Agencia Hack'celeration · Data 2026La agencia Dataque conecta tus fuentes, monta el warehouse, modela con dbt, entrega los dashboards, mantiene las cifras exactasdecisiones sobre cifras fiables.
La agencia Data que construye tu stack de datos moderno de principio a fin: pipelines de ingesta a un warehouse, modelos dbt que vuelven las filas en bruto en datasets probados, y dashboards que tu equipo abre de verdad. La mayoria de los reportings se rompen igual, dos cifras para una metrica y nadie seguro de cual creer, asi que cableamos la calidad y una capa semantica primero, y luego los dashboards encima.
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GammaUna agencia data mete confianza en las cifras, no solo graficos.
Cualquiera puede enchufar una herramienta de dashboards. Conectar tus fuentes, modelar los datos en bruto con dbt, y mantener una metrica que signifique una cosa en todas partes es otro trabajo. Estas son las cuatro cosas que asumimos.
- Ingesta y pipelines
Tus fuentes conectadas, limpias y a tiempo
Datos repartidos entre un CRM, tus plataformas de ads, Stripe y una docena de hojas de calculo no es un stack, es un lio que reconcilias a mano cada mes. Construimos los pipelines de ingesta (ELT con Fivetran o Airbyte, mas conectores a medida para las fuentes que no vienen de serie) que dejan tus datos en bruto en un solo warehouse a tiempo. Se acabaron los exports CSV, se acabaron las dos cifras para la misma metrica.
Ver un pipeline tipo - Warehouse y modelado
Un warehouse y modelos dbt que vuelven las filas en respuestas
Las tablas en bruto no responden preguntas de negocio. Montamos tu warehouse (BigQuery, Snowflake o Postgres, segun tu tamano y presupuesto) y construimos los modelos dbt encima: staging, limpieza, transformaciones probadas, y una capa semantica para que una metrica como ingresos o usuarios activos signifique lo mismo en todas partes. Documentado, versionado, probado, para que las cifras aguanten cuando alguien pregunte de donde salieron.
Ver el metodo - Dashboards y BI
Dashboards que tu equipo abre de verdad un lunes
Un dashboard que nadie cree se ignora, y la gente vuelve al instinto. Construimos la capa de BI en Looker, Metabase o tu herramienta existente, encima de datos modelados para que cada grafico remita a una definicion probada. Self-service donde tiene sentido, con las metricas clave definidas una vez en la capa semantica. El objetivo son decisiones tomadas sobre cifras, no sobre la opinion mas fuerte de la sala.
Ver las integraciones - Calidad y gobernanza
Calidad de datos y gobernanza, para que las cifras sigan fiables
La confianza muere la primera vez que un dashboard esta mal y nadie lo pilla. Cableamos tests de calidad, controles de frescura y alertas para que un pipeline roto te avise antes de avisar a tu CEO, mas un manejo con RGPD de los datos personales y reverse-ETL para devolver las metricas limpias a las herramientas donde tu equipo trabaja. Somos una agencia de automatizacion e IA primero, asi que esto encaja en como ya operas.
Ver la capacitacion IA
Construimos un stack de datos como infraestructura, no una demo de reporting.
La mayoria de los proyectos data mueren igual: una herramienta de dashboards comprada, datos en bruto volcados dentro, y tres graficos que se contradicen hasta que todos vuelven al instinto. Asi que lo tratamos como infraestructura: ingesta limpia, un warehouse bien dimensionado, modelos dbt con tests y una capa semantica, y luego dashboards encima de cifras que aguantan.
- Auditoria · mapeamos tus fuentes, tus preguntas reales, y donde las cifras se rompen hoy
- Ingesta y warehouse · pipelines ELT a un warehouse dimensionado a ti, seguro por defecto
- Modelado · transformaciones dbt, tests y una capa semantica para que una metrica signifique una cosa
- Activacion · dashboards, alertas y reverse-ETL, entregados con la doc para que lo poseas
Corremos nuestra propia data en este stack.
No vendemos un nivel de partner. Corremos nuestras propias decisiones sobre el mismo stack de datos moderno: ELT a un warehouse, modelos dbt con tests, una capa semantica, y dashboards que abrimos de verdad. Es exactamente lo que falta cuando un proyecto data se queda en entregar un dashboard que nadie sabe explicar.
- Construimos el stack de datos moderno que correriamos nosotros mismos: ELT, un warehouse bien dimensionado, modelos dbt con tests, no una marana de scripts fragiles.
- Confianza por defecto: cada metrica esta probada y remite a una sola definicion, asi que un dashboard que no puedes explicar nunca llega a una reunion.
- Te quedas autonomo: los modelos viven en tu repo y tu warehouse, documentados, asi que tu equipo posee el stack sin nosotros.
- Honestos sobre el encaje: si tus datos estan demasiado sucios arriba o tu equipo es demasiado pequeno para necesitar un warehouse, te lo decimos antes de que gastes en uno.
Un warehouse en el centro, tu stack de datos moderno alrededor.
Configuramos las partes que vuelven fuentes dispersas en reporting fiable, y luego las conectamos a como tu equipo ya trabaja. Esto es lo que cubre un build de data real.
