DGTL Data
Un solo dashboard en el que todo tu equipo realmente confía
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, dentro de la jornada laboral de tu equipo del este de EE. UU. todo el año, 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.
Mejor en conjunto
Contratar a DGTL para una sola práctica funciona. Esta es la razón por la que la mayoría de los engagements usan más de una.
Data trabaja de cerca con Build (arquitectura de datos integrada en el product engineering), AI (infraestructura de datos que alimenta flujos agénticos y sistemas RAG), Marketing (modelos de atribución y analítica de marketing), Sales (analítica de pipeline y forecast de ingresos) y Secure (gobierno de datos, control de accesos y compliance). En un motor de crecimiento, Data es la columna vertebral: conecta cada touchpoint de marketing con los ingresos cerrados para que el equipo vea exactamente qué está generando pipeline.
Cómo armamos el equipo de Data
En cada engagement ponemos el nivel de seniority que tu alcance necesita. Sin sorpresas entre la llamada de ventas y el kickoff. Sin equipos de entrega llenos de perfiles junior detrás de un Principal en la presentación.
10+ años
Principal Data Engineer
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
Senior Analytics Engineer
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
Mid Data Analyst
Entrega dashboards, escribe SQL y atiende las solicitudes diarias de analítica. Traduce con soltura las preguntas del equipo directivo en definiciones consultables.
Variable
ML Engineer Specialist
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 de Data, antes y después.
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.
Día 1, situación típica antes del engagement
2.0 / 5
Día 90, después del trabajo multipráctica
3.5 / 5
Mediana del delta en engagements de 90 días: +1.5 puntos. Perfil compuesto de engagements de discovery con empresas de tamaño medio. Conoce el framework completo de 8 dimensiones.
Qué hacemos
Cada módulo se entrega con practice leads senior, entregables claros y resultados medibles. Los engagements combinan los módulos que necesitas en un solo programa con alcance definido.
Data Warehouses
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 ETL y ELT
Pipelines en Fivetran, Airbyte y dbt que entregan datos limpios y probados a tu warehouse en la frecuencia que tu negocio realmente necesita.
BI y dashboards
Dashboards en Looker, Metabase y Tableau construidos para directivos, operadores y analistas, con una única definición por métrica.
Customer Data Platforms
Implementaciones de CDP en Segment, RudderStack y Hightouch que unifican los datos del cliente entre las herramientas de producto, marketing y ventas.
Modelos de atribución
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 experimentación
Plataformas de A/B testing y procesos de revisión de experimentos en Statsig, LaunchDarkly y Eppo, con rigor estadístico incorporado.
Gobierno de datos
Programas de ownership de datos, políticas de acceso y clasificación alineados a GDPR, LOPDP y a los requerimientos específicos de cada sector.
Monitoreo de calidad de datos
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.
Reverse ETL
Flujos en Hightouch y Census que envían los datos del warehouse de vuelta a Salesforce, HubSpot y plataformas publicitarias para activarlos.
Analítica en tiempo real
Stacks en Kafka, ClickHouse y Tinybird para analítica en menos de un segundo sobre eventos de producto, datos de trading y señales operativas.
Capa semántica
Definiciones centralizadas de métricas en Cube, dbt Semantic Layer y LookML, para que cada dashboard use la misma matemática.
Product analytics
Implementaciones de Amplitude, Mixpanel y PostHog con tracking plans que los product managers realmente usan en sus revisiones semanales.
Instrumentación de eventos
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
Feature stores en Feast, Tecton y a medida, para que los equipos de ML reutilicen features entre entrenamiento y serving sin drift.
Cómo funciona
Auditoría de datos y assessment de madurez
Inventariamos tus fuentes de datos actuales, evaluamos la calidad de la data, mapeamos los pipelines y las herramientas que ya tienes, y medimos la madurez analítica de tu equipo. La entrega es un roadmap priorizado.
Arquitectura de warehouse y pipelines
Diseñamos y desplegamos tu data warehouse central, configuramos los pipelines de ingesta desde todos los sistemas fuente y construimos la capa de transformación con dbt, para que tus modelos de datos queden versionados y con tests.
Resolución de identidad y CDP
Unificamos los datos del cliente entre sistemas en un solo perfil, para que marketing, ventas, producto y customer success vean al mismo cliente, no fragmentos repartidos en cinco herramientas.
Dashboards y analítica de autoservicio
Construimos dashboards armados alrededor de cómo cada equipo toma decisiones de verdad y entrenamos a tu gente para explorar los datos por su cuenta. Así bajan las solicitudes de '¿me puedes sacar este dato?' que congestionan a los equipos de datos.
Gobierno y optimización continua
Implementamos monitoreo de calidad de datos, controles de acceso, estándares de documentación y alertas para pipelines caídos, para que tu infraestructura de datos siga siendo confiable a medida que tu empresa crece.
Modelos de engagement
Tres formas de contratar Data. La diferencia está en cómo termina cada una.
El mismo equipo detrás de las tres. Un MSA, un SOW por engagement. Lo que cambia es cuánto te comprometes, qué es flexible una vez que arranca el trabajo y quién está en el equipo. Dimensionamos cada engagement según lo que estás construyendo, en vez de meterte en un plan prefabricado.
