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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.
Reducimos costos de BigQuery 30 a 60 % — medido sobre tu propia facturación, no en una diapositiva. Luego los agentes le sacan a tu equipo la reportería ad-hoc. Trabajamos sobre tu stack. Sin migrar el warehouse.
−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
Harness · mid-market EE. UU.
MadHive · SaaS 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.
Solo lectura, acotado al mínimo. Tus datos quedan en tu casa — nunca los copiamos fuera, y nunca los usamos para entrenar modelos.
El precio · 05
Diagnóstico Looker gratuito
Auditoría acotada
Ingeniería de datos fraccional
El diagnóstico es gratis. Esto es lo que viene después.
15 min, solo lectura. Nombramos el costo recuperable. Sin hallazgos, sin cargo.
Gratis5 días hábiles. Un documento compartido + una sesión de 90 minutos. El mapa completo de tus queries y Explores más caros.
Por alcanceOptimización continua + un agente de reportería encima. Medido mensualmente contra tu facturación.
Retainer mensual«¿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.
Hablemos · 06
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.