Exporta manualmente los CSV de Google Ads, Meta Ads Manager y GA4 y, a continuación, copia los números en una hoja de cálculo para responder: «¿Cuál es nuestro coste real de adquisición de clientes en todos los canales?»
Esto lleva 3 horas. Lo haces semanalmente. Eso es 156 horas al año extrayendo informes.
La solución: un almacén de datos de marketing. No es un proyecto de TI de 18 meses, sino un sistema práctico que se configura en una tarde y que cuesta De 180 a 200$ al mes y elimina la presentación manual de informes.
El problema: los datos de la plataforma no funcionan juntos
Google Ads elimina los datos después de 2 años. Meta lo conserva durante 37 meses. GA4 almacena datos a nivel de evento durante 2 meses a menos que cambies la configuración. Si tiene que comparar este cuarto trimestre con el de hace tres años, la mitad de sus datos ya han desaparecido.
Tres cosas que arreglan los almacenes:
- Guarde todos los datos históricos para siempre - Compara cualquier período de tiempo con cualquier otro período
- Responda a las preguntas multicanal - «¿Qué campañas atraen a los clientes con mayor LTV?» requiere anuncios, transacciones y datos de CRM en un solo lugar
- Crea métricas personalizadas - Las plataformas ofrecen un ROAS. Necesitas el canal LTV con el primer toque, lo que requiere unir más de 3 fuentes de datos
Por qué elegir BigQuery (y no Snowflake o Redshift)
Predominan tres opciones: BigQuery, Snowflake y Redshift.
BigQuery gana para la mayoría de los equipos de marketing porque:
- Infraestructura cero - Sin servidores que administrar ni rendimiento que ajustar
- Precios transparentes - 5 USD por cada TB escaneado, una consulta típica cuesta entre 0,002 y 0,01 USD
- Integraciones nativas de Google - Transferencias automatizadas gratuitas desde Google Ads, GA4 y YouTube a través de Transferencia de datos de BigQuery
Elige Snowflake si ya estás endeudado. Elija Redshift si todo su paquete es de AWS. De lo contrario, BigQuery.
Comparación técnica completa: El mejor almacén de datos en la nube para marketing
Paso 1: Configurar BigQuery (15 minutos)
Lo que necesitas:
- Cuenta de Google Cloud (crédito gratuito de 300$)
- Tarjeta de crédito para verificación
Configuración rápida:
- Ir a Consola de Google Cloud
- Crear proyecto: asígnale un nombre
almacén de marketing - Habilitar BigQuery: API y servicios → Habilitar las API → «API de BigQuery» → Habilitar
- Crear conjunto de datos: menú BigQuery → Crear conjunto de datos
- ID del conjunto de datos:
datos_de_marketing - Ubicación:
NOSOTROS(oUEpara GDPR)
- ID del conjunto de datos:
- Prueba: ejecutar
SELECCIONE el estado AS «En vivo»en el editor de consultas
Hecho. Tu almacén existe.
Defina los permisos: IAM & Admin → Conceder acceso → Añadir miembros del equipo
- Visor de datos de BigQuery = solo lectura
- Editor de datos de BigQuery = puede crear tablas
Consejo profesional: Si usas una herramienta de ETL como Dataslayer, crea una cuenta de servicio con la función de editor de datos de BigQuery. De esta forma, tus credenciales personales se mantienen separadas y se facilita el traspaso de equipos.
Guía de configuración completa: Guía de inicio rápido de BigQuery
Paso 2: Introduce los datos en tu almacén
Dos opciones realistas:
Opción A: Crear scripts de Python (DIY)
Inversión de tiempo: Más de 40 horas de construcción inicial
En curso: Mantenimiento de 15 a 20 horas al mes
Coste: Infraestructura de aproximadamente 15 dólares al mes
Lo que manejas:
- OAuth se actualiza (caduca cada 60 días)
- Límites de tarifas (Google Ads: 15 000 operaciones/día)
- El esquema cambia cuando las API se actualizan (Meta cambia trimestralmente)
- Supervisión de errores y lógica de reintento
- Actualizaciones incrementales para evitar recargar todo
Multiplica por 6 a 8 plataformas. La mayoría de los equipos de marketing omiten esto a menos que tengan ingenieros.