01Proyecto | 02Retainer | 03Equipo integrado | |
|---|---|---|---|
| Al final | ProyectoTermina. | RetainerContinúa. | Equipo integradoSe renueva. |
| Etapa ideal | ProyectoPre-launch, MVP, rediseño, auditoría, certificación | RetainerFase de crecimiento, optimización continua, escalamiento | Equipo integradoFase de escalamiento, liderazgo ejecutivo fraccional |
| Compromiso | ProyectoDe 4 a 16 semanas | RetainerMes a mes tras un mínimo de 3 meses | Equipo integradoTrimestral, renovable |
| Cómo arranca | ProyectoSprint de Discovery pagado (de 1 a 2 semanas) | RetainerKickoff + sesión de alineación de prioridades | Equipo integradoMatching de equipo + semana de onboarding |
| El equipo | ProyectoSquad multipráctica armado para tu proyecto | RetainerTeam lead dedicado + especialistas rotativos | Equipo integradoEspecialistas integrados de tiempo completo |
| Alcance | ProyectoEntregables y timeline definidos | RetainerFlexible dentro de las horas asignadas | Equipo integradoFlexible dentro de la capacidad del equipo |
| Por dónde empezaríamos | Empezaríamos con un Proyecto: montamos el stack y los primeros dashboards, y de ahí crecemos. | ||
¿No sabes cuál te queda? Cuéntanos en qué estás trabajando y te recomendamos el modelo correcto según tus objetivos, timeline y presupuesto.
Definimos el alcance de cada engagement a tu medida. La mayoría de los proyectos enfocados arrancan en cinco cifras, y las transformaciones multipráctica llegan a seis y siete cifras. Los retainers y los equipos integrados se cotizan mensualmente, según seniority y horas.
Compara los tres modelosResultados
Resultados representativos en proyectos de Data de este tipo:
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
Resultados representativos. Por confidencialidad, modificamos los datos que identifican al cliente.
Lo que dicen nuestros clientes
“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.”
COO, Edtech
Ejemplo representativo. Mostramos el rol y la industria; no identificamos empresas ni personas hasta contar con autorizaciones firmadas.
Nuestro stack
Las 15 herramientas que más usamos. Recurrimos a muchas otras cuando el proyecto lo pide.
Sede en Quito, entrega en toda América
UTC-5 todo el año, a una hora o menos de tu equipo del este de EE. UU. en cualquier época. Sin handoff a las 5pm, y nada queda esperando a la noche cuando cambian los relojes en EE. UU. en marzo y noviembre.
Por qué importa
El problema
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.
Qué hacemos al respecto
Unificamos tus datos en un solo warehouse, construimos pipelines confiables y creamos dashboards en los que todos confían.
Qué obtienes
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.
Preguntas frecuentes
Un modern data stack es un conjunto de herramientas cloud que trabajan juntas para centralizar y activar los datos. Suele incluir un data warehouse en la cloud (BigQuery o Snowflake), una capa de ingesta (Fivetran o Airbyte), una capa de transformación (dbt) y una herramienta de BI (Metabase, Looker o similar). Lo "moderno" está en que es cloud-native, modular y diseñado para cargas analíticas, no bases transaccionales recicladas para hacer reportes.
Las implementaciones típicas tardan entre 6 y 12 semanas desde la auditoría hasta los dashboards en producción. Los setups simples (un warehouse, algunos pipelines, los dashboards principales) se entregan en 6 semanas. Los más complejos (varios sistemas origen, requisitos de tiempo real, un CDP y frameworks de gobierno) toman entre 10 y 12 semanas. Trabajamos por fases para que recibas valor de forma incremental, no solo al final.
Sí. Nos integramos con todas las herramientas SaaS importantes: Pipedrive, HubSpot, Salesforce, Google Ads, LinkedIn Ads, PostHog, Stripe, Intercom, Zendesk y decenas más. Fivetran y Airbyte traen conectores prearmados para las herramientas más populares, y construimos integraciones a medida para sistemas propietarios o de nicho.
ETL (Extract, Transform, Load) transforma los datos antes de cargarlos al warehouse. ELT (Extract, Load, Transform) carga primero los datos en crudo y luego los transforma dentro del warehouse con herramientas como dbt. Hoy el estándar en la mayoría de empresas B2B es ELT, porque los warehouses cloud ya tienen potencia suficiente para transformar, y así se conservan los datos en crudo para casos de uso futuros que aún no anticipas.
Los AI agents y los modelos de lenguaje valen lo que valen los datos a los que acceden. Un data warehouse bien estructurado, con datos limpios, gobernados y documentados, vuelve tu inversión en AI muchísimo más efectiva. Los pipelines de RAG necesitan fuentes confiables. Los motores de personalización necesitan perfiles de cliente unificados. Los modelos de forecast necesitan historia limpia. Sin una infraestructura sólida, los proyectos de AI se construyen sobre arena.
El gobierno de datos es el conjunto de políticas, procesos y herramientas que garantizan que tus datos sean precisos, seguros, consistentes y confiables. Incluye monitoreo de calidad de datos (detectar errores antes de que lleguen a los dashboards), control de accesos (que los datos sensibles solo los vean los usuarios autorizados), documentación (para que los nuevos integrantes entiendan qué datos existen y qué significan) y lineage (saber de dónde vienen los datos y cómo se transformaron). Importa porque decidir con datos malos es peor que no tener datos.
¿Listo para construir tus cimientos de datos?
Cuéntanos sobre tus retos de datos. Diseñamos la infraestructura para resolverlos.
Los resultados y testimonios de esta página son ejemplos representativos de proyectos de este tipo. Modificamos los datos que identifican al cliente para proteger su confidencialidad. Estos ejemplos muestran cómo trabaja esta práctica y no garantizan resultados.