Integrar datos de marketing y SaaS en Power BI o BigQuery

Un pack inicial de dos o tres fuentes hacia Power BI o BigQuery, con su modelo de datos y su histórico cargado, parte de 2.500 €. Cuando hay muchas cuentas, varios países o mercados, atribución entre canales o normalización de campañas con nomenclaturas incoherentes, el rango sube hasta 8.000 € – 12.000 €. A partir de ahí, el mantenimiento de los conectores se contrata como servicio recurrente con precio cerrado mensual, porque las APIs cambian y alguien tiene que estar pendiente.

Para casos sencillos son una opción perfectamente razonable y lo decimos abiertamente: si necesitáis tres fuentes estándar en un dashboard de agencia, una herramienta de suscripción es más barata que un proyecto. El cálculo cambia cuando la suscripción crece con cada fuente y cada cuenta, cuando necesitáis un campo que el conector no expone, cuando hay que unir los datos de campañas con los del CRM o el ERP para ver ingreso real y no conversiones de plataforma, o cuando queréis el dato en vuestro propio almacén y no dentro de un servicio. En la sesión de diagnóstico hacemos esa cuenta con vuestros números, y si la conclusión es que os conviene la suscripción, os lo decimos.

Cualquier fuente con API o exportación programable. Las habituales: Google Ads, Google Analytics 4, Meta Ads, LinkedIn Ads, Search Console, TikTok Ads, Mailchimp o Brevo, HubSpot, Airtable, Stripe, Shopify, Xero y hojas de cálculo en SharePoint o Drive. Cuando una fuente no tiene API decente, lo decimos antes de venderla y buscamos la vía alternativa (exportación programada, webhook, correo automatizado).

Es el motivo de que este servicio tenga una parte recurrente. Los conectores incluyen monitorización: si una carga falla o devuelve menos filas de lo esperado, salta una alerta antes de que alguien vea un dashboard vacío. Con contrato de mantenimiento, la adaptación a los cambios de versión de la API entra en el servicio. Sin contrato, entregamos el código y la documentación para que lo mantengáis vosotros, y funciona: no hay dependencia técnica de nuestro lado.

Si el destino es reporting para negocio y el volumen es de decenas de miles de filas por mes, Power BI directo es suficiente y más rápido de montar. BigQuery tiene sentido cuando hay muchas fuentes y años de histórico, cuando necesitáis consultar los datos crudos desde varias herramientas o cuando el modelo se va a compartir con equipos técnicos. También se combinan: BigQuery como almacén y Power BI encima como capa de visualización.

Incluye el modelo de datos y un dashboard operativo para validar que los números cuadran con las plataformas de origen. Si lo que buscáis es reporting ejecutivo trabajado, con KPIs consensuados y modelo semántico único, eso es consultoría Power BI y se presupuesta como tal; lo natural es hacer primero la integración y después el reporting sobre datos que ya son fiables.