Troubleshooting · Data Platforms · Reporting Reliability · AWS

Reporting confiable empieza antes de Power BI.

Ayudo a equipos a investigar por qué sus sistemas de reporting dejan de ser confiables: datos dispersos, procesos manuales, pipelines frágiles, ownership difuso o costos cloud que crecen sin explicación.

Datos confiablesPipelines establesReporting que escalaCostos visibles

Entro al barro del dato

El problema visible rara vez es el problema real.

Vengo de soporte, redes y aplicaciones productivas. Eso me ayuda a investigar sistemas vivos: no miro solo el reporte, miro fuentes, procesos, infraestructura, costos, ownership y cómo opera el equipo.

Mapa de investigación

01

Fuentes

Bases, APIs, archivos

02

Procesos

Cargas, reglas, validaciones

03

Modelo

Métricas y capa analítica

04

Reporte

Power BI, KPIs, consumo

El objetivo no es culpar a la herramienta visible. Es encontrar dónde se rompe el flujo.

Cuándo puedo ayudarte

  • El reporte falla, tarda demasiado o nadie confía del todo en los números.
  • El proceso depende de Excel, pasos manuales o conocimiento que vive en una sola persona.
  • Hay costos, errores o cuellos de botella que aparecen pero nadie termina de explicar.

Resultado buscado

Pasar de apagar incendios de datos a tener procesos claros, mantenibles y confiables.

Principio de trabajo

La mayoría de los problemas de datos no están donde aparecen.

Un dashboard lento, un costo cloud inesperado o un proceso manual suelen ser síntomas. La causa real suele vivir en otra capa del sistema.

Problema visible Causa probable
Dashboard lento
Modelo analítico, consultas pesadas o warehouse sin diseño para consumo
Factura AWS alta
Ruta de red, tráfico invisible o servicio usando el camino equivocado
Reporting manual
Proceso mal diseñado, lógica duplicada u ownership difuso

El trabajo empieza cuando dejamos de mirar solo la herramienta visible y seguimos el flujo completo: datos, transformaciones, infraestructura, ownership y consumo.

Investigaciones técnicas

Investigación 01

De cuellos de botella en Power BI a una arquitectura warehouse-first

Síntoma: El síntoma visible eran refreshs lentos. El problema real era que la lógica de transformación vivía dentro de la capa de BI.

Investigación: Seguí consultas origen, transformaciones de Power Query y límites del gateway antes de mover reglas a Python ETL + modelos PostgreSQL.

Resultado: Power BI pasó a ser una capa de consumo, no el lugar donde vive la lógica analítica principal.

  • Warehouse-first
  • PostgreSQL
  • Power BI
  • ETL
  • Python
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Investigación 02

Por qué un NAT Gateway procesó de golpe ~10 TB/día

Síntoma: Un pico de costo parecía un problema de aplicación, pero la causa raíz era la ruta de red entre Loki y S3.

Investigación: Crucé tráfico NAT en CloudWatch con métricas por pod en Prometheus, aislé Loki y validé la ruta hacia S3.

Resultado: Un S3 Gateway Endpoint eliminó la ruta cara y dejó un patrón FinOps reutilizable.

  • AWS
  • FinOps
  • Kubernetes
  • Loki
  • Networking
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Investigación 03

Arquitectura de hosting estático low-cost para un negocio real

Síntoma: Un negocio tradicional necesitaba presencia online profesional sin sumar peso operativo ni costo mensual de plataforma.

Investigación: Usé hosting estático con S3, Cloudflare y Terraform, manteniendo el origen restringido y una ruta de entrega simple.

Resultado: Hosting rápido, seguro y mantenible con costo operativo prácticamente cero.

  • AWS S3
  • Cloudflare
  • Terraform
  • Static Hosting
  • Seguridad
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How I think

Cómo investigo sistemas

Trabajo los problemas de datos como incidentes de sistema: primero separo síntoma de causa, después sigo el flujo hasta encontrar dónde se perdió confiabilidad.

  1. 01

    Síntoma visible

    Lo que negocio ve: dashboard lento, KPIs inconsistentes, costos altos o refreshs inestables.

  2. 02

    Seguir el flujo

    Fuentes, transformación, infraestructura y consumo. El dato cambia de forma en cada capa.

  3. 03

    Fricción operativa

    Procesos manuales, lógica duplicada, ownership difuso, rutas caras o validaciones débiles.

  4. 04

    Reducir complejidad

    Resolver con simplificación, automatización o rediseño puntual. No agregar complejidad por reflejo.

Sobre mí

Soy Luis Iván Payero, aunque la mayoría me dice Luigi. Vengo de soporte, redes e incidentes productivos. Eso cambió mi forma de trabajar con datos.

Aprendí a mirar sistemas vivos: qué cambió, qué depende de qué, dónde se corta el flujo y quién tiene que operar la solución después. Esa experiencia pesa cuando un reporte falla, un pipeline se rompe o un costo cloud aparece sin explicación.

Mi foco no es solamente construir pipelines. Es entender por qué un sistema deja de ser confiable y dejar una arquitectura más clara, mantenible y operable.

Luis Iván Payero

Stack técnico

AWS, PostgreSQL, Python, Airflow y Power BI cuando ayudan a resolver el problema correcto.

No uso herramientas como identidad. Las uso cuando reducen riesgo, aclaran ownership o hacen el sistema más operable.

  • AWS
  • PostgreSQL
  • Python
  • Airflow
  • Power BI
  • SQL
  • ETL
  • FinOps

Entrega real

Otros proyectos digitales

Pequeños trabajos donde el valor fue entregar algo simple, claro y usable. No es el centro del sitio; solo muestra capacidad de llevar una necesidad real a producción.

Casa Lucho — pintor profesional

Problema: Un pintor necesitaba presencia online profesional para mostrar trabajos y captar consultas sin sumar costo operativo.

Solución: Arquitectura estática con S3, Cloudflare y Terraform.

Resultado: Sitio rápido, simple de mantener y con costo prácticamente cero.

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Diego Rago — pixel artist

Problema: Un pixel artist necesitaba un portfolio que mostrara trabajos y estilo con foco visual.

Solución: Landing liviana con galería ordenada y contacto claro.

Resultado: Una presencia online enfocada en el trabajo, sin ruido alrededor.

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Richard Scobar — estudio de tatuajes

Problema: El estudio necesitaba explicar estilo, trabajos y vías de contacto con claridad.

Solución: Estructura directa, contenido visual y CTA simple.

Resultado: Menos fricción para consultas reales.

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Siguiente paso

¿Algo está fallando antes de que el dato llegue al reporte?

Mandame qué está pasando: qué reporte tarda, qué proceso se rompe, qué número no cierra o qué costo apareció. Lo vemos con calma y buscamos dónde puede estar el cuello de botella.

No hace falta un brief formal. Con describir el problema actual alcanza.