- Setup
Ingesta y pipelines ELT
Conectamos tus fuentes (CRM, ads, facturacion, producto) con herramientas ELT como Fivetran o Airbyte, mas conectores a medida donde no existe nada de serie, para que los datos en bruto lleguen a tu warehouse a tiempo.
- Setup
Setup del warehouse
Montamos tu warehouse (BigQuery, Snowflake o Postgres) dimensionado a tus datos y tu presupuesto, con los esquemas, roles y controles de coste que lo mantienen rapido y predecible en vez de una factura descontrolada.
- Setup
Modelado con dbt
Construimos modelos dbt que limpian, unen y transforman las tablas en bruto en datasets fiables: staging, marts, tests, documentacion y lineage, todo versionado para que un cambio se revise antes de salir.
- Setup
Capa semantica y metricas
Definimos tus metricas clave una sola vez en una capa semantica, para que ingresos, usuarios activos o margen signifiquen lo mismo en cada dashboard e informe, en vez de tres cifras que se contradicen.
- Setup
Dashboards y BI
Construimos la capa de reporting en Looker, Metabase o tu herramienta de BI existente encima de datos modelados, para que cada grafico remita a una definicion probada y el equipo se sirva solo sin riesgo.
- Setup
Calidad, gobernanza y reverse-ETL
Anadimos tests de calidad, controles de frescura y alertas, manejamos los datos personales con RGPD, y usamos reverse-ETL para devolver las metricas limpias a las herramientas donde tu equipo trabaja de verdad.
Mapeamos tu data y tus preguntas reales, te llevas un plan.
Antes de cotizar nada, dedicamos 60 minutos a mirar tus fuentes, tu reporting actual y las decisiones para las que de verdad necesitas el dato. Te llevas una lectura honesta de que construir primero, si siquiera necesitas un warehouse, y donde se rompen las cifras hoy. Cero pitch, solo la mirada de un ingeniero sobre tu data.
- Una lectura honesta de que necesita tu stack de datos primero
- El warehouse y los pipelines que vale la pena montar
- Las metricas a definir una vez y creer en todas partes
- Una opinion franca sobre si un warehouse es prematuro
Como llevamos un build de stack de datos.
Cinco pasos, en orden. No entregamos un dashboard antes de que el dato este modelado y probado, no construimos un warehouse que aun no necesitas, y tu equipo lo posee al final. Cada paso tiene un entregable y validas antes de que avancemos.
- Paso 1 · Auditoria data
Mapear tus fuentes y las preguntas que importan
Nos sentamos contigo y miramos lo que de verdad necesitas decidir: que metricas mueven el negocio, donde vive el dato, y por que las cifras de hoy no concuerdan. Revisamos tus fuentes, tu tracking actual y cualquier reporting existente. La mitad del valor es decirte que arreglar primero, y si siquiera necesitas un warehouse, antes de que nadie construya un pipeline.
- Paso 2 · Ingesta y warehouse
Conectar tus fuentes a un warehouse dimensionado a ti
Construimos los pipelines ELT (Fivetran, Airbyte o conectores a medida) que dejan tus datos en bruto en un warehouse, BigQuery, Snowflake o Postgres, dimensionado a tu volumen y presupuesto. Ajustamos roles, esquemas y controles de coste para que siga rapido y la factura siga predecible. Nada vistoso que no necesites, solo datos en bruto limpios en un sitio y a tiempo.
- Paso 3 · Modelar con dbt
Volver las filas en bruto en datasets fiables
Construimos los modelos dbt encima de tus datos en bruto: staging, limpieza, joins, transformaciones probadas y una capa semantica para que una metrica se defina una vez y signifique lo mismo en todas partes. Todo esta versionado, documentado y probado, con lineage, asi que cuando alguien pregunta de donde sale una cifra hay una respuesta clara y revisable en vez de un encogimiento de hombros.
- Paso 4 · Dashboards y activacion
Entregar la capa de BI y devolver el dato a tus herramientas
Construimos los dashboards en Looker, Metabase o tu herramienta de BI existente encima de datos modelados, para que cada grafico remita a una definicion probada. Luego anadimos tests de calidad, controles de frescura y alertas, y usamos reverse-ETL para devolver las metricas limpias al CRM y las herramientas donde tu equipo ya trabaja. El stack sale con su monitorizacion desde el dia 1.
- Paso 5 · Traspasar y formar
Formar al equipo, y luego quitarse de en medio
Formamos a tu equipo en el stack: como funcionan los modelos, como anadir una metrica, como leer el lineage cuando una cifra se ve rara. La doc vive en tu repo para que los nuevos la hereden. Si quieres ir mas a fondo en el lado de IA y automatizacion, nuestra formacion cubre eso de principio a fin. Si quieres tenernos disponibles para lo que escala despues, lo hablamos aparte.
Nos juzgan por las cifras sobre las que se actua.
Ningun badge de partner que exhibir, asi que lideramos con lo que importa: los comentarios de los equipos cuyo stack de datos construimos, y si siguieron decidiendo sobre esas cifras tras irnos. Nuestras resenas de Trustpilot vienen de esos equipos, no de un deck de marketing.
