Portfolio / Caliza
Portal de insights financieros
Este proyecto abordó el desafío de los datos financieros fragmentados en Caliza, una empresa que opera cuentas en dólares digitales y transferencias con stablecoins. Los datos de Caliza residían en varios sistemas, entre ellos bases de datos transaccionales, datos de partners y contratos con contratistas gestionados inicialmente en Google Sheets. La falta de una estructura de datos unificada limitaba la capacidad de calcular el estado de resultados (P&L) con la granularidad necesaria y la flexibilidad de filtrar por distintos criterios, lo que dificultaba la toma de decisiones estratégicas informadas.Para superar estos desafíos, Datakimia desarrolló un pipeline de datos robusto que utiliza Fivetran para un ETL eficiente desde las diversas bases de datos de Caliza hacia BigQuery. Se utilizó DBT para la transformación y el modelado de datos, integrando los datos del ledger con la información contractual de proveedores (Effectiv, Jumio, Fortress) e integradores (Juno) para crear un modelo de datos integral para el cálculo del P&L. Los insights resultantes se presentaron en dashboards intuitivos construidos con Apache Superset, que ofrecen una vista clara de ingresos y gastos con capacidad de filtrado y actualizaciones casi en tiempo real.
Antes
- Datos financieros fragmentados en múltiples fuentes (bases de datos transaccionales, datos de partners y de contratistas).
- No existía un sistema único e integrado para calcular de forma efectiva el estado de resultados (P&L).
- La estructura de datos previa dificultaba realizar un análisis detallado de ingresos y gastos y filtrar esa información.
Mejoras clave
- Tomar decisiones mejor informadas basadas en una comprensión clara del desempeño financiero.
- Se estableció un pipeline automatizado y preciso con Fivetran y DBT.
- Se aseguraron actualizaciones casi en tiempo real de los datos financieros a través de un Insights Portal.
Cómo lo hicimos
Integración de datos
Se analizaron las bases de datos transaccionales de Caliza (ledger, Effectiv DB, Kyx DB) y los datos de partners y contratos, y se utilizó Fivetran para un ETL fluido y seguro desde estas fuentes hacia BigQuery mediante un proxy agent.
Modelado de datos
Se utilizó DBT para modelar y transformar los datos en bruto en BigQuery, creando tablas estructuradas y aplicando la lógica de negocio para el cálculo del P&L, incluida la integración de los datos del ledger y de los contratos.
Análisis de P&L
Se desarrolló un modelo de datos unificado que combina los datos transaccionales con los detalles contractuales de proveedores e integradores para habilitar un análisis integral del P&L.
Insights Portal
Se crearon dashboards de P&L interactivos e intuitivos, que permiten visualizar las métricas financieras clave, filtrar por diversas dimensiones y obtener insights casi en tiempo real.
“Datakimia unificó con maestría nuestras fuentes de datos complejas y dispares en dashboards de P&L claros y fáciles de usar. Su pipeline de datos robusto y su modelado meticuloso nos han dado la visibilidad financiera granular que necesitábamos para tomar mejores decisiones estratégicas. Recomendamos sus servicios sin reservas a cualquiera que busque transformar sus datos en inteligencia de negocio accionable”Marcus McLaughlin · CTO en Caliza
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