Proyecto 2 de 6 · Data engineering

Pipeline de ventas de startups

Del F29 de cada startup a un dashboard de ventas que nunca se atrasa.

RolPipeline de datos · end-to-end
PythonDagsterdbtSQLPostgreSQLDockerLooker Studio
SSituación

Las ventas de las startups del portafolio se conocían tarde y armadas a mano desde sus declaraciones mensuales de IVA (F29).

TTarea

Tener las ventas de todo el portafolio actualizadas y confiables, sin depender de procesos manuales.

AAcción

Pipeline que extrae las ventas desde los F29, las consolida en un Excel de finanzas, y con Dagster y dbt las limpia, valida y modela en PostgreSQL para un dashboard en Looker Studio.

RResultado
Al díaventas del portafolio, cada mes

Un dashboard de ventas siempre actualizado para el equipo y la gerencia.

/ arquitectura

Cómo fluye el dato

pasa el cursor por un bloquetoca un bloque
01
IngestaAsí llega el dato
02
ProcesamientoSe limpia y se calcula
03
AlmacenamientoQueda guardado por capa
04
VisualizaciónLlega a quien decide
F29
Declaraciones F29IngestaPDF · mensual

Cada startup declara su IVA mensual; de ahí salen sus ventas reales.

Qué aprendí

01La fuente manda

Usar el F29 da una cifra oficial y comparable entre startups.

02Orquestar desde el inicio

Con Dagster, cada corrida queda registrada y es fácil reprocesar.

03Tests antes que dashboards

Validar en dbt evitó cifras erróneas frente a la gerencia.