Inventario automático de Tag Manager
Una función en la nube lee los contenedores y guarda etiquetas, activadores y variables en BigQuery para ver qué hay, qué se repite y qué sobra.
GTM API · Cloud Functions · BigQuery · Looker Studio
Analista digital · Data Engineer
Tecnología con propósito.
Tecnología con propósito.
Datos con sentido.
Soy Juan Ignacio Alberola. Trabajo para que los datos se recojan bien, se entiendan y sirvan para decidir y anticipar lo que viene.
Sesiones semanales
En corto
Google Cloud Professional Data Engineer
· Máster en Data Science
· Ingeniero Informático
· +15 años en digital
El problema
Casi nunca faltan datos. Lo que falta es poder fiarse de ellos.
Esto es lo que me encuentro una y otra vez en el día a día. Por separado parecen detalles. Juntos hacen que nadie se fíe del dato y se acabe decidiendo por intuición.
En la medición
- 01Planes de medición que no recogen los pasos del funnel de conversión.
- 02Un Tag Manager con años de etiquetas que nadie se atreve a tocar.
- 03Un banner de consentimiento que rompe la medición sin avisar.
- 04Cada herramienta da una cifra distinta y nadie decidió cuál vale.
En los datos y la nube
- 05Funciones en Cloud desactualizadas o con errores que nadie revisa.
- 06Integraciones mal hechas o tokens caducados que cortan el flujo de datos.
- 07Consultas automáticas sin optimizar que procesan muchos datos y disparan la factura.
En el análisis
- 08Dashboards llenos de métricas de vanidad que no dicen nada del negocio.
- 09Ecommerce que apenas analizan cómo funcionan sus productos.
Human Mind→Data Driven→IA Powered
Mi forma de trabajar
Primero las personas, después los datos y luego la tecnología.
Empiezo por entender el negocio y a quien lo lleva. Después me apoyo en datos en los que se puede confiar. Y con esa base, uso la IA para llegar más lejos y más rápido.
Sobre mí
Llevo más de quince años intentando que los números cuenten la verdad.
Soy alicantino e ingeniero informático. Empecé en el marketing digital, con la estrategia, la analítica web y la optimización de la conversión.
Con el tiempo me fui metiendo en cómo se recogen, se guardan y se cruzan los datos. Hice un máster en Data Science y me certifiqué como Professional Data Engineer en Google Cloud.
Hoy trabajo como analista digital en una consultora. Paso buena parte del día en BigQuery y lo que más disfruto es usar el histórico para prever lo que viene.
Tu foto
Cómo trabajo
Antes de abrir el dashboard, pregúntate qué decisión quieres tomar.
1
Entender el negocio
Qué se quiere conseguir, qué pasos tiene el funnel y qué decisiones dependen de los datos.
2
Medir y conectar bien
Métricas bien definidas, recogidas con permiso, e integraciones y consultas que no fallan ni cuestan de más.
3
Usar el dato para anticipar
Dashboards que hablan del negocio y modelos que estiman lo que viene.
Proyectos
Ver código en GitHub ↗
Algunas cosas en las que he trabajado.
Auditoría de privacidad en el sector salud
Qué datos se recogían, con qué permiso y hacia dónde iban, con un plan de corrección por prioridades.
Consentimiento · Privacidad · TrazabilidadModelo de previsión
[Qué se predecía, con qué datos y para qué se usó.]
BigQuery · Series temporales
Formación
- Google Cloud Professional Data Engineer
- Máster en Data Science
- Máster en ecommerce, analítica y CRO
- Ingeniería Informática
Herramientas
- BigQuery, SQL y Python
- GA4 y GTM web y server-side
- Consent Mode y CMP
- Google Cloud y Looker Studio
¿Hablamos de datos?
Si quieres comentar algo sobre medición o previsión, o simplemente conocernos, escríbeme.
hola@tudominio.es