Caso real

Cómo un e-commerce transforma sus datos en visualizaciones para tomar decisiones en tiempo real.

Te muestro paso a paso qué hice con los datos reales de una empresa que vende por Shopify: de dónde salieron, cómo los transformé y qué resultado final obtuvo el negocio.

Antes de este proyecto, la empresa solo veía sus datos en los reportes básicos que traen por defecto Shopify y otras plataformas, cada uno por su lado y sin conectarse entre sí. No existía un solo lugar donde ver toda la información junta, ni indicadores claros que ayudaran a tomar decisiones.

Al centralizar y actualizar los datos automáticamente, cualquier empresa que venda online puede detectar un problema antes de que le cueste una venta, y decidir con información real en vez de con intuición.

¿Te interesa llevar esto a tu propio proyecto? Descarga gratis el skill disponible, o contáctame para llevar tus datos a un siguiente nivel.

⬇ Descargar skill gratis Contáctame →

El recorrido de los datos

Así se movieron los datos de esta empresa, paso a paso

Pasa el mouse sobre cada cuadro para ver, en palabras simples, qué hace ese paso — y despliega el código real si quieres entrar en detalle.

Carga inicial (una vez) Tiempo real (continuo) Tronco común

Fuente

Shopify Admin

Tienda pm0n39-be. Customers, orders, products.

Carga inicial · una vez

Tiempo real · continuo

1

Shopify Admin API

Token shpat_ vía OAuth. Extrae todo el histórico.

2

Limpieza (Python)

limpiar.py — normaliza país, vendors, montos.

1

Evento en Shopify

orders/create, customers/update, etc.

2

Webhook

6 webhooks registrados, apuntan a Pub/Sub.

3

Google Pub/Sub

Topic shopify-webhooks.

4

Cloud Function

procesar-webhook-shopify, limpia y sube.

Convergen

BigQuery — tablas planas

customers, orders, products.

crear_modelo_estrella.py → fact_orders + 4 dimensiones.

Destino

Looker Studio

Dashboard con semáforos, filtros y control de período.

El resultado

Todo ese camino termina en un dashboard que cualquiera puede leer

Esto es lo que finalmente ve la empresa: sus propios datos, sin planillas ni revisión manual, actualizados solos y listos para decidir.

Looker Studio — página 1: vista general y operación — Vista general: revenue, ticket promedio y cumplimiento de despacho del período, con la tendencia de ventas y el SLA de despacho semana a semana — el resumen que antes se armaba a mano cada lunes.

Looker Studio — página 2: clientes — Quiénes son los clientes: cuántos vuelven a comprar, cómo se segmentan por compromiso y valor, desde qué regiones llegan y cómo evolucionan los registros frente a las primeras compras.

Looker Studio — página 3: canal y adquisición — De dónde vienen las ventas: por qué canal llegan los clientes, si el programa de referidos capta gente nueva, qué porcentaje de las ventas lleva descuento y cuáles son los productos más vendidos.

Por qué este stack, y no una planilla más

📊

Visualización con Google Looker Studio

Gratis, en la nube y sin instalar nada: cualquiera en la empresa entra desde el navegador y ve el mismo dashboard, siempre actualizado.

☁️

Datos guardados en la nube

La información no vive en un computador ni en un Excel local — está centralizada en un solo lugar, disponible y respaldada aunque cambie el equipo.

🔐

Conexión segura vía API de Shopify

Los datos se consultan directo desde Shopify con permisos de solo lectura — sin exportar planillas a mano ni exponer información sensible.

⚡

Actualización automática

Cada vez que se genera una compra, el dashboard se actualiza solo — nadie tiene que recargar datos ni armar el reporte de nuevo.

¿Y si tus datos se vieran así?

Descarga gratis el skill que usé para construir este pipeline, o escríbeme si quieres que lo construyamos juntos para tu negocio.