Impulsa tu analítica con una arquitectura moderna. Centraliza datos en BigQuery y consume tableros desde Insights en SFUN. Resultados rápidos, métricas confiables y menos fricción.

¿Por qué elegir BigQuery para tu analítica?

BigQuery es un data warehouse serverless. Escala sin servidores, consulta grandes volúmenes y paga por uso. BI Engine acelera paneles y consultas interactivas.

Trabaja con datos estructurados y semiestructurados. Soporta cargas históricas y streaming casi en tiempo real. Ideal para dashboards operativos y reportes gerenciales.

Arquitectura: del dato operativo al insight en SFUN

1) 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.

Construye pipelines con Dataflow para limpiar, enriquecer y estandarizar. Combina cargas por lotes con streaming inserts. Mantén KPIs actualizados en casi tiempo real.

2) 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.

Publica vistas con seguridad por rol. Expón solo los campos necesarios. Facilita auditoría y cumplimiento.

3) 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 SFUN en 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

1) Extracción

SFUN y sistemas satélite exportan a Cloud Storage por fuente. Define buckets por área y periodo. Estandariza nombres y formatos.

2) Transformación

Dataflow normaliza y enriquece con catálogos y llaves maestras. Escribe en tablas staging. SQL orquesta core y marts con particionado por fecha y clustering por sede o servicio.

3) Carga continua

Eventos críticos ingresan por streaming: pagos, recaudo móvil y tickets urgentes. Los KPIs se actualizan en minutos o segundos. Mejor visibilidad para operar.

4) Consumo en Insights

SFUN navega vistas y dashboards con cache de BI Engine. Permite drill-down hasta el caso o servicio. Controla acceso por rol y sede.

Casos de uso listos para negocio

  • Recaudo y cartera: pagos por canal, aging por sede y asesor, promesas vs efectivo del día.
  • Operación de servicios: ocupación de salas, tiempos de respuesta, SLA y costos variables.
  • Previsión exequial: altas y bajas, mora por antigüedad, churn y riesgo proyectado.
  • Atención: contactabilidad, TMO, conversiones, motivos de contacto y heatmaps horarios.
  • RR. HH.: asistencia, horas extra y productividad por rol según permisos.

Buenas prácticas clave

  • 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.

Integración SFUN ↔ BigQuery en la práctica

Conectores y cargas llevan datos a BigQuery desde Cloud Storage. El modelo analítico consolida KPIs como mora, ticket medio, ocupación y NPS. Insights en SFUN consume los dashboards con seguridad y velocidad.

Resultado: velocidad, claridad y confianza

Unifica operación, finanzas y atención en un solo lugar. Obtén tableros que cargan en milisegundos y métricas consistentes. Decide hoy y proyecta el trimestre con certeza.