- Los modelos dbt viven en tu repo y tu warehouse, propiedad de tu equipo
- Cada metrica definida una vez, probada, y rastreable via lineage
- Controles de calidad y alertas cableados antes de cualquier dashboard
- Las resenas de Trustpilot vienen de los equipos para los que construimos el stack
Las preguntas que nos hacen en bucle.
¿Que hace exactamente una agencia data?
Una agencia data construye el stack de datos que te deja decidir sobre cifras fiables, en vez de reconciliar hojas de calculo a mano. Conectamos tus fuentes a un warehouse con ELT, modelamos los datos en bruto con dbt para que cada metrica tenga una sola definicion probada, construimos los dashboards que tu equipo abre de verdad, y cableamos los controles de calidad y la gobernanza para que una cifra rota se pille pronto. El objetivo son decisiones sobre cifras fiables, no un grafico bonito que nadie cree.¿Cuanto cuesta construir un stack de datos?
Depende del alcance: un warehouse con unos pocos modelos dbt y un dashboard no tiene nada que ver con conectar una docena de fuentes, construir una capa semantica completa y cablear reverse-ETL en tus herramientas. No soltamos un paquete cerrado. Empezamos con una auditoria gratuita de 60 minutos para encontrar lo que de verdad necesitas, y luego cotizamos un alcance fijo. El warehouse y las herramientas ELT (BigQuery, Snowflake, Fivetran) las pagas al proveedor; nosotros ajustamos los controles de coste para que la factura sea predecible.¿Que warehouse deberiamos usar, BigQuery, Snowflake o Postgres?
Depende de tu volumen, tu equipo y tu presupuesto, y gran parte de la auditoria es responder esto con honestidad. BigQuery es un buen valor por defecto cuando ya estas en Google Cloud y quieres serverless que escala. Snowflake encaja cuando necesitas control fino del computo y multi-cloud. Para un equipo pequeno con pocos datos, un Postgres gestionado suele bastar de sobra y cuesta mucho menos. Elegimos el warehouse que encaja donde estas, no el que suena mas impresionante.¿Que es dbt y por que nuestro stack lo necesita?
dbt es la capa de transformacion del stack de datos moderno: nos deja volver las tablas en bruto en datasets limpios, probados y documentados con SQL versionado que corre dentro de tu warehouse (el enfoque ELT). Sin el acabas con scripts sueltos que nadie puede auditar y metricas que se contradicen. Con el, cada transformacion se revisa, prueba y rastrea via lineage, y una metrica como ingresos se define una vez en una capa semantica para que signifique lo mismo en cada dashboard.¿Podeis conectarlo a nuestros dashboards y herramientas existentes?
Si, esa es la capa de activacion. Construimos los dashboards en Looker, Metabase o la herramienta de BI que ya uses, todo encima de datos modelados para que cada grafico remita a una definicion probada. Tambien usamos reverse-ETL para devolver las metricas limpias a las herramientas donde tu equipo trabaja a diario, como tu CRM o tus plataformas de ads, para que las cifras fiables aparezcan donde se toman las decisiones, no solo en una pestana de reporting que alguien olvida abrir.Nuestros datos son un caos. ¿Aun asi podeis ayudar?
A veces, y seremos directos al respecto. Un stack de datos es garbage in, garbage out: sin un tracking plan disciplinado y sin nadie que posea la calidad arriba, el pipeline mas limpio sigue mostrando cifras erroneas. A menudo el primer trabajo no es un warehouse en absoluto, es un tracking plan y una propiedad clara para que el dato llegue consistente. Te diremos en la auditoria si estas listo para construir, o si arreglar la fuente va primero.Somos un equipo pequeno. ¿Necesitamos siquiera un warehouse?
Quiza todavia no, y no te venderemos uno que no necesitas. Si todo tu negocio corre sobre un par de herramientas y una hoja de calculo aun responde tus preguntas, un warehouse completo con setup dbt es excesivo y un coste que vas a lamentar. A veces el movimiento correcto es un tracking plan limpio y un dashboard simple encima de tus herramientas existentes. Te diremos con honestidad cuando un warehouse es prematuro y que hacer en su lugar hasta que crezcas hacia uno.¿Como manteneis el dato exacto y conforme al RGPD?
La exactitud viene de los tests: tests de dbt en cada modelo, controles de frescura en los pipelines, y alertas para que una fuente rota avise al equipo antes de avisar a un dashboard. La confianza es todo el producto, asi que una cifra que no se puede rastrear no sale. En RGPD, manejamos los datos personales con cuidado: accesos acotados, minimizacion, y un manejo claro de cualquier campo identificable en el warehouse, para que tu reporting sea exacto sin convertirse en un problema de cumplimiento mas adelante.
Deja de reconciliar hojas de calculo. Construye un stack que crees.
Una auditoria de 60 minutos, tus fuentes y preguntas reales mapeadas, un plan de build con la calidad de datos incorporada. Si tu equipo puede correrlo en casa tras el setup, te damos el playbook. Si encajamos, lo hacemos nosotros.