Una única fuente de verdad para todo el negocio.
Tienda online, caja, CRM y hojas de cálculo reunidos en un modelo limpio, probado y documentado en Snowflake, SQL y Python, o herramientas a medida para equipos más pequeños.
NuevoDescubre Data Canvas
Analytics,
Analytics engineer
Analytics,
engineered.
Convierto datos dispersos en modelos fiables, informes automatizados y dashboards en los que la gente confía de verdad, y comparto lo que aprendo por el camino.
Nuevo, gratis y privado
Data Canvas.
Arrastra cualquier hoja de cálculo y obtén en segundos un dashboard listo para presentar. Gráficos inteligentes, titulares escritos a partir de tus números y diapositivas listas para Keynote o PowerPoint.
Entiende archivos desordenados
Encuentra la fila de encabezado real, omite títulos, totales y notas, y lee fechas, importes y porcentajes en cualquier formato.
Elige los gráficos adecuados
Tendencias, rankings, cuotas, desgloses y cambios, cada uno con un titular como «Ingresos un 18 % más que el año pasado».
Listo para tus diapositivas
Copia cualquier gráfico directamente en Keynote o PowerPoint, descarga diapositivas en 4K o presenta a pantalla completa desde el navegador.
Privado por diseño
Tu archivo se lee en tu navegador y nunca se sube. Sin registro, sin IA, sin rastreo.
Todo lo que tus datos necesitan. Nada que no.
Analytics engineering que convierte los datos en bruto en cifras fiables, entregadas automáticamente.
Todo de un vistazo.
Dashboards de Power BI diseñados en torno a las decisiones que tomas, actualizados automáticamente.
Informes que se crean solos.
Automatizaciones en Python y Google Apps Script que recopilan, limpian y envían datos según un calendario, con comprobaciones que detectan los errores primero.
Respuestas, no solo números.
Qué productos, clientes y canales generan realmente beneficios, qué dicen las tendencias y qué hacer a continuación.
Una presencia que rinde.
Sitios web rápidos y seguros, con analítica integrada desde el primer día.
Carrera
Puestos en analytics e ingeniería.
¿Tienes una pregunta sobre analytics o data engineering? Siempre me encanta hablar de ello: inicia una conversación más abajo.
Iniciar una conversaciónConstruido, no solo contado.
Proyectos personales en los que resuelvo problemas reales de principio a fin, desde los datos en bruto hasta una interfaz pulida.
Motor de analítica para redes sociales
Una plataforma de analítica personal que convierte las exportaciones en bruto de Instagram en una puntuación de afinidad ponderada por recencia para cada cuenta, con un dashboard unificado en el iPhone. Creada sin base de datos externa, solo con Google Drive, Apps Script y Scriptable.
Google Apps ScriptJavaScriptScriptableModelado de datos
Widgets en directo para el transporte de Londres
Un sistema de widgets para la pantalla de inicio de iOS que planifica trayectos en tiempo real con los datos abiertos de Transport for London y muestra de un vistazo la mejor ruta, las salidas y las incidencias.
REST APIsJSONScriptableWidgets de iOS
Data Canvas
Arrastra un archivo CSV o Excel y obtén un dashboard listo para presentar: detecta fechas, medidas y formatos desordenados, elige los gráficos adecuados, escribe titulares a partir de los números y exporta diapositivas. Todo se ejecuta en privado en el navegador.
JavaScriptLectura de datosGráficos SVGVisualización de datos
Probar Data Canvas
Esta web y su centro de aprendizaje
Diseñada y construida desde cero: un sitio estático rápido y seguro con 23 guías y hojas de referencia, datos estructurados para buscadores, búsqueda y filtros, y diseños listos para imprimir.
HTMLCSSJavaScriptSEOBuild en Python
Código limpio.
Resultados claros.
El mismo cuidado en cada proyecto: SQL legible, Python probado y Swift moderno. Elige un lenguaje para verlo en acción.
