Odoo con cerebro de datos. Literalmente.
Tu Odoo es el corazón. Te falta el cerebro: data warehouse + ML forecasting + dashboards que sí miran. Eso lo hago yo.
¿Es para ti?
SÍ — encajas si:
- ✓ Odoo en producción con 12+ meses de datos operativos reales
- ✓ Liderazgo que toma decisiones a ciegas o con dashboards Excel-based
- ✓ Empresa con presupuesto para BI tools (Metabase free, Looker / Power BI / Superset)
NO — pasa si:
- ✗ Si llevas <6 meses con Odoo (los datos no son representativos todavía)
- ✗ Si esperas que la inteligencia artificial reemplace tu juicio (no lo hace)
- ✗ Si nadie en tu equipo va a leer los dashboards (es desperdicio)
Qué entregamos, sin sorpresas.
- Diseño de arquitectura medallion (Bronze / Silver / Gold) sobre tu fuente
- ETL pipelines Airflow desde Odoo Postgres a tu warehouse
- Modelo dimensional (star schema) optimizado para tus preguntas reales
- 10–25 dashboards en Metabase / Looker / Superset / Power BI
- Diccionario de métricas (DEFINE de cada KPI, sin ambigüedad)
- Anomaly alerts vía Slack / email
- ML forecasting básico (demanda, churn, fraude) si aplica
- Capacitación a 2–3 power users de tu equipo
El proceso en 5 pasos.
- 01
Discovery de preguntas
Qué decisiones tomas semanalmente. Qué datos te faltan ahora.
- 02
Arquitectura técnica
ClickHouse / BigQuery / Postgres réplica — según tu volumen y presupuesto.
- 03
ETL + modelo de datos
Airflow pipeline desde Odoo a warehouse. Star schema.
- 04
Dashboards iterativos
Sprint de 1 semana = 4–6 dashboards. Iteramos según uso real.
- 05
ML opcional
Si aplica: forecasting, churn, lead scoring.
Tu Odoo tiene corazón. Le falta cerebro.
Odoo es un ERP excelente. Pero como toda fuente operacional, no está diseñado para responder preguntas analíticas.
- ¿Cuál fue mi margen real por canal en los últimos 90 días, deduciendo descuentos y mermas?
- ¿Qué clientes están a 30 días de churn?
- ¿Cuánto inventario me sobra en SKUs muertos?
Estas preguntas necesitan un data warehouse separado, un modelo dimensional bien hecho, y dashboards que tu equipo realmente abra.
Qué construyo
Odoo (Postgres) → Airflow ETL → ClickHouse/BigQuery → Metabase/Looker
↓
ML forecasting- Bronze layer — réplica raw de tablas Odoo + integraciones externas.
- Silver layer — limpieza, joins, deduplicación, conformación.
- Gold layer — métricas precalculadas, fact tables y dimensiones.
- Dashboards — 10–25 paneles iterados con tu equipo según uso real.
- Diccionario de métricas — qué significa CADA número que ves.
El cerebro que tu Odoo merece
Mi diferenciador no es solo Odoo. Mis 9 años de carrera son data engineering — Estée Lauder, Aeroflot, Dodo Pizza, Qatar Insurance. He construido warehouses con +$8.5B en transacciones bajo gestión.
Tu Odoo + un data warehouse hecho bien = un sistema que decide mejor que tus competidores.
Preguntas que recibo cada semana.
¿Por qué no usar los reportes nativos de Odoo?
Funcionan para 5 KPIs. Para 50, son lentos y limitados. Un warehouse separado escala 100x.
¿ClickHouse o BigQuery?
ClickHouse si self-hosted y >100M filas/mes. BigQuery si serverless y <100M filas/mes. Te recomiendo según volumen real.
¿Y Looker / Power BI?
Metabase es excelente y gratis para empezar. Looker $$$. Power BI si ya usas Microsoft 365. Superset gratis pero learning curve.
¿El ML realmente vale la pena en una PYME?
Para forecasting de demanda y lead scoring: sí, ROI claro en <6 meses. Para todo lo demás: depende del caso. Te lo digo honesto.
Llamada de 30 min. Cero compromiso.
Te entiendo el problema, te digo si esto es para ti. Si no, te recomiendo qué hacer en su lugar.
Reservar 30 min →