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Mapeamos tus queries más caras, tu LookML y tu backlog de reportería ad-hoc. Solo lectura. La salida es un único documento compartido.
Semana 1
Datos y Analítica · Looker + BigQuery
Tu BigQuery es caro y lento — con solución en 6 a 8 semanas.
Fuimos el equipo ahogado en pedidos de reportes ad-hoc — así que te hablamos de frente. Si corres sobre Google BigQuery y Looker, recortamos ese costo 30–60 %, medido sobre tu propia factura, no en una diapositiva. Después la IA le saca a tu equipo los reportes repetitivos. Sobre tu stack. Sin migración.
−30 a 60 % 6 a 8 semanas medido sobre tu facturación
Trabajamos sobre tu infraestructura. Tus datos nunca salen de ahí.
Reducción típica — tu rango exacto sale de la auditoría, medido sobre tu facturación.
La tensión · 01
Tres preguntas que preferirías no responder en la próxima revisión de directorio.
- 1 Finanzas preguntó por qué la factura de cloud creció 70 % este año. ¿Tienes una respuesta clara?
- 2 Tus dashboards tardan más de 8 segundos en cargar. ¿Sabes qué queries lo provocan?
- 3 La mitad de tus Explores no se abre hace 90 días. ¿Sigues pagando por ellos?
Si alguna de estas te resonó, el costo está escondido en los mismos tres lugares de siempre.
El método · 02
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Cuatro pasos. Seis a ocho semanas. Sobre tu stack, no una reconstrucción.
Refactorizar
Particionado y clustering en tablas pesadas, LookML movido a tablas derivadas con persistencia, queries n+1 eliminadas, jobs programados sin visor apagados.
Semanas 2–6Medir
Comparamos contra tu facturación base. La reducción de costos va en el SOW como un número comprometido — no una estimación.
Semanas 6–8Agente de reportería
Un agente toma la cola de reportería ad-hoc. Tu equipo responde preguntas en Slack, no en un backlog de pedidos de dashboard.
TraspasoLo que no hacemos primero: migrar tu warehouse. Tu CIO no nos pelea.
La evidencia · 03
SaaS mid-market · EE. UU.
SaaS B2B · EE. UU.
Dos stacks. Dos números. Ambos medidos sobre la facturación del cliente.
Reducción de costos medible en 6 semanas
Optimización de BigQuery en un ciclo de 6 semanas — refactor de queries, rework de LookML, FinOps.
Cifras bajo NDA, compartidas en la llamada.
Lo que no hicimos: sin migrar el warehouse, sin reconstruir el LookML del lado del cliente.
Reportería agéntica en vivo en el pipeline
Ingesta y reportería agéntica corriendo dentro de su pipeline — el agente de reportería en producción.
Detalles bajo NDA.
Lo que no hicimos: sin reemplazo total del pipeline existente.
Los números se comparten bajo NDA en la próxima llamada. Preferimos mostrarte la facturación antes que citar una diapositiva.
La auditoría · 04
La mitad de tus Explores nunca se abre.
Estás pagando por peso muerto — y nadie recibe una alerta. Tus ingenieros senior hacen FinOps a mano cuando deberían estar construyendo producto. Un solo Explore mal configurado puede costar miles al mes en BigQuery, en silencio.
30–60% de tu factura, encontrado en ~15 minutos — en solo lectura
Diagnóstico de 15 minutos en solo lectura. El peso muerto, a la vista antes de que finanzas pregunte.
| El statu quo manual | El Diagnóstico |
|---|---|
| Ingenieros senior auditando LookML a mano | 15 minutos, solo lectura, sin tiempo de ingeniería |
| Una query mala, una sorpresa costosa, cero alerta | La encontramos antes que finanzas |
| La mitad de tus Explores facturados, nunca abiertos | Nombramos el peso muerto |
15 minutos. Acceso en solo lectura. Cero compromiso. Sin hallazgos, sin cargo.
¿Prefieres autoevaluarte primero? Usa nuestro BI Infrastructure Audit Checklist (en inglés).
Solo lectura, acotado al mínimo. Tus datos quedan en tu casa — nunca los copiamos fuera, y nunca los usamos para entrenar modelos.
Cómo trabajamos · 05
Precios transparentes. El alcance lo define tu stack.
Diagnóstico Looker gratuito
15 minutos en solo lectura. Nombramos el costo recuperable en tu facturación de BigQuery. Si no encontramos nada, te lo decimos — y no nos debes nada.
Auditoría de alcance definido · alcance fijo, 1 semana
5 días hábiles. Un documento compartido y una sesión de 90 minutos. El mapa completo de tus queries y Explores más caros, con recomendaciones concretas de acción.
Ingeniería de datos fraccional · retainer mensual
Optimización continua más un agente de reportería encima. Medido mensualmente contra tu facturación de BigQuery — no contra un benchmark genérico.
«¿Por qué no contratar un equipo de AI/datos in-house?»
Un equipo in-house serio es un costo mensual pesado y tarda 6 a 9 meses en ser productivo. Nosotros entramos en 2 semanas; el primer resultado está en tu dashboard en 6 a 8. La infraestructura que dejamos es tuya, documentada, transferible. Aceleramos tu contratación — no competimos con ella.
«¿Cuánto tardo en ver resultados?»
6 a 8 semanas hasta el primer recorte medido sobre tu factura de BigQuery. Si no está en tu dashboard para la semana 8, no facturamos la fase siguiente. Eso va en el SOW.
«¿No es esto solo una consultora grande?»
