Sus datos están regados en Oracle, el ERP y mil archivos de Excel. Yo los uno en una sola fuente de verdad.

Si su equipo financiero todavía exporta tablas de Oracle a Excel, las cruza a mano con lo que sale del ERP y el cierre del mes se demora tres días en cuadrar, el problema no es la gente: es la tubería. Los datos existen, pero viven en sistemas que no se hablan entre sí.

Lo veo seguido en empresas colombianas: la contabilidad en un Oracle que nadie quiere tocar, la facturación en otro sistema, el recaudo en archivos planos que llegan por correo, y cada área con su versión del número. Cuando la gerencia pregunta cuánto vendimos ayer, la respuesta honesta suele ser: déjeme consolidar y le cuento el jueves.

Soy Jorge Ortega, desarrollador full stack senior en Colombia. Construyo pipelines de datos en Google Cloud que extraen la información de sus sistemas actuales —sin reemplazarlos—, la limpian, la validan y la dejan en BigQuery: una sola fuente de verdad con reportes que se actualizan solos. Es lo que hago para operaciones como la de Veolia en Colombia y Panamá.

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Cómo funciona, en lenguaje de negocio

Un pipeline ETL hace tres cosas: extrae los datos de donde ya viven (Oracle, el ERP, archivos planos, APIs), los transforma (limpia formatos, unifica códigos de cuentas, convierte monedas, cruza fuentes) y los carga en BigQuery, la bodega de datos de Google Cloud. Sobre esa bodega se conectan sus tableros de Power BI o Looker, que dejan de depender de que alguien pegue archivos a mano.

Contrate a quien contrate, tres cosas separan un pipeline serio de un script frágil:

Cargas incrementales: solo se mueve lo que cambió, no toda la base cada noche. Es la diferencia entre un proceso de minutos y uno de horas.
Validaciones automáticas: el total cargado se cuadra contra la fuente. Si el débito no cuadra con el crédito, el pipeline avisa; no lo descubre el contador a fin de mes.
Monitoreo con alertas: si una carga falla a las 3 de la mañana, llega una alerta antes de que el negocio lo note. Un pipeline sin monitoreo es una promesa, no un sistema.

Qué incluye exactamente el servicio

No vendo horas sueltas: entrego un sistema funcionando en su propia cuenta de Google Cloud. En concreto:

Diagnóstico de fuentes: qué sistemas tiene, qué datos hay y qué preguntas del negocio deben responder.
Conectores a Oracle, ERPs, APIs, archivos planos y Excel, con extracción incremental donde la fuente lo permita.
Modelo de datos en BigQuery diseñado para las preguntas de la gerencia, no para copiar la estructura del sistema origen.
Orquestación con Airflow o Cloud Run: cargas programadas, reintentos automáticos y dependencias entre procesos.
Reglas de calidad de datos: cuadres contra la fuente, detección de duplicados y de valores atípicos.
Monitoreo con Grafana y alertas cuando algo falla o llega tarde.
Código y documentación entregados en su cuenta de GCP: sin cajas negras ni dependencia eterna de mí.
Capacitación a su equipo interno para operar y extender la solución.

Caso real: Veolia Colombia y Panamá

Para Veolia, la multinacional de servicios ambientales, construí y opero más de 15 pipelines de datos en Google Cloud. Entre ellos, la replicación de 20,8 millones de registros contables hacia BigQuery y la validación de recaudo en más de 10 ciudades de Colombia y Panamá. Los pipelines corren en Google Cloud, incluyen también la integración de 4 proveedores de combustible, y todo se vigila con Grafana 24/7.

¿Qué significa esto para su empresa? Que la arquitectura ya está probada con volúmenes y complejidad de operación multinacional. Para una empresa mediana cambia la escala, no el enfoque. No voy a experimentar con su contabilidad.

