Engineering™ · Revenue & MarTech

Revenue Data Infrastructure

Conectamos tus sistemas comerciales y financieros para construir una única fuente de verdad sobre tu negocio.

Capa de ingeniería de datos que unifica CRM, facturación, pasarelas de pago, web y pauta publicitaria en un repositorio analítico confiable para calcular CAC, LTV y rentabilidad con rigor matemático.

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Alcance

Multi-System Data Pipeline · Data Cleaning & Modeling · Real-Time Revenue Sync · Single Customer View

Tiempo estimado

5–8 semanas

Plataformas

BigQuery / Snowflake · dbt · Fivetran / Airbyte · Stripe / ERP APIs

Target Fit

¿Es para tu empresa?

Este servicio es para ti si

✓Cada departamento de tu empresa maneja números de facturación y clientes diferentes.
✓Dependes de semanas de trabajo manual en Excel para conciliar ventas publicitarias con dinero cobrado en el banco.
✓No puedes calcular con exactitud el Customer Lifetime Value (LTV) por canal o cohorte de adquisición.
✓Tienes discrepancias graves entre lo que reportan Meta/Google Ads y lo que realmente ingresa en tu ERP.

Probablemente no lo necesitas si

✕Operas con una única plataforma transaccional simple donde todos los datos ya están centralizados.
✕No cuentas con volumen suficiente de transacciones para justificar una capa de almacén de datos (Data Warehouse).

Problem Space

Qué resolvemos

Eliminación de Silos de Datos Comerciales

Conexión automatizada de CRM, pasarelas de pago (Stripe/MercadoPago), ERP y herramientas de marketing.

Cálculo Matemático de CAC, LTV y Churn

Modelado semántico que reconcilia datos de gasto en anuncios con transacciones reales cobradas y margen bruto.

Construcción de Single Customer View

Identificador unificado de cliente que reúne historial de navegación, compras y tickets de soporte.

Pipelines Automatizados sin Mantenimiento Manual

Extracción, carga y transformación (ELT) continua que actualiza los datos de negocio de manera desatendida.

Engineering Process

Cómo funciona

01 — Diagnose

Auditoría de Fuentes de Datos

Mapeamos esquemas de datos en CRM, ERP, base transaccional y pasarelas de pago para detectar discrepancias.

02 — Design

Modelado de la Capa de Ingresos

Diseñamos el esquema dimensional en estrella (Star Schema) que define las métricas canónicas de negocio.

03 — Build

Pipelines de Ingesta y Modelado dbt

Configuramos conectores automatizados (Airbyte/Fivetran), escribimos modelos dbt y programamos validaciones.

04 — Launch

Validación Financiera y Exposición

Reconciliamos los números contra estados contables reales y conectamos los datos con dashboards ejecutivos.

Deliverables

Qué entregamos

Al finalizar tendrás

✓Data Warehouse cloud estructurado (BigQuery o Snowflake) con esquemas limpios y gobernados.

✓Pipelines ELT automatizados con sincronización diaria o casi en tiempo real.

✓Modelos de transformación dbt versionados en Git con pruebas automatizadas de calidad de datos.

✓Modelo semántico unificado de clientes, transacciones, cohortes y costos de adquisición.

✓Documentación técnica completa del diccionario de datos y métricas financieras.

Delivery Plan

Fases de implementación

Tiempo típico de proyecto:5–8 semanas

Semanas 1–2Fase 1

Mapeo de Datos y Definición de Métricas

Relevamiento de APIs de facturación, pasarelas y CRM; definición formal de fórmulas de CAC y LTV.

Semanas 3–5Fase 2

Despliegue de Ingesta y Almacén

Configuración del Data Warehouse, despliegue de pipelines de extracción y pruebas de carga inicial.

Semanas 6–7Fase 3

Modelado y Transformaciones dbt

Limpieza de datos, consolidación de duplicados y creación de tablas de analítica dimensional.

Semana 8Fase 4

Reconciliación y Pase a Producción

Auditoría contra balances reales, validación de integridad y conexión con herramientas de BI.

Pricing Guidance

Inversión estimada

Inversión orientativa

USD 5,800

Incluye arquitectura cloud, pipelines ELT, modelos dbt y reconciliación de hasta 5 fuentes de datos comerciales.

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Real-World Proof

Caso de impacto

From 3 Spreadsheets and Conflicting Numbers to Single Source of Truth

Problema inicial

Empresa de suscripciones con $3M ARR operando en 4 países no sabía qué canal publicitario era rentable debido a diferencias del 40% entre Stripe, HubSpot y Google Analytics.

Intervención técnica

Despliegue de BigQuery + dbt conectando Stripe, HubSpot, Google Ads y Meta Ads con deduplicación de IDs y conciliación bancaria.

Resultado obtenido

Detección de que el canal que creían más rentable operaba a pérdida por tasa de churn temprana, permitiendo reasignar $120K de pauta a canales con LTV positivo.

Clarifications

Preguntas frecuentes

¿Por qué necesitamos una infraestructura de datos si el CRM ya tiene reportes?

Los reportes de un CRM solo ven lo que ocurre dentro de esa herramienta: no conocen costos reales de servidores, devoluciones de pasarelas de pago ni facturación de ERPs complejos. La infraestructura de datos une todas las partes para calcular margen neto real.

¿Qué costos de nube implica para nuestra empresa?

Muy bajos. Las arquitecturas modernas en BigQuery o Snowflake operan con esquemas serverless de pago por uso que para el 90% de las empresas medianas implican menos de USD 50 a USD 100 mensuales en costos de nube.

¿Nuestros datos comerciales se mantienen seguros y privados?

Absolutamente. Toda la infraestructura se despliega dentro de tu propia cuenta corporativa de cloud (Google Cloud o AWS), bajo tus credenciales, políticas de encriptación y controles de acceso sin intermediarios.

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