Evidencia

Trabajo medible, no promesas.

Tres proyectos sobre Looker y BigQuery — una plataforma BI de punta a punta, una migración enterprise y una optimización de performance y costos. Los números de abajo son los que medimos.

Arquitectura

Construir plataformas BI completas desde cero

BI de punta a punta sobre Google Cloud y Looker — ingesta, transformación y una capa semántica de alto rendimiento, construida y gobernada como una sola plataforma.

90% más rápida la generación de reportes, con 100% de unificación de fuentes
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Migración

De dos entornos legacy a una sola plataforma cloud-core

Una migración por fases que consolidó dos instancias BI enterprise en un único core de analytics en la nube — con un diseño de fallback que mantuvo a los usuarios trabajando en todo momento.

2 → 1 entornos legacy unificados, con interrupción mínima o nula
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Optimización

Tuning profundo de una plataforma Looker y BigQuery de alto volumen

Trabajo de performance, FinOps y modelo semántico sobre una plataforma de analytics bajo uso diario intensivo — dashboards más rápidos, menor gasto, más autoservicio.

30%+ menos costo de BigQuery, más cargas de dashboard 40%+ más rápidas
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Tus datos, lo que sigue

¿Quieres este tipo de resultado en tu stack?

Empieza con una auditoría de Looker. Mapeamos el costo y la performance que estás dejando sobre la mesa — antes de que te comprometas a algo más grande.