¿Por qué elegir BigQuery para tu analítica?


BigQuery es un data warehouse serverless que elimina la complejidad de administrar infraestructura. Escala de forma automática, permite consultar grandes volúmenes de datos en segundos y opera bajo un modelo de pago por uso, optimizando costos sin sacrificar rendimiento. Además, con BI Engine, acelera paneles y consultas interactivas, brindando una experiencia ágil para usuarios ejecutivos y analistas.

BigQuery trabaja de manera nativa con datos estructurados y semiestructurados, soportando tanto cargas históricas masivas como streaming casi en tiempo real. Esto lo convierte en la plataforma ideal para dashboards operativos, seguimiento diario del negocio y reportes gerenciales confiables, ofreciendo métricas siempre actualizadas, alta disponibilidad y una base sólida para escalar la analítica a medida que la organización crece.

¿Por qué elegir BigQuery para tu analítica?

BigQuery es un data warehouse serverless que elimina la complejidad de administrar infraestructura. Escala de forma automática, permite consultar grandes volúmenes de datos en segundos y opera bajo un modelo de pago por uso, optimizando costos sin sacrificar rendimiento. Además, con BI Engine, acelera paneles y consultas interactivas, brindando una experiencia ágil para usuarios ejecutivos y analistas.

BigQuery trabaja de manera nativa con datos estructurados y semiestructurados, soportando tanto cargas históricas masivas como streaming casi en tiempo real. Esto lo convierte en la plataforma ideal para dashboards operativos, seguimiento diario del negocio y reportes gerenciales confiables, ofreciendo métricas siempre actualizadas, alta disponibilidad y una base sólida para escalar la analítica a medida que la organización crece.

Arquitectura de Datos con Insights

Ingesta y ETL hacia BigQuery

Usa conectores y cargas programadas. Programa load jobs desde Cloud Storage para CSV, JSON, Parquet, Avro u ORC. Crea external tables sobre Storage o Google Sheets sin mover datos.

Modelado y gobierno en BigQuery

Organiza datasets por dominio: Ventas y Servicios, Recaudo, Cartera, RR. HH., Call Center y Logística. Separa zonas staging, core y marts para mayor claridad.

Consumo en SFUN con Insights

Conecta los tableros de SFUN a BigQuery en modo lectura. Aprovecha BI Engine para respuestas sub-segundo. Filtra por sede, región, línea de negocio y fecha.

Fuentes que unifica BigQuery

SFUN (transaccional):
servicios funerarios, previsión exequial, parque cementerio, pagos, cartera, RR. HH., helpdesk, call center y chat.
Sistemas externos: ERP/contabilidad, pasarelas de pago, IVR/telefonía, campañas y formularios.
Hojas operativas: Google Sheets como external tables o cargas periódicas.

Flujo de integración recomendado

La arquitectura analítica de SFUN transforma los datos operativos en información estratégica de alto valor, garantizando orden, velocidad y confiabilidad en cada etapa del proceso. Todo inicia con la extracción, donde SFUN y los sistemas satélite exportan la información hacia Cloud Storage, organizando los datos por fuente, área y período mediante buckets estandarizados, con nombres y formatos consistentes que aseguran calidad desde el origen.

Casos de uso listos para negocio

Convierte la información operativa en una visión integral y accionable del negocio, permitiendo un control total de las áreas clave en un solo lugar. En recaudo y cartera, ofrece visibilidad clara de los pagos por canal, el aging de la cartera por sede y asesor, y la comparación diaria entre promesas de pago y efectivo real, fortaleciendo la liquidez y la gestión del riesgo. En la operación de servicios, el sistema monitorea la ocupación de salas, tiempos de respuesta, cumplimiento de SLA y costos variables, optimizando recursos y mejorando la eficiencia operativa.

Para la previsión exequial, analiza altas y bajas, mora por antigüedad, tasas de churn y riesgo proyectado, permitiendo anticiparse a desviaciones y proteger ingresos futuros. En atención al cliente, mide contactabilidad, TMO, conversiones, motivos de contacto y heatmaps horarios, elevando la calidad del servicio y la experiencia del usuario. Finalmente, en RR. HH., integra asistencia, horas extra y productividad por rol según permisos, alineando el desempeño del talento humano con los objetivos del negocio. El resultado es una gestión inteligente, basada en datos en tiempo real, que impulsa decisiones más rápidas, rentables y sostenibles.

Buenas prácticas clave

prácticas
  • Particionado y clustering: por fecha de evento y campos de filtro habituales para reducir bytes escaneados.
  • Zonas de datos: staging → core → marts con reglas de calidad y tipos consistentes.
  • Catálogo y linaje: documenta datasets, vistas y versiones de SQL.
  • Cost control: vistas materializadas, programación y gestión de slots según uso.
  • Aceleración: activa BI Engine para paneles de alta concurrencia.