Caso de Estudio: 58% de Reducción en Costos de BigQuery

Perfil de la Empresa

• Industria: E-commerce / Retail online
• Ubicación: Argentina, Chile, Colombia
• Volumen de datos: 500 GB/día (eventos, transacciones, inventario)
• Usuarios de BI: 45 analistas, 120 usuarios de dashboards
• Plataforma: Google Cloud (BigQuery, Looker, Cloud Composer)

Desafíos Iniciales

1. Costos incontrolados: Los analistas ejecutaban consultas full-scan sobre tablas particionadas, generando facturas de $ 15,000+ mensuales en BigQuery. Cada query ad-hoc costaba entre $ 30-80.
2. Inconsistencia de métricas: Cada equipo (Marketing, Finance, Operations) definía "Revenue" de forma diferente. Encontramos 7 definiciones distintas de la métrica clave del negocio.
3. Performance degradado: Dashboards ejecutivos tardaban 30-45 segundos en cargar. Usuarios ejecutaban la misma query múltiples veces pensando que había fallado.
4. Falta de gobernanza: No había control sobre quién accedía a qué datos. Analistas junior tenían acceso completo a tablas de producción sin auditoría.

Arquitectura de la Solución

Implementamos una arquitectura de 5 capas con FinOps integrado:

1. Capa de Ingesta Optimizada:
   • Cloud Functions para eventos real-time (particionadas por hora)
   • Airflow en Cloud Composer para ETL batch (ejecución nocturna)
   • Reducción de reingestas: de 3 veces/día a 1 vez/día para datos históricos
2. Capa de Transformación DBT:
   • Modelos incrementales para tablas grandes (solo procesa nuevos datos)
   • Particionamiento automático por fecha
   • Testing de calidad de datos (100+ tests automatizados)
3. Semantic Layer en Looker:
   • 15 Views base certificadas (única fuente de verdad para métricas)
   • 8 Explores optimizados con joins selectivos
   • PDTs para pre-agregación de dashboards ejecutivos
   • Datagroups con refresh inteligente (4h para metrics, 24h para dimensiones)
4. Capa de Presentación:
   • 5 dashboards ejecutivos (refresh cada 4h vía PDT cache)
   • 20 dashboards operacionales (refresh bajo demanda)
   • Alertas automáticas para KPIs críticos
5. Monitoreo FinOps con IA:
   • Agente IA que analiza queries cada hora
   • Alertas automáticas cuando una query supera $ 5
   • Dashboard de FinOps para tracking de costos por equipo

Resultados Cuantificables

Lecciones Aprendidas

• El particionamiento es no-negociable: Todas las tablas grandes deben estar particionadas desde el día 1. Migrar después es costoso y complejo.
• PDTs con inteligencia: No crear PDTs para todo. Solo para queries frecuentes y costosas. Usar sql_trigger en lugar de max_cache_age cuando sea posible.
• Educación continua: Los analistas necesitan entender cómo funcionan los costos de BigQuery. Implementamos sesiones de training mensuales con casos reales.
• Gobernanza desde el inicio: Row-level security en Looker desde el día 1. Es mucho más difícil implementarla después.
• Monitoreo proactivo: El agente IA pagó su desarrollo en el primer mes al detectar 3 queries que estaban costando $ 2,000/mes sin que nadie lo notara.