Si gestionas datos de marketing de múltiples plataformas y las hojas de cálculo se están volviendo inmanejables, Amazon Redshift ofrece una alternativa escalable para centralizar todo en un único data warehouse. Esta guía explica por qué los equipos de marketing eligen Redshift, cómo configurarlo, cuánto cuesta y si es la opción adecuada para tus necesidades.

Redshift es el servicio de data warehouse en la nube de Amazon, construido sobre PostgreSQL. Maneja grandes volúmenes de datos y consultas complejas, exactamente lo que necesitas cuando consolidas inversión publicitaria, conversiones, impresiones y métricas de engagement de docenas de fuentes en informes unificados.

En lugar de descargar manualmente CSVs de Google Ads, Facebook, LinkedIn y TikTok cada semana, consultas todo desde un único lugar usando SQL. Se acabaron los problemas de control de versiones o la pregunta "¿qué hoja tiene los datos más actualizados?".

Por qué los Equipos de Marketing Usan Amazon Redshift

Costes predecibles frente a modelos de pago por consulta

Redshift cobra según el tamaño del clúster, no por el volumen de consultas. Pagas una tarifa fija por hora tanto si ejecutas 10 consultas como 10.000.

Compáralo con los modelos de pago por consulta donde los costes pueden dispararse de forma impredecible. Si tu equipo ejecuta consultas exploratorias frecuentes, probando modelos de atribución, analizando el rendimiento creativo de 50 campañas, el precio variable puede ser problemático. Un analista consultando accidentalmente tablas sin particionar puede generar cientos de euros en un solo día.

Redshift funciona bien para equipos que ejecutan más de 100 consultas diarias con volúmenes de datos consistentes. Cuando los analistas necesitan libertad para explorar datos sin preocuparse del precio de cada consulta.

El precio variable gana para equipos pequeños con necesidades de análisis esporádicas. Cuando estás empezando con data warehousing y quieres cero gestión de infraestructura.

Integración con el ecosistema AWS

Si ya usas servicios de AWS, Redshift se conecta de forma nativa sin costes de transferencia de datos. Almacena exportaciones de datos de marketing en buckets de S3 y luego cárgalos en Redshift. Conéctalo a QuickSight para visualización. Activa actualizaciones automáticas de datos con funciones Lambda cuando lleguen nuevos datos de plataformas publicitarias.

Algunos equipos de marketing usan Lambda para detectar cuándo su plataforma de automatización de marketing exporta datos de campaña a S3 durante la noche. Lambda los carga automáticamente en Redshift, así los dashboards están actualizados por la mañana.

Cuándo tiene sentido usar Redshift

Es buena opción si gestionas más de 10 cuentas publicitarias en múltiples plataformas, necesitas más de 2 años de datos históricos de rendimiento de campañas, tienes un equipo técnico cómodo con SQL y AWS, o necesitas combinar datos de marketing con datos de uso del producto de tu aplicación.

No es buena opción si solo haces seguimiento de 2-3 campañas, nadie en tu equipo sabe SQL, la inversión publicitaria mensual es inferior a 10.000€, o necesitas interfaces visuales de arrastrar y soltar en lugar de SQL.

Configurar Redshift para Datos de Marketing

Necesitarás una cuenta de AWS con facturación activada, un usuario IAM con política RedshiftFullAccess, una VPC en tu región preferida y un grupo de seguridad que permita acceso entrante en el puerto 5439.

Nunca expongas los clústeres de Redshift a 0.0.0.0/0 (todo el tráfico de internet). Añade a la lista blanca solo la IP de tu oficina o rangos VPN. Los datos de marketing a menudo incluyen direcciones de correo de clientes, valores de conversión y datos personales según tu configuración de seguimiento.

Elegir la configuración correcta del clúster

Redshift ofrece dos tipos principales de nodos:
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• ‍dc2.large: Almacenamiento SSD de 160 GB, gestiona hasta 500.000 campañas publicitarias con 12 meses de datos históricos, cuesta alrededor de 180€/mes para un clúster de un solo nodo.‍
• ra3.xlplus: El almacenamiento escala independientemente hasta 32 TB, gestiona millones de impresiones publicitarias diarias con más de 24 meses de retención, cuesta alrededor de 780€/mes más almacenamiento.

La mayoría de equipos de marketing que empiezan pueden gestionar cómodamente 10-20 cuentas publicitarias con un nodo dc2.large. Puedes redimensionar más adelante usando Elastic Resize (tarda 10-15 minutos).

Diseño de esquema para analítica de marketing

Crea esquemas separados para cada fuente de datos para evitar conflictos de nombres de tabla:
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CREATE SCHEMA google_ads;
CREATE SCHEMA facebook_ads;
CREATE SCHEMA linkedin_ads;

Estructura de tabla de ejemplo para campañas de Google Ads:
‍

CREATE TABLE google_ads.campaign_performance (
    date DATE NOT NULL,
    account_id VARCHAR(20),
    campaign_id VARCHAR(20),
    campaign_name VARCHAR(255),
    impressions INTEGER,
    clicks INTEGER,
    cost DECIMAL(10,2),
    conversions DECIMAL(8,2)
)
DISTKEY(campaign_id)
SORTKEY(date);

DISTKEY(campaign_id) distribuye las filas entre nodos según campaign_id, así los joins se ejecutan más rápido. SORTKEY(date) ordena físicamente los datos por fecha, haciendo las consultas de rangos de tiempo significativamente más rápidas, a menudo 10 veces más o incluso más.