Opción B: usar Dataslayer (automatizado)
Inversión de tiempo: Configuración de 15 minutos
En curso: ~1 hora/mes
Coste: 35 a 299 USD al mes (según las fuentes)
Configuración rápida:
- Inscríbase, prueba gratuita de 15 días
- Selecciona el destino de BigQuery
- Conectar fuentes: Google Ads → Autenticar → Seleccionar cuentas → Programar la sincronización diaria
- Repita para Meta, LinkedIn, GA4, etc. (2 minutos por fuente)
Primera sincronización: 10-30 minutos (relleno histórico)
Sincronizaciones diarias: 2-5 minutos (solo de forma incremental)
Valor real: Dataslayer mantiene los conectores cuando cambian las API, gestiona OAuth automáticamente y añade nuevas plataformas sin necesidad de programar.
Paso 3: Crear vistas unificadas (30 minutos)
Los datos sin procesar de la API son confusos. Meta usa «amount_spent». Google Ads usa «cost_micros». LinkedIn usa «CostinLocalCurrency».
Cree una vista unificada:
Ahora consulta esta vista en lugar de tratar las diferencias de plataforma. ¿Añadir TikTok? Añade otro bloque UNION ALL.
Su primera consulta de análisis:
Una consulta. Todas las plataformas. ROAS total por canal.
Más información sobre los enfoques de datos modernos: ETL frente a ELT para marketing
Paso 4: Creación de paneles (1 hora)
Looker Studio (Gratis)
- Ir a Estudio Looker → Crear informe
- Agregar datos → BigQuery → Seleccionar
marketing_data.campañas unificadas - Construir:
- Tarjetas de puntuación: Gasto total, ingresos, ROAS
- Series temporales: Tendencias diarias de gastos e ingresos
- Gráfico de barras: ROAS por plataforma
- Tabla: Las 20 mejores campañas
Se actualiza automáticamente cuando alguien lo abre. Sin exportaciones.
Hojas de cálculo de Google (para ejecutivos y finanzas)
Usa el conector BigQuery de Dataslayer para transferir los datos del almacén a Sheets. ¿El departamento de finanzas quiere «gastar mucho dinero el mes pasado»? Envíales una hoja de cálculo que se actualice automáticamente a diario en lugar de ejecutar consultas manuales.
Cómo funciona: Extensiones → Dataslayer → Selecciona BigQuery → Elige tu vista → Establece un programa de actualización. La hoja de cálculo recopila datos nuevos todas las mañanas sin que nadie ejecute las consultas manualmente.
Power BI (empresarial)
Power BI Desktop → Obtener datos → BigQuery → Introducir proyecto → Seleccionar vista → Crear paneles
Ejemplo real: el almacén de 180 dólares al mes de la marca DTC
Perfil de la empresa:
- Moda DTC, Ingresos de 2,4 millones de dólares al año
- Equipo de marketing de 5 personas
- Gasto publicitario de 40 000$ al mes
- Sin ingeniero de datos
Fuentes conectadas: Anuncios de Google, metaanuncios, anuncios de TikTok, GA4, Shopify, Klaviyo
Arquitectura: Plataformas publicitarias → Dataslayer → BigQuery → Looker Studio + Sheets
Desglose de costos mensuales:
Resultados después de 6 meses:
- Ahorro de 25 horas al mes sobre exportaciones CSV manuales
- Brecha de atribución encontrada: Meta mostrada 3.2× CARRETERA en plataforma, almacén mostrado 2.1 × ROAS verdadero con atribución de primer toque
- Cambiado 8 000$ al mes de Meta a Google Shopping en función de los datos de LTV
- Datos conservados de 2022 cuando Google Ads alcanzó el límite de retención de 2 años
COM: «Pensamos que necesitábamos un analista de datos. Solo necesitábamos tener nuestros datos en un solo lugar».