Cuánto cuesta y cuánto tarda (sin letra pequeña)

El precio depende de cuántas fuentes hay, qué tan limpios están los datos y qué tan viejo es el sistema origen. Estos son rangos honestos para el mercado colombiano:

Diagnóstico y prueba de concepto: desde COP $4.000.000 (aprox. USD 1.000). En 1 a 2 semanas sabe qué tiene y cuánto costaría el proyecto completo.
Primer pipeline productivo (una fuente conectada a BigQuery, con validaciones y un tablero): desde COP $12.000.000 (aprox. USD 3.000), en 3 a 5 semanas.
Plataforma completa (varias fuentes, orquestación, monitoreo, capacitación): entre COP $30 y $80 millones según el alcance, en 2 a 4 meses.
Soporte y evolución mensual (opcional): desde COP $2.500.000 al mes.

Aparte va la infraestructura de Google Cloud, que se paga directo a Google: para una empresa mediana, BigQuery y Cloud Run suelen costar entre USD 30 y 300 al mes. Se lo estimo en el diagnóstico, con números de su operación, no promedios.

Por qué conmigo y no una agencia grande (o una plantilla)

Con una agencia grande, el que le vende no es el que construye: el proyecto pasa por un comercial, un gerente de cuenta y un equipo que rota. Conmigo habla directamente con la persona que escribe el código, y el precio no carga la nómina de una oficina en el norte de Bogotá.

Con una plantilla o un conector genérico, el problema aparece a los tres meses: el ERP colombiano tiene particularidades (planes de cuentas propios, resoluciones de facturación, formatos de recaudo) que ninguna herramienta enlatada entiende sin trabajo a la medida.

Y una claridad honesta: si su caso se resuelve con un Power BI conectado directo a la base de datos, se lo digo en la primera llamada y le cuesta mucho menos. Si necesita un equipo de 15 personas para un programa de escala bancaria, tampoco soy yo, y también se lo digo. La primera conversación de 30 minutos es gratis: agéndela en jorgeortega.io o escríbame por WhatsApp.

Preguntas frecuentes

Ya tengo Power BI (o Looker). ¿Esto lo reemplaza?

No, lo potencia. Power BI y Looker son la capa de visualización; el problema suele estar debajo: cada tablero jala datos de fuentes distintas y por eso los números no cuadran entre áreas. El pipeline deja todo consolidado y validado en BigQuery, y sus tableros actuales se conectan ahí. Conserva la herramienta que su equipo ya sabe usar, pero con una sola fuente de verdad.

¿Cuánto cuesta mantener esto funcionando cada mes?

Dos rubros. Primero, la infraestructura de Google Cloud, que se paga directo a Google: para una empresa mediana suele estar entre USD 30 y 300 al mes según volumen. Segundo, el soporte: puede operarlo su equipo de TI con la documentación y capacitación que entrego, o contratar mi soporte mensual desde COP $2.500.000, que incluye monitoreo, correcciones y ajustes menores.

¿Qué pasa con la seguridad de mis datos contables?

Todo se construye en la cuenta de Google Cloud de su empresa, no en la mía: los datos nunca salen de su control y usted puede revocarme el acceso en cualquier momento. Los accesos se manejan con permisos granulares (IAM) por usuario, la información viaja y se almacena cifrada, y firmo acuerdo de confidencialidad antes de ver el primer dato.

Mi ERP es muy viejo y no tiene API. ¿Aun así se puede?

Casi siempre sí. Trabajo con conexiones directas a bases de datos como Oracle, con archivos planos que el sistema ya sabe exportar, o con extracciones programadas. Los sistemas viejos suelen tener alguna puerta de salida; el trabajo está en automatizarla y validarla. En el diagnóstico se confirma el camino antes de comprometer el presupuesto completo.

¿Por qué no empezar con el proyecto completo de una vez?

Porque es mejor negocio para usted comprobar con poco. El diagnóstico y la prueba de concepto (desde COP $4.000.000, 1 a 2 semanas) le entregan un pipeline pequeño funcionando con sus datos reales y una cotización cerrada del resto. Si el resultado no lo convence, se queda con el análisis y lo que se construyó, y no invirtió decenas de millones a ciegas.

¿Hablamos de tu caso?

30 minutos por Google Meet, sin compromiso. Me cuentas tu operación y te digo con franqueza qué se puede automatizar, cuánto costaría y cuánto tarda.

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