De dónde sale hoy
Quién lo arma, cuántas horas se van y de qué fuentes sale. En el camino mapeamos tus queries más caras, tu LookML y el backlog de pedidos ad-hoc. Solo lectura. La salida es un único documento compartido.
Semana 1
Etapa 01 del camino · Ordenar los datos
Tu BigQuery es caro y lento. Ahí empieza la automatización.
Nada se automatiza sobre datos que nadie entiende. Por eso la primera etapa es ordenar la capa de datos: recortamos el costo de BigQuery 30–60 %, medido sobre tu propia factura, y dejamos el modelo de Looker en condiciones. Sin migrar el warehouse ni cambiar de herramientas. Y apenas eso está listo llega lo primero que tu equipo deja de hacer a mano: el reporte se arma solo. Después, encima de ese orden, se puede aplicar IA al resto de la operación.
−30 a 60 % 6 a 8 semanas medido sobre tu facturación
El diagnóstico es solo lectura. No instalas nada ni migras nada, y los datos son tuyos.
Reducción típica — tu rango exacto sale del diagnóstico, medido sobre tu facturación.
La cuenta · 01
Cuánto te cuesta hoy que ese reporte se arme a mano. Haz la cuenta con tus números.
- 1 ¿Cuántas horas por semana se van armando ese reporte?
- 2 ¿Cuántas personas lo tocan antes de que salga?
- 3 ¿Cuántos días pasan entre que el dato existe y que alguien decide con él?
Multiplica las horas de la pregunta 1 por lo que te cuesta una hora de esa gente, y eso por 52. Ese es el costo anual de seguir armándolo a mano — sin contar lo que cuesta decidir con los días de atraso de la pregunta 3. Es tu número, no el nuestro, y por eso sirve.
Y si ese reporte sale de Looker o BigQuery, hay un segundo costo corriendo en paralelo: la factura de nube que nadie está mirando. El trabajo de optimización de nuestro fundador, anterior a RavencoreX, la redujo entre 30 y 60 %, medido sobre la facturación real del cliente. Sobre una factura de USD 10.000 al mes, eso son USD 36.000 a 72.000 al año de vuelta. Súmalo a la cuenta de arriba.
El método · 02
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Cuatro pasos hasta que el reporte deje de armarse a mano. Seis a ocho semanas, sin migrar nada.
Arreglar lo que lo hace lento y caro
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 contra tu factura
Comparamos contra tu facturación base. La reducción de costos queda por escrito como un número comprometido — no una estimación.
Semanas 6–8El reporte llega solo
Se arma solo desde las mismas fuentes, en el día y la hora que corresponde. Tu equipo lo revisa y lo aprueba antes de que salga, y responde preguntas en Slack en vez de atender una cola de pedidos.
Desde acá, soloLo que no hacemos: convertir esto en un proyecto de analítica. No migramos tu warehouse ni te entregamos tableros nuevos — te sacamos de encima el trabajo de armarlos. Tu CIO no nos pelea. Y este es el primer tramo, no el destino: con los datos ordenados y el reporte saliendo solo, encima se puede aplicar IA al resto de la operación — asistentes, facturación, tareas operativas.
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.
El reporte dejó de armarse a mano
Ingesta y reportería corriendo solas dentro de su pipeline, con agentes 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.
El diagnóstico · 04
La mitad de tus Explores nunca se abre. Y alguien sigue armando el reporte a mano.
Estás pagando por peso muerto — y nadie recibe una alerta. Un solo Explore mal configurado puede costar miles al mes en BigQuery, en silencio. Mientras tanto, tu gente sigue juntando datos a mano para el reporte de todas las semanas. Las dos cosas se ven en el mismo diagnóstico.
30–60% de tu factura, encontrado en solo lectura — sin tiempo de tu equipo
Diagnóstico en solo lectura. El peso muerto, a la vista antes de que finanzas pregunte.
| El statu quo manual | El Diagnóstico |
|---|---|
| Alguien juntando datos para el reporte todas las semanas | Nombramos cuántas horas se van y de dónde salen |
| 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 |
Acceso en solo lectura. Informe en 5 a 7 días hábiles. Cero compromiso. Sin hallazgos, sin cargo.