Para datos de marketing, usa date como tu SORTKEY ya que la mayoría de consultas filtran por períodos de tiempo.

Conectar Plataformas de Marketing a Redshift

Las exportaciones manuales de CSV llevan 2-3 horas semanales para 5 plataformas y son propensas a errores humanos.

Las APIs de plataformas con scripts personalizados requieren escribir código Python usando librerías como google-ads y facebook-business-sdk. Tendrás que gestionar la renovación de tokens OAuth, límites de tasa de API, cambios de esquema y registro de errores. El tiempo de desarrollo es de 40-60 horas inicialmente, más 5-10 horas de mantenimiento mensual.

Las herramientas ETL automatizan la conexión entre plataformas de marketing y Redshift. Seleccionas qué métricas extraer, eliges Redshift como destino y los datos se actualizan diariamente. La configuración lleva 15-30 minutos por fuente de datos sin necesidad de código. Tiene sentido cuando el tiempo de tu equipo cuesta más que las suscripciones ETL típicas.

Qué Pagarás Realmente

Consulta la página de precios de AWS Redshift para tarifas actuales a fecha de febrero de 2026. Escenarios realistas:

Equipo pequeño (5-10 cuentas publicitarias): 1 nodo dc2.large, 50 GB de datos (6 meses), 200 consultas/día = ~180€/mes

Equipo mediano (20-50 cuentas): 2 nodos dc2.large, 300 GB de datos (18 meses), 1.000 consultas/día = ~360€/mes

Enterprise (más de 100 cuentas): 1 nodo ra3.4xlarge, 2 TB de datos (24 meses), 5.000 consultas/día = ~1.100€/mes más almacenamiento

Costes ocultos

Se aplican tarifas de transferencia de datos si tu clúster de Redshift está en us-east-1 pero tu equipo consulta desde Europa. Mantén las herramientas de BI en la misma región.

Los snapshots automáticos son gratis durante 1 día de retención, luego pagas por almacenamiento de backup. Para un clúster de 500 GB con retención de backup de 7 días, calcula aproximadamente 80-90€/mes extra.

Optimización de costes

Pausa los clústeres dev/test durante noches y fines de semana para ahorrar un 65% en entornos de no producción.

Las instancias reservadas ofrecen descuentos: compromiso de 1 año obtiene 34% de descuento, compromiso de 3 años obtiene 57% de descuento. Solo hazlo después de 3 meses de uso estable.

Archiva campañas de más de 18 meses a S3. Los costes de almacenamiento son similares, pero liberas capacidad del clúster para análisis activo.

Consultas SQL Esenciales para Analítica de Marketing

Compara coste por adquisición entre plataformas semanalmente:
‍

SELECT 
    DATE_TRUNC('week', date) AS week,
    'Google Ads' AS platform,
    SUM(cost) AS spend,
    SUM(conversions) AS conversions,
    SUM(cost) / NULLIF(SUM(conversions), 0) AS cpa
FROM google_ads.campaign_performance
WHERE date >= CURRENT_DATE - 90
GROUP BY 1, 2

UNION ALL

SELECT 
    DATE_TRUNC('week', date) AS week,
    'Facebook Ads' AS platform,
    SUM(spend) AS spend,
    SUM(conversions) AS conversions,
    SUM(spend) / NULLIF(SUM(conversions), 0) AS cpa
FROM facebook_ads.ad_performance
WHERE date >= CURRENT_DATE - 90
GROUP BY 1, 2

ORDER BY week DESC, platform;

El NULLIF previene errores de división por cero cuando no hubo conversiones.

Encuentra campañas de bajo rendimiento con CPC medio 50% superior a la mediana de tu cuenta:
‍
‍

WITH campaign_stats AS (
    SELECT 
        campaign_name,
        SUM(clicks) AS total_clicks,
        SUM(cost) AS total_cost,
        AVG(cost / NULLIF(clicks, 0)) AS avg_cpc,
        PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY cost / NULLIF(clicks, 0)) AS median_cpc
    FROM google_ads.campaign_performance
    WHERE date >= CURRENT_DATE - 30
    GROUP BY campaign_name
)
SELECT 
    campaign_name,
    total_clicks,
    total_cost,
    avg_cpc,
    avg_cpc - median_cpc AS cpc_deviation
FROM campaign_stats
WHERE avg_cpc > median_cpc * 1.5
ORDER BY cpc_deviation DESC
LIMIT 20;

Redshift vs BigQuery vs Snowflake

Elige Redshift si tu empresa usa infraestructura AWS, necesitas aislamiento VPC por cumplimiento normativo, tu equipo conoce PostgreSQL, o ejecutas más de 500 consultas diarias.