Ellas arrancan en seis cifras altas y se mueven por trimestres. Nosotros arrancamos pequeño y entregamos el primer resultado medido en 6 a 8 semanas. Ellas mandan 40 personas; nosotros mandamos 3 socios operando una flota documentada de agentes.
«¿Es seguro darles acceso a mi stack?»
Operamos sobre tu infraestructura, no la nuestra: tus datos quedan donde los tienes. Pedimos el mínimo acceso necesario (solo lectura para el Diagnóstico), cada componente con el permiso exacto, y las operaciones quedan registradas. No usamos tus datos para entrenar modelos. Todo va cifrado en tránsito y en reposo por defecto del cloud que ya usas. Si nos separamos, el acceso se revoca. Todavía no declaramos SOC 2 ni ISO — preferimos contarte nuestra arquitectura real antes que venderte un sello.
Los engagements más grandes se definen en el SOW. Hablamos 30 minutos, entendemos tu stack, y te decimos qué tiene sentido para tu caso.
Agenda una demo de 30 min
Preguntas frecuentes · 06
Lo que suelen preguntar antes de la primera llamada.
¿Cuánto cuesta una consultoría de Looker?
Depende del alcance. El punto de entrada es gratuito: un diagnóstico de 15 minutos en solo lectura de tu Looker y BigQuery — si no encontramos oportunidades de optimización, no hay cargo. A partir de ahí recibes una propuesta de alcance fijo, dimensionada según tu volumen de datos, la complejidad del LookML y el número de Explores. Agenda el diagnóstico gratuito y lo definimos — vas a saber el costo antes de que empiece cualquier trabajo.
¿En cuánto tiempo se ven resultados de optimización en BigQuery?
Los primeros resultados medibles aparecen en 6 a 8 semanas. Ese número va en el SOW como un compromiso, no como una estimación: si la reducción de costos no está en tu dashboard para la semana 8, no facturamos la fase siguiente. Las ganancias más rápidas — queries mal configuradas, Explores sin uso — suelen verse desde la semana 2.
¿Qué incluye un diagnóstico Looker gratuito?
El diagnóstico toma 15 minutos con acceso en solo lectura a tu instancia de Looker y BigQuery. Identificamos Explores sin uso en los últimos 90 días, queries con costo desproporcionado, dashboards lentos y jobs programados que consumen sin generar valor. La salida es un número concreto: el costo recuperable estimado en tu facturación mensual de BigQuery. Sin hallazgos, sin cargo.
¿Es seguro darle acceso a mi stack a una consultora externa?
Operamos sobre tu infraestructura, no la nuestra. Para el diagnóstico pedimos acceso en solo lectura, acotado al mínimo necesario, con permisos individuales por componente. Tus datos nunca salen de tu entorno de cloud y no los usamos para entrenar modelos. Todas las operaciones quedan registradas. Si la relación termina, el acceso se revoca de inmediato.
¿Cuál es la diferencia entre un retainer de datos y contratar un equipo in-house?
Un equipo in-house serio tarda entre 6 y 9 meses en ser productivo y representa un costo fijo mensual alto, incluyendo salarios, beneficios y overhead de gestión. Con un retainer fraccional entramos en 2 semanas y el primer resultado medido está en tu dashboard en 6 a 8. La infraestructura y documentación que entregamos son tuyas: aceleran tu contratación futura en lugar de competir con ella.
¿Qué necesito tener en Looker para que la consultoría tenga sentido?
Con tener una instancia de Looker conectada a BigQuery es suficiente para empezar. Las oportunidades más comunes aparecen cuando la factura mensual de BigQuery supera los $3,000 USD, cuando los dashboards tardan más de 5 segundos en cargar, o cuando el equipo tiene más de 20 Explores configurados. No se requiere que el LookML esté en buen estado — en general, cuanto más caótico, mayor el ahorro potencial.
¿Cuánto se puede reducir la factura de BigQuery con una auditoría?
El rango típico es entre 30 y 60 % de reducción en la factura mensual, medido sobre la facturación real del cliente antes y después del trabajo. El número exacto depende del estado actual del stack: Explores sin uso, queries sin particionado, jobs programados con viewers apagados y tablas sin clustering son los cuatro patrones que concentran la mayor parte del desperdicio. Tu rango específico sale del diagnóstico gratuito.
¿RavenCoreX trabaja solo con empresas grandes?
No. Trabajamos con empresas que tienen entre 20 y 10,000 empleados y una factura de BigQuery que justifica la inversión — generalmente a partir de $3,000 USD mensuales. El punto de entrada es el diagnóstico gratuito: si el potencial de ahorro no supera con claridad el costo del trabajo, te lo decimos en la primera llamada. No tiene sentido para los dos avanzar si los números no cierran.
Hablemos · 08
Acceso en solo lectura. Tu número en 15 minutos.
Sin pitch. Apuntamos un acceso en solo lectura a tu facturación y te decimos qué es recuperable. Si no hay nada ahí, también te lo decimos — y no nos debes nada. Tus datos nunca salen de tu infraestructura.
Servicios especializados · 07
Profundiza: cuatro formas de trabajar sobre Looker y BigQuery.
Desarrollo y refactor de LookML, analítica embebida, dashboards y capacitación — el conocimiento se queda con tu equipo.
Arregla dashboards de Looker lentos
Optimización de rendimiento de Looker y de la factura de BigQuery detrás — dashboards 40%+ más rápidos en nuestro trabajo real.
Reduce tu factura de BigQuery 30–60%
Particionamiento, estrategia de slots, tuning de consultas y monitoreo FinOps — medido sobre tu propio billing.
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