Capítulo 11 de 12 · min 33:19 a 37:41
Cómo analizar tu data de marketing en BigQuery con Claude
Conectar el MCP de BigQuery a Claude y analizar el dataset del warehouse: spend total en dólares, período cubierto, anuncios únicos y el pipeline completo visible de punta a punta.
Conectar el MCP de BigQuery
Para explorar la información del dataset con Claude, se copia el nombre del dataset y se le pasa a Claude. Hace falta tener conectado el MCP de BigQuery: acá está la guía de Detrics que explica cómo configurarlo.
Claude, fijate vía el MCP de BigQuery si podés ver este dataset.
Claude ejecuta un par de SQLs, encuentra el dataset entre los que tiene acceso y confirma que ve las tablas, con sus filas y tamaños. De paso, hace un primer análisis: spend acumulado en Meta y en TikTok, detectando el tema de la moneda y reportando en dólares.
El pipeline completo, visible de punta a punta
Un detalle importante: como el MCP de Detrics también está conectado, Claude ve las dos puntas: la transferencia (la fuente) y BigQuery (el destino con los datos). Detecta, por ejemplo, el chunk fallido de TikTok que el sistema reparó, y explica por qué la data de TikTok arranca en 2022: la plataforma solo almacena los últimos años y lo que no se cargó a tiempo se perdió. Otra razón para configurar las transferencias lo antes posible.
Preguntarle al warehouse en lenguaje natural
Decime, en total en dólares, cuánta inversión tenemos trackeada con estas tablas, qué período de tiempo cubre y cuántos anuncios únicos tenemos.
Claude va armando el SQL solo. Se da cuenta de que la mayoría de la inversión está en pesos, busca la cotización del dólar y convierte: unos 13 millones de dólares estimados en el histórico, con datos desde 2022 y un solapamiento de los últimos 3 años entre Meta y TikTok, más un resumen de spend por año.
Si querés más precisión, podés cargar en BigQuery una tabla con el histórico de la conversión peso-dólar y pedirle que la use. Antes, todas estas consultas SQL había que sacarlas una por una a mano; ahora las hace Claude, y las hace muy bien.
Preguntas frecuentes
¿Cómo conecto BigQuery a Claude?
Con el MCP de BigQuery. Detrics tiene un tutorial que explica cómo configurarlo en support.detrics.io. Una vez conectado, le pasás a Claude el nombre del dataset y ya puede ejecutar SQL sobre tus tablas.
¿Qué tipo de análisis puede hacer Claude sobre el warehouse?
Ejecuta SQL directamente: inversión total por moneda o convertida a dólares, períodos cubiertos, anuncios únicos, desgloses por año o por cuenta. Y como también ve el MCP de Detrics, puede revisar el estado de las transferencias que alimentan esas tablas.
¿Cómo maneja Claude las monedas mezcladas?
En el video, detecta que la mayoría de la inversión está en pesos, busca la cotización del dólar y convierte. Para un cálculo fino se puede cargar una tabla con el histórico de la conversión peso-dólar y pedirle que la use.
Todos los capítulos de esta serie
- 0:00 1. El problema: la data a nivel anuncio
- 2:19 2. La solución: warehouse, histórico y deduplicación incremental
- 5:15 3. Muestra del resultado final en BigQuery
- 8:27 4. Primer paso: conectar Claude con Detrics vía MCP
- 11:02 5. Segundo paso: explorar las fuentes y diseñar el esquema de datos con Claude
- 13:51 6. Cómo funciona el warehouse de Detrics
- 19:31 7. Los table groups creados en Detrics
- 22:04 8. Tercer paso: crear la destination en tu propio Google Cloud
- 25:27 9. Cuarto paso: las transferencias y la carga histórica
- 30:53 10. La data en BigQuery: tablas, filas y creativos en tu bucket
- 33:19 11. Analizar los datos con Claude y el MCP de BigQuery
- 37:41 12. Paso final: la vista consolidada Meta + TikTok
¿Querés construir esto con tus propios datos?