Data Analytics Retail & E-commerce Año: 2025 Duración: 4 meses
Caso de Estudio Anónimo // Cadena de Retail Omnicanal

Data Lakehouse & Automatización Creativa de Catálogo Omnicanal

Consolidación e ingesta automatizada de stock, ventas y precios de 420 sucursales y e-commerce en BigQuery, habilitando sincronización de inventarios y Dynamic Creative Optimization (DCO) publicitario.

MÉTRICAS AUDITADAS // IMPACTO DE NEGOCIO
3.5 min
Sincronización de catálogo

De procesos batch nocturnos de 6 horas a micro-batches continuos para más de 85.000 SKUs

12x
Variantes creativas generadas

Producción automatizada de 4.800 banners dinámicos por semana con stock y precios en tiempo real

3.8x
Eficiencia en consultas BigQuery

Particionado y clustering que redujo bytes escaneados en un 68% y costos de slots bajo demanda

01 // Situación Inicial

El Desafío Técnico

Datos de inventario y precios fragmentados en múltiples ERPs locales generaban desfases de hasta 24 horas. El catálogo publicitario digital mostraba productos agotados, disparando cancelaciones y quejas de clientes.

02 // Ingeniería Rubik

La Solución Arquitectónica

Rubik diseñó un pipeline de ingesta automatizada continua con Cloud Pub/Sub y Cloud Dataflow directamente hacia tablas BigQuery particionadas. Modelamos las capas analíticas con dbt Core y conectamos pipelines de Reverse ETL para alimentar dinámicamente anuncios de Google Ads y Meta.

Tecnologías & Plataformas Implementadas
Google BigQuery dbt Core Cloud Pub/Sub Cloud Dataflow Looker Cloud Storage
"La arquitectura automatizada por Rubik nos dio precisión de stock en minutos y multiplicó por doce nuestra capacidad de crear anuncios relevantes y actualizados."
Mariana Gómez
Chief Data Officer (CDO) — Cadena de Retail Omnicanal