Descripción del proyecto
TraducidoNuestros datos están dispersos por todas partes, simplemente no en un solo lugar. Ventas en CRM, pedidos en facturación, gastos publicitarios en paneles de plataformas, eventos de productos en análisis separados, y finanzas mantienen sus propias hojas de cálculo. Cada vez que surge una pregunta simple — ¿cuánto realmente ganamos de una campaña específica o qué clientes se fueron el último trimestre? — un analista pasa dos días en exportaciones, emparejando manualmente identificadores y esperando que las sumas coincidan. Queremos detener esto. El objetivo del proyecto es un único almacén de datos en la nube, Snowflake o BigQuery, que se convierta en una fuente confiable para todas las consultas.
Estamos buscando un ingeniero que diseñe y construya todo el pipeline de principio a fin. Comienza con la carga: cada fuente debe ser llevada al almacén en un horario confiable — a través de conectores listos para usar o mediante exportación personalizada donde no hay conector — con un manejo cuidadoso de cargas incrementales e historial de cambios. Encima de la capa bruta, los datos deben estar debidamente organizados utilizando dbt: modelos de preparación que limpian y estandarizan cada fuente, modelos intermedios con uniones y deduplicación, y claros martillos que hablen el lenguaje de los negocios. Pruebas, documentación y control de versiones son parte del entregable, no algo que se haga más tarde, para que las transformaciones sean transparentes y se puedan cambiar de forma segura.
La parte final es una capa semántica con definiciones acordadas de métricas clave: ingresos, usuarios activos, margen, retención — para que el mismo número signifique lo mismo en todos los informes. A continuación, necesitamos conectar nuestra herramienta de BI a estos modelos preparados y ensamblar varios paneles de inicio que demuestren que el almacén funciona y den al equipo de análisis una base para un desarrollo posterior. Por favor, describe tu enfoque para el modelado, cómo mantendrás los costos bajo control y aproximadamente cuánto tiempo tomará la construcción inicial.
— Fuentes dispersas: CRM, facturación, paneles publicitarios, eventos de productos, hojas de cálculo financieras
— Almacén: Snowflake o BigQuery, tu recomendación con justificación
— Modelos dbt con pruebas, documentación y control de versiones
— Capa semántica con definiciones de métricas acordadas
— Conexión de BI y varios paneles de inicio
Estamos buscando un ingeniero que diseñe y construya todo el pipeline de principio a fin. Comienza con la carga: cada fuente debe ser llevada al almacén en un horario confiable — a través de conectores listos para usar o mediante exportación personalizada donde no hay conector — con un manejo cuidadoso de cargas incrementales e historial de cambios. Encima de la capa bruta, los datos deben estar debidamente organizados utilizando dbt: modelos de preparación que limpian y estandarizan cada fuente, modelos intermedios con uniones y deduplicación, y claros martillos que hablen el lenguaje de los negocios. Pruebas, documentación y control de versiones son parte del entregable, no algo que se haga más tarde, para que las transformaciones sean transparentes y se puedan cambiar de forma segura.
La parte final es una capa semántica con definiciones acordadas de métricas clave: ingresos, usuarios activos, margen, retención — para que el mismo número signifique lo mismo en todos los informes. A continuación, necesitamos conectar nuestra herramienta de BI a estos modelos preparados y ensamblar varios paneles de inicio que demuestren que el almacén funciona y den al equipo de análisis una base para un desarrollo posterior. Por favor, describe tu enfoque para el modelado, cómo mantendrás los costos bajo control y aproximadamente cuánto tiempo tomará la construcción inicial.
— Fuentes dispersas: CRM, facturación, paneles publicitarios, eventos de productos, hojas de cálculo financieras
— Almacén: Snowflake o BigQuery, tu recomendación con justificación
— Modelos dbt con pruebas, documentación y control de versiones
— Capa semántica con definiciones de métricas acordadas
— Conexión de BI y varios paneles de inicio
Otros / Varios Efectivo, Transferencia bancaria
