Framework: Arquitectura de Datos para Empresas en Crecimiento
De la hoja de cálculo al data warehouse sin fricción
Los datos son el activo más valioso de tu empresa. Pero solo si podés acceder a ellos.
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Contenido
Etapa 1: Datos en hojas de cálculo (0-10 personas)
Aceptable y funcional. Implementar: Google Sheets compartido como 'single source of truth', convenciones de naming consistentes, backups automáticos. Error común: múltiples versiones del mismo archivo. Solución: Google Drive con permisos estrictos.
Etapa 2: Base de datos operacional (10-50 personas)
Migrar a PostgreSQL o MySQL. Usar un ORM (Prisma, SQLAlchemy). Implementar backups automáticos diarios. Agregar un BI básico (Metabase). El trigger para migrar: cuando la hoja de cálculo tiene > 10.000 filas o más de 5 personas la editan simultáneamente.
Etapa 3: Data warehouse (50+ personas)
Separar datos operacionales (OLTP) de datos analíticos (OLAP). Stack recomendado: PostgreSQL / MySQL para operaciones + BigQuery / Redshift para analytics + dbt para transformaciones + Looker / Power BI para visualización. Costo mensual: USD 500-2000 según volumen.
Gobierno de datos
Los datos sin gobierno son peores que no tener datos. Implementar: diccionario de datos (qué significa cada campo), lineage (de dónde viene cada métrica), ownership (quién es responsable de cada dataset), y proceso de QA antes de publicar nuevas métricas.
Allan Alvarez Gonzalez
Fundador · Alpha Business
+10 años en inversión, tecnología y negocios digitales. Fundador de la primera consultora digital on-demand de Argentina.