Tus cobros, convertidos en una plataforma de datos.
Almacén dimensional, cubos OLAP, pronóstico con regresión lineal y minería de patrones sobre cada cobro que procesás. Una sola definición por métrica, servida a Excel, a Power BI y a tu propio código.
Una definición, todas las salidas
El almacén
Un modelo dimensional, con el grano declarado.
Modelo estrella de Kimball sobre ClickHouse: tablas de hechos rodeadas de dimensiones conformadas. Cada hecho declara su grano por escrito —una fila por qué— porque un hecho cuyo grano nadie declaró es un hecho que alguien va a sumar dos veces.
Modelo estrellailustrativo
Hechos que restan solos
Un reembolso entra como fila negativa. Las ventas netas son una suma: no hay resta que olvidar, ni forma de que dos personas la calculen distinto.
Dimensiones conformadas
Fecha, comercio, moneda y geografía se comparten entre todos los hechos, así dos hechos se comparan por el mismo eje sin un join que nadie revisó.
El importe conserva su moneda
La conversión ocurre al consultar, contra tasas del banco central, y nunca se materializa: la misma pregunta se puede volver a responder con otro criterio.
Cubos
Preagregados, y reconciliados contra el hecho.
Estados de agregación por mes, comercio, estado y canal, para que un desglose responda en milisegundos en vez de escanear el hecho. Cada cubo declara qué consulta acelera y con qué grano.
Estados, no totales
Los cubos guardan estados de agregación, así sumar dos períodos sigue siendo correcto. Un promedio guardado no se puede volver a promediar; un estado sí.
Reconciliados, no supuestos
Cada cubo se compara con su hecho, mes a mes. Un cubo que no cuadra con la fuente no es una respuesta más rápida: es otra respuesta.
Rellenados al crearse
Una vista materializada sólo ve lo que llega después de existir. Sin relleno explícito el cubo arranca vacío y nadie se entera hasta que un tablero muestra cero.
Rebanada y desgloseilustrativo
Pronóstico
Una regresión que publica cuánto vale.
Tendencia por mínimos cuadrados, por comercio y por métrica, con pendiente, R², tamaño de muestra e intervalo de predicción. Cuando la muestra no alcanza se niega a pronosticar en vez de devolver un número flojo: un pronóstico que no dice cuánto vale es peor que no tenerlo.
Tendencia e intervalo de predicciónilustrativo
La banda se abre, y eso es el punto
Es intervalo de predicción, no de confianza: cubre dónde puede caer un día nuevo, no dónde está la recta. Publicar el angosto se vería preciso y respondería otra pregunta.
No se recortan los negativos
Cuando el límite inferior baja de cero, el modelo se salió del rango que la cantidad puede tomar. Eso es el diagnóstico: taparlo con un max(0,…) deja el número y borra la advertencia.
Las razones no se pronostican
Una regresión sin ponderar sobre razones diarias le da el mismo peso a un día con un intento que a uno con doscientos. Se reporta como serie, que es lo que es.
Minería de datos
Patrones que nadie pidió, encontrados en el dato.
Ciclos semanales, embudos de cobro y el contexto local que los explica: feriados de Honduras, el ciclo de pago del 15 y fin de mes, clima por ciudad. La pregunta casi nunca es cuánto vendí: es por qué vendí menos.
Embudo de enlaces de pagoilustrativo
Lo que no se cobró no produce transacción, así que no aparece en ningún reporte de ventas. No está mal calculado: no existe.
Ciclo semanalilustrativo
Un ciclo así vuelve dependientes los residuos de una recta, y entonces cualquier intervalo calculado como si fueran independientes es optimista. Data Cloud lo dice en vez de esconderlo.
Feriados
Calendario hondureño, validado contra los días en que el banco central no publicó.
Ciclo de pago
El 15 y fin de mes. Conocimiento local que ninguna plataforma global modela.
Clima
Diario por ciudad, con los cortes de lluvia declarados y no enterrados en una consulta.
Tipo de cambio
Serie del banco central con el arrastre explícito: se ve cuántos días se estiró una tasa.
Dónde llega
El mismo número, en la herramienta que ya tenés abierta.
Una definición en YAML compila a SQL, a un feed OData, a una expresión de Power Query, a una plantilla de Power BI, a una herramienta MCP y a la documentación. No se sincronizan entre sí: son la misma cosa.
Empezar
Una terminal, un minuto.
Con tu credencial de ROKI Connect. La misma llave que ya usás para cobrar abre Data Cloud, con los permisos que ya tenías.
curl https://data.roki.la/v1/query \
-u "$RDC_CREDENCIAL:" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"dataset": "payment_links",
"metrics": ["links_created","link_conversion_rate"],
"dimensions": ["created.month","source"]
}'{
"rows": [ ... ],
"caveats": [ ... ], // los límites del dato
"merchantScope": [ ... ], // qué alcanzó tu credencial
"fx": { ... }, // con qué tasa y de qué día
"qualityFilterApplied": true
}