Diseño e implementación del data warehouse analítico para la plataforma de growth de Litebox

Lideré el diseño y la implementación de la primera plataforma de datos de Litebox. Partiendo del discovery técnico, conduje la evaluación de proveedores y diseñé e implementé el stack resultante. El discovery abarcó warehouse, ingesta, orquestación, transformación y BI, y produjo un marco de decisión inicial que el cliente podía interrogar, en lugar de una recomendación que tuviera que aceptar por confianza: un modelo de costos cuyos supuestos eran parámetros editables, y opciones evaluadas contra sus restricciones reales, entre ellas una decisión de proveedor cloud aún pendiente, que la elección de warehouse fue deliberadamente diseñada para no condicionar. El resultado es un stack dimensionado a lo que Litebox opera hoy, con las condiciones para escalarlo documentadas de antemano y no descubiertas a las apuradas.

La implementación es un modelo dimensional multi-tenant sobre múltiples endpoints personalizados y parametrizados de PostHog, la API de Google Search Console y Ahrefs para Domain Rating, entregado como un proyecto de Dataform workflows sobre datasets de BigQuery. Las fuentes aterrizan aisladas por cliente y se unifican en una única frontera de staging, de modo que la comparación entre clientes —el objetivo mismo del producto de Litebox— es una propiedad del modelo y no una consulta que hay que escribir con cuidado cada vez. Las dimensiones conformadas, una capa de hechos construida sobre el marco de marts propuesto por la Sr BI Analyst de Litebox, y un registro de experimentos que admite nuevos experimentos sin cambios de esquema hacen que el modelo absorba el crecimiento en lugar de tener que rehacerse ante él. La integración por cliente vive en configuración versionada, así que dar de alta un cliente o reasignar una taxonomía es un cambio de configuración, no un deploy.