Caso de Éxito: Compañía Alfaro

Plataforma de Datos Económicos y Geográficos de Panamá para Inteligencia de Negocio

3 Fuentes oficiales integradas
~19 Tablas analíticas en BigQuery
4 Dominios de datos
100% Ingesta automatizada

El Cliente

Empresa: Compañía Alfaro

Industria: Retail de instrumentos musicales

Ubicación: Panamá

Reto: Inteligencia de negocio basada en datos de mercado

Compañía Alfaro es un retailer de instrumentos musicales en Panamá que buscaba fundamentar sus decisiones comerciales en datos macroeconómicos, demográficos y de comercio del país, hasta entonces dispersos en portales públicos y recolectados manualmente.

El Desafío

Para tomar decisiones de mercado informadas, Compañía Alfaro necesitaba consolidar datos oficiales de Panamá que vivían en silos públicos:

Datos dispersos

  • Fuentes en MINERPA, INEC y datos abiertos (CKAN)
  • Formatos heterogéneos
  • Sin repositorio común

Recolección manual

  • Descargas y copiado manual
  • Propenso a errores
  • No repetible ni programable

Sin capa analítica

  • Imposible cruzar economía, demografía y comercio
  • Sin base para análisis de mercado
  • Reportes lentos y poco confiables

La Solución

Datanalisis.io construyó una plataforma de datos en Google Cloud que ingesta, normaliza y centraliza datos oficiales de Panamá en BigQuery, lista para análisis en Looker Studio.

Módulos Implementados

🌐 Ingesta MINERPA

Scraping con Playwright de wpDataTables: IMAE, inflación, desempleo, tasas de interés, PIB nacional y provincial, salario mediano, ingreso de hogares, pobreza, comercio e inversión extranjera directa.

🔌 Ingesta CKAN

API REST de datos abiertos: IMAE e importaciones (valor CIF y peso) por categoría CUODE.

🗺️ Ingesta INEC Geo

API de ubicación del INEC: jerarquía geográfica completa de provincias → distritos → corregimientos → poblados.

⚙️ Orquestación

Cloud Functions gen2 disparadas por Cloud Scheduler; los datos aterrizan en BigQuery organizados por dominio (economía, comercio, demografía, geografía).

Impacto: ingesta programada y recurrente, sin intervención manual.

📈 Dashboards

Looker Studio conectado directamente a BigQuery para reportes de inteligencia de negocio.

🧱 Infraestructura como código

Terraform define datasets, funciones, scheduler y secretos para un entorno reproducible.

Roadmap: integración con Alanube (facturación electrónica) en fase futura.

Stack Tecnológico

Lenguaje & Datos

  • Python 3.12
  • pandas
  • requests

Google Cloud

  • Cloud Functions gen2
  • Cloud Scheduler
  • BigQuery
  • Artifact Registry
  • Secret Manager

Scraping

  • Playwright

DevOps & BI

  • Terraform
  • Looker Studio

Resultados

100% Ingesta automatizada y programada
~19 Tablas analíticas centralizadas
4 Dominios de datos unificados
3 Fuentes oficiales integradas
[Testimonio pendiente de aprobación del cliente]
— Equipo de Compañía Alfaro

Proceso de Implementación

Fase 1: Descubrimiento y catálogo de fuentes

Identificación de indicadores relevantes y mapeo de las fuentes oficiales (MINERPA, CKAN, INEC).

Fase 2: Pipelines de ingesta

Desarrollo de las tres ingestas (MINERPA vía Playwright, CKAN e INEC vía REST) como Cloud Functions.

Fase 3: Modelado en BigQuery

Normalización y organización de los datos por dominio (economía, comercio, demografía, geografía).

Fase 4: Dashboards en Looker Studio

Conexión a BigQuery y construcción de reportes de inteligencia de negocio.

Fase 5: Infraestructura y roadmap

Despliegue reproducible con Terraform y preparación del roadmap (Alanube — facturación electrónica).

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