Data Analytics

Diseñar semantic layer para toda la empresa

Cada departamento tiene su propia definición de 'MRR' — finance la calcula de Stripe, sales de Salesforce, producto de Mixpanel. Tu CEO pide un número y recibe tres. Un semantic layer (dbt, Looker LookML, Cube) unifica las definiciones para que 'MRR' signifique lo mismo en cualquier dashboard. Esta sesión diseña el layer para empresa con varios data sources — sin caer en 'semantic layer para 2 métricas' overkill.

$320–$56090 min

¿Te pasa esto?

  • Finance dice MRR es €400k, Sales dice €480k, Product dice €420k — ninguno miente, cada uno mide distinto

  • Deloitte me pidió KPIs por departamento con tracking consistente y tuvimos que documentar definiciones 3 veces

  • Tengo dashboards en Tableau, Looker y Excel — y cada uno da número distinto

  • Mi data team pasa 40% del tiempo debugging 'por qué mi número es distinto'

  • Quiero implementar dbt semantic layer pero no sé si aplica a mi tamaño

Qué te llevarás

  • Arquitectura semantic layer: dbt + Cube o Looker LookML — con criterio de cuándo cada uno

  • 20–30 métricas canonical definidas: MRR, ARR, Active Users, CAC, LTV, NRR — con formula, granularity, window

  • Governance model: quién define, quién aprueba, quién revisa metrics nuevas

  • Integration map: Stripe, Salesforce, HubSpot, Mixpanel, product DB → warehouse → semantic layer → BI tools

  • Rollout plan: fase 1 (top 10 metrics), fase 2 (departments-specific), fase 3 (enforce deprecation de ad-hoc)

  • Criterio 'no construyas aún': 3 señales que indican tu problema es de data quality, no semantic

Esta sesión no es para…

  • Esta sesión NO implementa dbt ni Cube — diseña la arquitectura y governance

  • No resuelve data quality issues primarios — es layer sobre data ya limpia

  • No reemplaza data warehouse decision (Snowflake/Databricks) — complementa

Si tu OKR pinta rojo en…

  • Data quality (consistency score)
  • Decision velocity (single source of truth)
  • Data team productivity
  • Reporting accuracy

Preguntas frecuentes

  • ¿Semantic layer con cuántos data sources justifica?

    3+ source systems + 2+ BI tools + múltiples departments calculando misma métrica. Bajo eso, central Excel es viable. El experto aplica.

  • ¿dbt + Cube o Looker LookML?

    dbt + Cube: open source stack, flexibility, free-ish. Looker LookML: proprietary, integrated con Looker, €50k+/año. El experto da el fit por stack + budget.

  • ¿Quién debe dueño del semantic layer?

    Data team (or closest equivalent). No data team = no semantic layer viable. Analytics engineer role is the title typically. El experto da el role.

  • ¿Qué traigo a la sesión?

    Data stack actual (sources, warehouse, BI tools), 3 métricas con definitional conflicts conocidos, data team size, y 'ETA expected' (urgent or can be 6 months). El experto diseña.

  • ¿Tamaño empresa mínimo?

    Usually 50+ empleados con analytics activo + €5M+ ARR. Bajo eso, overhead no justifica. El experto aplica test.

Expertos que resuelven esta tarea

Aún estamos curando a los expertos para esta tarea.

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