Datalenses

Introducción

Construí una plataforma pública de analítica on-chain eficiente en costes para 5+ cadenas del ecosistema Cosmos, utilizada por protocolos e inversores institucionales para la toma de decisiones, con más de 100 métricas personalizadas y tiempos de consulta p99 <150 ms. Usa BigQuery y DBT con pipelines programados, modelos incrementales y caché estratégica para ahorrar ~80 % en costes sin sacrificar precisión.

El Desafío

El ecosistema Cosmos necesitaba analítica accesible, pero el procesamiento en tiempo real era prohibitivo en costes. El reto fue entregar métricas completas en 5 cadenas principales manteniendo la infraestructura sostenible. Había que equilibrar frescura de datos y eficiencia, sirviendo tanto a usuarios minoristas como a inversores institucionales que requerían análisis histórico preciso.

Solución y Enfoque

Construimos una plataforma de analítica optimizada en costes basada en procesamiento batch programado:

Pipelines de Datos

• Contribuí a pipelines de ingesta procesando datos de 5+ cadenas Cosmos.
• Implementé transformaciones DBT en ejecuciones programadas para reducir costes.
• Diseñé esquemas BigQuery optimizando rendimiento frente a almacenamiento.
• Implanté verificaciones de calidad de datos para decisiones fiables.

Arquitectura optimizada en costes

• Procesamiento batch programado en lugar de streams en tiempo real (−80% costes).
• Capas de caché estratégicas para evitar cómputo redundante.
• Modelos DBT incrementales que procesan solo datos nuevos.
• Optimización de consultas reduciendo costes en BigQuery manteniendo rendimiento.

Desarrollo de Analítica

• Asistí en construcción de cálculos TVL y métricas de liquidez
• Contribuí a pipelines de agregación de volumen cross-chain
• Apoyé desarrollo de dashboards con Next.js y TypeScript
• Ayudé a implementar exportaciones de datos para clientes institucionales

Resultados e Impacto

Datalenses se ha convertido en fuente analítica de confianza en Cosmos: ofrece insights históricos, métricas cross-chain y dashboards rápidos, manteniendo los costes bajo control gracias al procesamiento por lotes y modelos incrementales.

Logros de Plataforma

• Datos servidos a VCs e inversores relevantes en el ecosistema.
• Procesamiento fiable de datos de 5+ cadenas Cosmos.
• Costes de infraestructura sostenibles gracias al procesamiento batch.
• Datos históricos precisos para análisis de inversión, usuarios y patrones de uso.

Contribución Técnica

• Pipelines estables con transformaciones DBT programadas.
• Arquitectura optimizada que reduce costes un 80% vs. tiempo real.
• Calidad de datos fiable que habilita decisiones institucionales.
• Infraestructura escalable preparada para nuevas cadenas.

La plataforma sigue dando servicio a la comunidad Cosmos con analítica fiable y eficiente en costes, en la que los inversores institucionales confían para decidir.