DGTL Data
Infraestructura de datos, analítica y gobierno construidos en conjunto con Build, AI y Advisory, para que los dashboards sean confiables, la AI tenga inputs limpios y tu equipo directivo deje de discutir sobre quién tiene los números correctos. Con sede en Quito, una zona horaria con tu equipo del este de EE. UU., entrega en toda América.
Tu empresa genera más datos que nunca, pero tu equipo no puede responder preguntas básicas sin pedirle ayuda a un ingeniero.
El área de marketing no sabe qué campañas generan ingresos porque la atribución vive en cinco herramientas distintas. Ventas no puede pronosticar con precisión porque la data del CRM está incompleta y nadie confía en ella. Producto no puede medir la adopción de funcionalidades porque el tracking de eventos se implementó de forma inconsistente. Y cuando el CEO pide un dashboard, alguien exporta un CSV y lo arma en Google Sheets.
No tienes un problema de datos. Tienes un problema de infraestructura de datos. Sin una capa de datos centralizada y bien gobernada, cada equipo construye su propia versión de la verdad, y ninguna coincide con las demás.
Every engagement lands the seniority your scope needs. No bait-and-switch between the sales call and the kickoff. No junior-heavy delivery teams behind a principal on the deck.
10+ años
Lidera la arquitectura de datos, la estrategia del data warehouse y el gobierno. Ha construido un modern data stack desde cero en al menos un entorno productivo.
6 a 9 años
Dominio de dbt, Snowflake o BigQuery, Fivetran y Airflow. Es responsable de la capa de transformación y del modelo semántico de BI.
3 a 5 años
Entrega dashboards, escribe SQL y atiende las solicitudes diarias de analítica. Traduce con soltura las preguntas del equipo directivo en definiciones consultables.
Variable
Despliegue de modelos, feature engineering e infraestructura de ML en producción. Se suma cuando el trabajo de datos alimenta un sistema de AI en vivo.
DGTL Readiness Index
La dimensión Data evalúa la confiabilidad de los pipelines, la arquitectura del warehouse, el gobierno y el nivel de autoservicio analítico del equipo. Subimos ese número reemplazando el stack frágil basado en hojas de cálculo que arrastran la mayoría de empresas mid-market por un warehouse dbt-first en el que los equipos realmente confían.
Day 1, typical pre-engagement
2.0 / 5
Day 90, after cross-practice work
3.5 / 5
Median delta across 90-day engagements: +1.5 points. Composite profile from discovery engagements with mid-market companies. See the full 8-dimension framework.
Every module ships with senior practice leads, clear deliverables, and measurable outcomes. Engagements combine the modules you need into one scoped program.
Data warehouses en Snowflake, BigQuery y Redshift con controles de costo razonables, acceso basado en roles y esquemas pensados para el autoservicio de analistas.
Pipelines en Fivetran, Airbyte y dbt que entregan datos limpios y probados a tu warehouse en la frecuencia que tu negocio realmente necesita.
Dashboards en Looker, Metabase y Tableau construidos para directivos, operadores y analistas, con una única definición por métrica.
Implementaciones de CDP en Segment, RudderStack y Hightouch que unifican los datos del cliente entre las herramientas de producto, marketing y ventas.
Atribución multi-touch y marketing mix modeling que sobreviven a la desaparición de las third-party cookies y a los cambios de privacidad de iOS.
Plataformas de A/B testing y procesos de revisión de experimentos en Statsig, LaunchDarkly y Eppo, con rigor estadístico incorporado.
Programas de ownership de datos, políticas de acceso y clasificación alineados a GDPR, LOPDP y a los requerimientos específicos de cada sector.
Monte Carlo, Elementary y checks a medida, para que los pipelines rotos alerten al equipo de datos antes de sorprender al CEO en una reunión de directorio.
Flujos en Hightouch y Census que envían los datos del warehouse de vuelta a Salesforce, HubSpot y plataformas publicitarias para activarlos.
Stacks en Kafka, ClickHouse y Tinybird para analítica en menos de un segundo sobre eventos de producto, datos de trading y señales operativas.
Definiciones centralizadas de métricas en Cube, dbt Semantic Layer y LookML, para que cada dashboard use la misma matemática.
Implementaciones de Amplitude, Mixpanel y PostHog con tracking plans que los product managers realmente usan en sus revisiones semanales.
Diseño del tracking plan e instrumentación en Segment o RudderStack, revisados con el equipo de producto antes de que un solo evento llegue a producción.
Feature stores en Feast, Tecton y a medida, para que los equipos de ML reutilicen features entre entrenamiento y serving sin drift.
We inventory your current data sources, evaluate data quality, map existing pipelines and tools, and assess your team's analytics maturity. The output is a prioritized roadmap.
We design and deploy your central data warehouse, configure ingestion pipelines from all source systems, and build the transformation layer using dbt for version-controlled, tested data models.
We unify customer data across systems into a single profile, so marketing, sales, product, and success teams all see the same customer, not fragments spread across five tools.
We build dashboards shaped around how each team actually makes decisions and train your people to explore data independently, reducing the "can you pull this for me?" requests that bottleneck data teams.
We implement data quality monitoring, access controls, documentation standards, and alerting for pipeline failures, so your data infrastructure stays reliable as your company grows.
Métricas de proyectos recientes de DGTL Data:
Visibilidad unificada
Vista única del cliente
Datos de marketing, ventas y producto unificados para un cliente de B2B commerce
Ciclo de reportería
Días → tiempo real
Dashboards ejecutivos reemplazaron las exportaciones manuales de CSV
Precisión de atribución
Primer modelo confiable
Atribución multi-touch que conecta el gasto de marketing con los ingresos cerrados
Solicitudes al equipo de datos
60% menos
Dashboards de autoservicio que reducen las solicitudes ad hoc al equipo de ingeniería
“DGTL nos dio un solo dashboard que ahora todos miran. Suena simple, pero hizo falta alguien que de verdad entendiera cómo fluyen los datos en un SaaS para que funcionara.”
Sebastián L.
COO, Edtech
The 15 tools we reach for most. We use plenty of others when the engagement calls for them.
Quito HQ, delivery across the Americas
One timezone with your East Coast team, year-round. Bilingual English and Spanish. No handoff at 5pm, no DST drift in March or November.
Tu equipo directivo discute sobre los números cada lunes, tus datos viven en seis herramientas distintas y armar un reporte para el directorio se lleva a dos ingenieros una semana entera. Marketing tiene una versión de los números, ventas tiene otra, y nadie confía en ninguna. No puedes medir lo que importa porque no puedes acceder a lo que ya tienes.
Unificamos tus datos en un solo warehouse, construimos pipelines confiables y creamos dashboards en los que todos confían.
Tu equipo toma decisiones más rápido, tus funcionalidades de AI tienen una base sólida y el directorio recibe las métricas que necesita sin tener que desviar un sprint de ingeniería.
Cuéntanos sobre tus retos de datos. Diseñamos la infraestructura para resolverlos.