelos siguiendo mejores prácticas — uso correcto de extends, constants y estructuras modulares para mantenibilidad.
- Optimización de Explores y Views: Simplificación de Explores y Views para reducir complejidad de queries, optimización de joins para minimizar escaneos de datos innecesarios.
- Implementación de estrategia PDT: Implementación estratégica de Persistent Derived Tables para agregaciones de uso frecuente, reduciendo drásticamente los tiempos de query.
- Datagroups y políticas de cache: Configuración de estrategias inteligentes de caching alineadas con requerimientos de frescura de datos, balanceando performance con actualidad.
LookML
Derived Tables
PDTs
Datagroups
Políticas de Cache
03
Optimización de BigQuery y FinOps
Implementamos un enfoque FinOps completo para controlar y reducir costos de datos en la nube mientras mejoramos la performance de queries:
- Refactorización de queries: Análisis y refactorización de queries SQL complejas para reducir bytes escaneados, eliminar operaciones redundantes y aprovechar las capacidades de optimización de BigQuery.
- Partitioning y clustering: Implementación de estrategias apropiadas de particionamiento y clustering alineadas con patrones reales de consumo de datos y filtros de queries.
- Análisis y monitoreo de costos: Establecimiento de visibilidad en costos de queries por dashboard, usuario y schedule — permitiendo decisiones basadas en datos sobre prioridades de optimización.
- Estrategias de eficiencia de recursos: Definición de políticas para uso eficiente de recursos en entornos productivos, incluyendo gestión de slots y priorización de queries.
BigQuery
Partitioning
Clustering
FinOps
Optimización de Costos
04
Gobernanza y Modelado Semántico
Establecimos gobernanza de nivel empresarial para asegurar que la plataforma se mantuviera mantenible y segura a medida que escalaba:
- Rediseño del modelo semántico: Reestructuración de modelos analíticos para mejorar mantenibilidad, habilitar autoservicio del negocio y eliminar lógica duplicada en la plataforma.
- User attributes y políticas de acceso: Implementación de user attributes sofisticados, jerarquías y políticas de acceso a datos para asegurar que los usuarios vean solo lo que deben.
- Gobernanza de contenido: Reorganización de estructuras de carpetas, establecimiento de convenciones de nombres y definición clara de ownership y permisos para todo el contenido de Looker.
- Seguridad y compliance: Implementación de controles de acceso estrictos asegurando cumplimiento con políticas internas de seguridad y privacidad, con separación clara entre entornos.
05
Automatización y Looker API
Desarrollamos soluciones de automatización para eliminar overhead manual y habilitar operaciones escalables:
- Scripts Python + Looker API: Construcción de automatización personalizada usando Looker API para automatizar generación de reportes, entregas programadas y tareas operativas.
- Reducción de dependencias manuales: Eliminación de tareas manuales repetitivas que consumían tiempo de ingeniería, liberando al equipo para trabajo estratégico.
- Integraciones de sistemas: Soporte a integraciones entre Looker y otros sistemas internos, habilitando flujos de datos automatizados y notificaciones.
Python
Looker API
Automatización
SDK
06
Experiencia de Usuario y Adopción
Más allá de la optimización técnica, nos enfocamos en asegurar la adopción real del negocio de la plataforma:
- Mejoras de UX en dashboards: Mejora del look & feel con navegación clara, jerarquía visual y presentación consistente de métricas en todos los dashboards.
- Filtros dinámicos y personalización: Implementación de filtros inteligentes y lógica personalizada adaptada a diferentes perfiles y roles de usuarios.
- Habilitación de autoservicio: Diseño de la capa semántica para empoderar a usuarios de negocio a explorar datos independientemente sin romper nada.
- Capacitación y documentación: Guía a equipos internos sobre mejores prácticas y capacidades de la plataforma.
07
Los Resultados
La optimización integral entregó impacto medible en todas las dimensiones:
↓ 40%+
Tiempos de Carga de Dashboards
↓ 30%+
Costos de BigQuery
↑ 3x
Autoservicio del Negocio
↓ 80%
Tareas Manuales de Reportes
- Dashboards más rápidos y confiables: Los dashboards críticos de negocio ahora cargan significativamente más rápido, impulsando mayor adopción y confianza de los usuarios en la plataforma.
- Reducción de costos operativos: Los costos de BigQuery disminuyeron sustancialmente a través de optimización de queries, particionamiento adecuado y estrategias inteligentes de caching.
- Mayor autonomía del negocio: Los usuarios de negocio ahora pueden autoabastecerse para necesidades de analytics y reportes, reduciendo dependencia del equipo de datos.
- Plataforma escalable y gobernada: La infraestructura de analytics ahora está correctamente gobernada, mantenible y lista para escalar con el crecimiento del negocio.
- Operaciones automatizadas: Procesos clave que antes eran manuales ahora están automatizados, liberando tiempo de ingeniería para trabajo de mayor valor.
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