¿Prefieres autoevaluarte primero? Usa nuestro BI Infrastructure Audit Checklist (en inglés).
Solo lectura, acotado al mínimo: leemos para analizar, no tocamos nada. Extraemos solo los datos necesarios, nunca un volcado completo, y nunca los usamos para entrenar modelos.
Cómo trabajamos · 05
Precios transparentes. El alcance lo define tu stack.
Diagnóstico gratuito
Acceso en solo lectura, sin tocar nada. En 5 a 7 días hábiles nombramos qué reportes se están armando a mano y cuánto costo recuperable hay 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.
Acompañamiento mensual
El reporte sigue llegando solo y el costo se sigue midiendo. Optimización continua, medida mes a mes contra tu facturación de BigQuery — no contra un benchmark genérico.
«¿Por qué no contratar un equipo de IA/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 por escrito.
«¿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?»
El Diagnóstico es solo lectura sobre tu Looker y tu BigQuery: leemos para analizar, no tocamos nada. Después, la ingeniería de datos y el reporting que construimos corren en nuestra plataforma, sobre Google Cloud — no instalas nada ni migras nada. Extraemos solo los datos necesarios, nunca un volcado completo; todo va cifrado en tránsito y en reposo, cada operación queda registrada y nada se usa para entrenar modelos. Los datos son tuyos: al terminar el contrato se te ponen a disposición y los accesos se revocan. El estándar con el que la construimos es el mismo con el que Martín trabajó en Stitch Fix, MadHive, Human Cybersecurity, XPO y DealerOn: empresas donde trabajó nuestro fundador, no clientes de RavencoreX.
El alcance de los engagements más grandes se cierra por escrito antes de empezar. 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 en solo lectura de tu Looker y tu BigQuery, con informe priorizado en 5 a 7 días hábiles — 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. Pide 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 por escrito 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 el diagnóstico gratuito?
Pedimos acceso en solo lectura a tu instancia de Looker y a tu proyecto de BigQuery, y no tocamos nada. Identificamos Explores sin uso en los últimos 90 días, queries con costo desproporcionado, dashboards lentos y jobs programados que consumen sin generar valor. En 5 a 7 días hábiles recibes un informe priorizado con un número concreto: el costo recuperable estimado en tu facturación mensual de BigQuery. Después lo recorremos juntos en una llamada de 30 minutos. Sin hallazgos, sin cargo.
¿Es seguro darle acceso a mi stack a una consultora externa?
Para el diagnóstico pedimos acceso en solo lectura a tu Looker y tu BigQuery, acotado al mínimo necesario y con permiso individual por componente: leemos para analizar, no tocamos nada. Lo que se cambia después se aplica con tu proceso de gestión de cambios y tu aprobación. La ingeniería de datos y el reporting que construimos corren en nuestra plataforma, sobre Google Cloud, así que no instalas nada ni migras nada. Extraemos solo los datos necesarios para el trabajo acordado, nunca un volcado completo, y no los usamos para entrenar modelos. Cada operación queda registrada. Y los datos son tuyos: si el contrato termina, se te ponen a disposición y los accesos se revocan.
¿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 este trabajo?
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 el informe. No tiene sentido para los dos avanzar si los números no cierran.
Hablemos · 08
Acceso en solo lectura. Tu número en una semana.
Sin pitch. Cuéntanos qué reporte se arma a mano, apuntamos un acceso en solo lectura a tu facturación y te decimos qué se puede sacar de encima y qué es recuperable. Si no hay nada ahí, también te lo decimos — y no nos debes nada. Es acceso de solo lectura: leemos para analizar, no tocamos nada.
Esta es la primera etapa. El camino completo —ordenar los datos, automatizar, aplicar IA encima— está en automatización con IA.
Si el reporte sale de Looker o BigQuery · 07
Para tu evaluador técnico: 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 el trabajo de nuestro fundador antes de RavencoreX.
Reduce tu factura de BigQuery 30–60%
Particionamiento, estrategia de slots, tuning de consultas y monitoreo FinOps — medido sobre tu propio billing.
Migra a Looker desde Tableau o Power BI
Migraciones de BI sin downtime: sistemas en paralelo, datos validados, equipo capacitado, plan de fallback.