Este artículo técnico describe la creación de un panel de demanda unificado para productos, integrando múltiples fuentes de datos para una visión más completa que solo MercadoLibre. Se aborda el scraping de precios de Falabella.com utilizando Next.js y se detalla el intento de integración de Google Ads Keyword Planner, incluyendo los desafíos de autenticación y versiones de API. El artículo explica cómo se fusionan las señales de MercadoLibre, YouTube, Google Trends y Google Ads en un score RRF (Reciprocal Rank Fusion) y cómo se visualizan en un panel interactivo con color coding para facilita
Este artículo describe la construcción de un pipeline de datos en R para monitorear un marketplace. El objetivo es extraer, normalizar y almacenar datos diarios de tendencias, productos y precios para análisis. Se utiliza R con las librerías `tidyverse`, `httr2`, `DBI` y clases R6 para estructurar el pipeline. El pipeline se despliega como un Cloud Run Job en Google Cloud Platform, utilizando OAuth 2.0 con rotación automática de tokens y garantizando la idempotencia mediante transacciones SQL. El lector aprenderá sobre la arquitectura del pipeline, la gestión de la autenticación, la persistenc
La base pública de precios hortofrutícolas de la Oficina de Estudios y Políticas Agrarias expone millones de registros a través de CKAN, pero descargarlos íntegramente exige lidiar con paginación estricta, cambios silenciosos en el esquema y unidades de venta inconsistentes. Este post muestra cómo construir un loader robusto con reintentos y caching, normalizar presentaciones heterogéneas a $/kg y transformar los datos crudos en un star schema analítico en PostgreSQL listo para consulta masiva.
Este artículo describe la migración de un motor RAG desde una arquitectura multi-proveedor (SBERT, Ollama y Vertex AI) a una solución exclusiva con Vertex AI, explicando las razones detrás de esta decisión y el refactor resultante. Además, aborda un problema intermitente de carga de datos en la página de inicio debido a cold starts de Cloud Run. La solución implementada involucra un mecanismo de retry con exponential backoff en el cliente API (JavaScript/Axios). Aprenderás sobre las ventajas de simplificar la arquitectura, el manejo de cold starts y la implementación de retries.
