Anónimo

Así ordenó sus datos esta tienda online líder en productos creativos

Sectores

Retail, Nativas digitales

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Cloud Computing, Data & IA, Transformación digital

Tecnología

Google Cloud

Antes del proyecto, nuestro cliente gestionaba su operación digital con herramientas dispares: Magento 2 para ecommerce, Odoo para gestión empresarial y Google Analytics para el análisis web. Sin embargo, la fragmentación de datos dificultaba el análisis global del rendimiento y la generación de insights útiles para sus equipos de marketing, ventas y negocio.

Gracias a una arquitectura cloud basada en BigQuery, Looker y servicios gestionados de Google Cloud, esta marca con operación global automatizó la integración, limpieza y visualización de datos, logrando una visión clara y diaria de todos sus KPIs clave.

BIGQUERY + LOOKER ·

El reto

Aunque contaban con herramientas digitales potentes, se enfrentaban a varios obstáculos que limitaban el aprovechamiento real de sus datos:

Fuentes de datos desconectadas: Información dispersa entre Magento 2 (MySQL), Odoo (Postgres) y Google Analytics, sin integración entre ellas.
Dificultad para analizar el negocio de forma global: Cada unidad operaba con métricas distintas, sin una visión consolidada por mes ni por unidad de negocio.
Mucho tiempo invertido en reportes manuales: Los informes se preparaban a mano, lo que implicaba riesgos de error y una pérdida de tiempo valioso.
Falta de claridad para tomar decisiones más ágiles: Los equipos necesitaban acceso a KPIs relevantes, actualizados, claros y visualmente interpretables.

Solución propuesta

Diseñamos una arquitectura de datos en Google Cloud para centralizar, transformar y visualizar la información de forma automatizada. Apostamos por una solución escalable y flexible, capaz de integrarse con sus herramientas actuales y de generar valor desde el primer mes.

¿Cómo lo hicimos?

Integración de fuentes de datos mediante Datastream, que replicó automáticamente la información desde MySQL (Magento 2) y Postgres (Odoo) hasta BigQuery.
Transformación de datos con Dataprep, que nos permitió limpiar y preparar la información de forma ágil.
Carga de datos de Google Analytics utilizando Cloud Functions, activadas automáticamente cada día por Cloud Scheduler.
Almacenamiento intermedio en Cloud Storage, como parte del pipeline de ingestión.
Visualización avanzada con Looker Studio, creando dashboards interactivos con KPIs por mes y unidad de negocio.
Monitorización proactiva con la suite de operaciones de Google Cloud, para asegurar la fiabilidad del sistema.

Resultados

Visión unificada de los principales KPIs, accesibles para todos los equipos de forma clara y estructurada.
Reducción de errores manuales y ahorro de tiempo significativo gracias a la automatización.
Toma de decisiones basada en datos reales, con reportes actualizados automáticamente cada día.