Medición explicada, no solo implementada.
Analista técnico de datos y MarTech especializado en GA4, Google Tag Manager (web y server-side), Adobe Launch, Consent Mode v2, BigQuery y SQL avanzado. Implemento la infraestructura de medición y después la explico. Más de 4 años entre retail, hostelería, automoción y e-commerce; hoy con clientes enterprise de aviación, deporte profesional y distribución hotelera. El mismo stack de BigQuery/SQL que uso para depurar conversiones es el que sostiene mi línea de analítica GEO/AEO.
Nota sobre el nombre: mi apellido lleva S en medio (Vel-á-s-quez), no Z como el del pintor Diego Velázquez, con quien se confunde a menudo. Si me buscas y no encuentras nada, prueba la otra grafía.
Experiencia
Analista Técnico de Datos / MarTech
Medición end-to-end para una cartera simultánea de clientes enterprise en aviación, deporte, distribución hotelera, moda y cosmética.
- Arquitectura server-side para un e-commerce multi-mercado, con Google Ads, Meta CAPI y TikTok Events API validados en todos sus mercados
- Auditoría de consentimiento que destapó tags sin gates correctos y una race condition en el CMP — ver Caso 1
- Migración de contenedor GTM de un proveedor de distribución hotelera, retirando herencia de Universal Analytics sin referencias rotas — ver Caso 2
- Diagnóstico DV360/Floodlight que no registraba conversiones pese al tráfico confirmado — ver Caso 3
Analista de Datos — Freelance
Funnel de compra, abandono de carrito y ticket medio por segmento, modelado en BigQuery.
Atribución multicanal y calidad de lead con window functions sobre CRM y paid media.
Journey completo de reserva reconstruido con CTEs sobre eventos de alto volumen.
Rentabilidad por tienda, canal y cliente sobre el histórico transaccional en BigQuery.
De dónde viene la experiencia
El denominador común nunca fue el sector, fue el mismo patrón repetido en aviación, e-commerce, hostelería o retail: alguien tomando decisiones sobre números que no eran correctos, sin saberlo.
Formación y certificaciones
Ingeniería de Sistemas — Universidad Politécnica Santiago Mariño, Caracas
- Google Analytics (Skillshop)
- Google Ads: Medición (Skillshop)
- Google Tag Manager (Skillshop)
- Data Analytics (Google Cloud)
- Looker Studio (Google)
- Data Fundamentals (IBM SkillsBuild)
Idiomas
Español nativo · Inglés profesional en entornos de cliente internacional
Cómo trabajo
Causa raíz, no síntoma
Si un dashboard no cuadra, no se recalcula: se baja al evento crudo hasta encontrar por qué.
Verificado, no prometido
Todo proyecto se valida en Preview/DebugView antes de darse por cerrado.
Precio cerrado
El alcance se define antes de empezar. No hay sorpresas de factura a mitad de proyecto.
Stack técnico
¿Y la parte de GEO/AEO?
La capa de atribución de mi servicio de visibilidad en IA se construye con exactamente este mismo stack: BigQuery, SQL avanzado, GA4. No es una habilidad nueva, es aplicar lo de arriba a una pregunta distinta: cuánto negocio real te genera que ChatGPT te cite.
"Llevábamos meses con campañas activas y los datos no cuadraban. Nos explicó exactamente qué estaba fallando y por qué no podíamos publicar aún, sin atajos. Cuando lo resolvió, los datos de Meta y TikTok empezaron a tener sentido por primera vez."
"Teníamos miedo de tocar el contenedor porque nadie sabía bien qué había dentro. Lo auditó todo antes de mover una sola pieza y la migración fue limpia: no perdimos datos ni tuvimos que apagar campañas. Primera vez que una transición así no nos da un susto."