Vea cómo más de 150 agencias construyen almacenes similares para los clientes: Lea los casos prácticos
Mejores prácticas: mantenga su almacén en buen estado
Controles semanales de calidad de datos
Comprueba si faltan fechas:
Debería devolver cero filas.
Detecta duplicados:
También debería devolver cero filas.
Consejos para la optimización de costos
Filtra siempre primero por fecha. BigQuery particiona automáticamente por fecha. DÓNDE fecha >= '2025-01-01' solo escanea datos de más de 2025, no todo su historial de 3 años.
Preagregue las consultas comunes. Si ejecutas el «gasto mensual por plataforma» 20 veces al día, crea una consulta programada que lo calcule una vez al día. Consulta el Tabla resumida de 365 filas en lugar del Mesa RAW de 10 m en hileras.
Usa la agrupación en clústeres. Después de la partición por fecha, agrupar por plataforma y id_de campaña. Las consultas que filtran estos campos escanean incluso menos datos.
Guía de optimización completa: Mejores prácticas de BigQuery
Control de acceso
Tres niveles de permiso:
- Analistas: Visor de datos de BigQuery (solo lectura)
- Equipo de datos: Editor de datos de BigQuery (crea tablas o vistas)
- Servicio ETL: Cuenta de servicio con editor de datos (para Dataslayer)
Nunca comparta sus credenciales personales. Usa las cuentas de servicio para la automatización.
Configuración de seguridad: Documentación de Google Cloud IAM
La parte más difícil no es la configuración. Está empezando. Los equipos de marketing desperdician 15-20 horas/mes sobre la presentación manual de informes. Su almacén se amortiza solo en 4 semanas solo mediante el ahorro de tiempo, además de una mejor atribución, por lo general, mejora la eficiencia de los anuncios 10-20%.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto tiempo lleva la configuración?
BigQuery: 15 minutos. Conectores de Dataslayer: De 2 a 3 minutos cada uno. Vistas de SQL: 30-60 minutos. Tableros de mandos: 1 hora. Total: 5-7 horas para 6-8 fuentes.
¿Necesito conocimientos de SQL?
El SQL básico ayuda, pero no es obligatorio. Si puedes escribir DÓNDE fecha >= '2025-01-01', puede consultar un almacén. Dataslayer proporciona plantillas SQL para consultas de marketing comunes.
¿Qué pasa si utilizamos Snowflake o Redshift?
Dataslayer se conecta a los tres con una configuración idéntica. Esta guía se centra en BigQuery porque es el más accesible, pero los conceptos se aplican a cualquier almacén en la nube.
¿Qué sucede cuando los datos se multiplican por 10?
BigQuery se escala automáticamente. A 10 veces más datos = 2 a 3 veces más costos de consulta, no 10 veces, debido a la partición de fechas. La velocidad de consulta sigue siendo la misma.
¿Debo conservar los datos antiguos?
Sí. Costos de almacenamiento de BigQuery 0,02 USD por GB al mes. Si tienes 500 GB, eso es 10 dólares/mes. Mantener 3 años de historial cuesta menos de una hora de tiempo para los analistas y permite realizar comparaciones interanuales.
¿Cuál es el ROI?
Si tu equipo gasta 20 horas/mes sobre la presentación manual de informes en Coste de carga de 100$ por hora = 2.000 dólares/mes. Costos de almacén 180$ al mes. Venganza: 3 semanas. Además, una mejor atribución suele mejorar la eficiencia de los anuncios 10-20%.
Acerca de Dataslayer: Plataforma de integración de datos de marketing que conecta más de 50 fuentes de publicidad, análisis y comercio electrónico con BigQuery, Snowflake, Looker Studio y Google Sheets. Más de 2000 equipos de marketing confían en nosotros. Certificados según las normas ISO 27001 e ISO 27701.