Aprende y juega.
Guías gratuitas, hojas de referencia imprimibles, 60 retos de programación y preparación de entrevistas. Sin registro, sin muro de pago.
60 niveles, SQL y Python
Data Puzzles.
Desde tu primer SELECT hasta el nivel experto. Gana estrellas, desbloquea niveles y conoce a Quack Overflow, el patito de goma que da pistas.
Empezar a jugar 54 tarjetas y un quizPreparación de entrevistas.
Preguntas reales de entrevista para analytics engineers y data analysts con respuestas modelo, un quiz con corrección inmediata y un plan de 7 días.
Empezar a prepararmeHojas de referencia
Todas las hojas de referenciaSELECTSQLHoja de referenciadf.Python y pandasHoja de referenciaCOPYSnowflake SQLHoja de referenciaf(x)DAXHoja de referenciafuncSwiftHoja de referenciagitGitHoja de referencia
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Sobre mí
Hola, soy Alessandro.
Analytics engineer y data scientist con más de siete años de experiencia en big tech, medios, consultoría y servicios financieros. Soy italiano y vivo en Londres, y disfruto más cuando un proceso que antes llevaba horas funciona solo, en silencio.
7+ años en datosMSc con distinción4 idiomas7 certificaciones
Preguntas y respuestas.
¿Qué hace un analytics engineer?
Un analytics engineer convierte los datos en bruto de distintos sistemas en modelos limpios, probados y documentados en los que pueden confiar los dashboards, los informes y la ciencia de datos, y automatiza el proceso para que se actualice solo. Leer la guía completa.
¿Cómo puedo contactarte o saber más?
Usa la sección Contacto al final de esta página o conecta conmigo en LinkedIn. Siempre me encanta hablar de datos, analytics engineering y proyectos interesantes. Contacto.
¿Cómo empiezo a aprender SQL?
Empieza con SELECT, WHERE, ORDER BY y GROUP BY en un conjunto de datos pequeño y luego pasa a los joins y las funciones de ventana. Practica un poco cada día en lugar de leer durante horas: escribir consultas reales es lo que hace que se quede. Prueba los retos de SQL y ten a mano la hoja de referencia de SQL.
¿Debo aprender primero SQL o Python?
Para analytics, empieza por SQL: la mayoría de los datos de una empresa viven en bases de datos y data warehouses, y SQL aparece en casi todas las entrevistas de datos. Añade después Python para automatización, limpieza de datos y análisis que van más allá de lo que SQL hace bien. Empieza con la guía pandas para usuarios de Excel.
¿Cuál es la diferencia entre data analyst, analytics engineer y data engineer?
Un data engineer construye la infraestructura que mueve los datos de forma fiable. Un analytics engineer convierte esos datos en modelos limpios y fiables. Un data analyst usa esos modelos para responder preguntas de negocio. En los equipos pequeños, a menudo una sola persona hace las tres cosas.
¿Cómo me preparo para una entrevista de analytics engineer?
Repasa los joins, las agregaciones y las funciones de ventana en SQL, prepárate para dibujar un esquema en estrella, conoce los fundamentos de dbt y de un data warehouse en la nube, y prepara cinco historias STAR con cifras reales. Usa las tarjetas y el quiz de la preparación de entrevistas.
¿Data Canvas es realmente privado?
Sí. Data Canvas lee tu archivo dentro de tu navegador. No se sube nada a ningún servidor, no hay registro ni rastreo, así que puedes usarlo con hojas de cálculo confidenciales. Probar Data Canvas.
Hagamos que tus datos
trabajen.
Cuéntame sobre el informe que rehaces cada semana, los datos en los que no confías o el proyecto de datos que quieres sacar adelante. Respondo en dos días laborables.
alessandro@ecclesieagazzi.com
Entre el Reino Unido e Italia. Abierto a trabajar en remoto en toda Europa y más allá.