Elige BigQuery si estás empezando con data warehousing, usas Google Workspace, tienes volumen de consultas impredecible, o quieres cero gestión de infraestructura. (Tenemos una comparativa detallada de data warehouses en la nube para marketing si quieres explorar las tres opciones en profundidad.)

Elige Snowflake si necesitas despliegues multi-cloud, el volumen de datos varía dramáticamente, o el presupuesto permite 200-500€/mes mínimo.

Errores Comunes de Configuración

No configurar colas WLM (Workload Management) significa que Redshift permite 15 consultas concurrentes por defecto. Si tu equipo ejecuta 20 informes simultáneos, 5 quedarán en cola. Configura WLM para priorizar dashboards ejecutivos (2 slots), consultas de analistas (10 slots) y cargas ETL (3 slots). Sin la configuración adecuada, una consulta desbocada bloquea a todos.

Olvidar VACUUM y ANALYZE significa que las filas eliminadas desperdician espacio. Ejecuta semanalmente:
‍

VACUUM DELETE ONLY google_ads.campaign_performance;
ANALYZE google_ads.campaign_performance;

Los equipos de marketing a veces notan que las consultas se ralentizan después de varios meses de actualizaciones diarias. Actualizar nombres de campaña diariamente crea nuevas filas dejando filas eliminadas. Una operación VACUUM puede recuperar espacio de almacenamiento significativo.

No usar codificaciones de compresión desperdicia almacenamiento. Las columnas de nombres de campaña típicamente comprimen 8-12 veces. Para 1 millón de campañas, esto reduce el almacenamiento de 500 MB a 50 MB. Deja que Redshift detecte automáticamente la compresión o ejecuta ANALYZE COMPRESSION primero en datos de muestra.

Preguntas Frecuentes

¿Cuántos datos puede gestionar un solo nodo de Redshift?

Un nodo dc2.large con 160 GB de almacenamiento típicamente contiene 12-18 meses de datos para 10-15 cuentas publicitarias. La cantidad exacta depende de qué estés rastreando. Si extraes rendimiento a nivel de creatividad con miles de anuncios individuales, llenarás el almacenamiento más rápido que si solo haces seguimiento de resúmenes a nivel de campaña.

¿Puedo conectar Redshift a Google Looker Studio?

Sí, a través del conector PostgreSQL ya que Redshift está construido sobre PostgreSQL. Aviso: Looker Studio puede ser lento cuando extrae grandes conjuntos de datos directamente. La mayoría de equipos crean primero tablas resumen en Redshift (pre-agregadas por día o semana) y conectan Looker Studio a esas en lugar de consultar millones de filas en bruto.

¿Necesito un ingeniero de datos para gestionar esto?

No de inmediato. Si alguien en tu equipo de marketing sabe SQL y se siente cómodo siguiendo la documentación de AWS, puedes gestionar la configuración básica y las consultas del día a día. Probablemente querrás ayuda de ingeniería una vez que estés lidiando con más de 50 GB de datos que necesitan ajustes de rendimiento, o cuando estés construyendo pipelines ETL complejos extrayendo de más de 10 fuentes, o si necesitas implementar gobernanza de datos adecuada y controles de acceso.

¿Qué pasa si mi clúster de Redshift se cae?

Redshift toma snapshots automáticos a S3 cada 8 horas (puedes ajustar esto). Si tu clúster falla, restaurar desde el snapshot más reciente típicamente lleva 15-30 minutos. Para equipos que ejecutan dashboards de misión crítica donde incluso 30 minutos de inactividad son inaceptables, puedes configurar despliegue Multi-AZ para failover automático, solo ten en cuenta que esto duplica tu coste de infraestructura.

¿Es Redshift excesivo para un equipo de marketing pequeño?

Probablemente, sí. Si gastas menos de 20.000€/mes en publicidad en 5 cuentas o menos, es mejor empezar con Google Sheets o el nivel gratuito de BigQuery. Redshift empieza a tener sentido cuando gestionas más de 15 cuentas publicitarias, pasas más de 10 horas a la semana en informes manuales, o cuando necesitas combinar datos publicitarios con datos de clientes de tu CRM o base de datos de producto.

¿Qué pasa con Redshift Serverless en lugar de gestionar clústeres?

Redshift Serverless elimina completamente la gestión de clústeres. Solo pagas por el compute que usas. Para equipos de marketing que solo ejecutan informes esporádicamente (quizás unas pocas veces por semana en lugar de constantemente), Serverless puede reducir costes un 30-40% comparado con mantener un clúster funcionando 24/7. La desventaja es que hay un retraso de arranque en frío de 5-10 segundos cuando el servicio se activa después de estar inactivo.

Empezar

Comienza identificando tu mayor punto de dolor en reporting. Si la consolidación manual de datos lleva más de 5 horas semanales, automatiza las cargas. Si las hojas de cálculo se cuelgan con más de 100.000 filas, Redshift gestiona miles de millones sin problemas. Si necesitas combinar datos de marketing con bases de datos de clientes, los joins de SQL hacen esto de forma directa.

La clave es empezar pequeño, una fuente de datos, un nodo de clúster, un mes de datos históricos, y luego expandir a medida que las habilidades SQL de tu equipo crezcan.