Optimización de la gestión de datos: reducción de 20% en costes de almacenamiento de datos

Antes de sumergirnos en los detalles técnicos, trabajamos con nuestro cliente para entender sus retos en la gestión de datos. Esto nos permitió comprender sus puntos débiles y nos ayudó a alinear nuestras visiones. Al final de esta fase, teníamos un documento claro de visión y alcance en el que se esbozaba la hoja de ruta del proyecto.

Tras la fase de descubrimiento, nuestra principal prioridad fue unificar el fragmentado panorama de los datos. Mediante la integración de datos procedentes de diversas fuentes, construimos un entorno cohesionado en el que cada dato encontraba el lugar que le correspondía.

Tras integrar los datos, era necesario garantizar un flujo de datos fluido. Diseñamos sólidas canalizaciones ETL, transformando los datos brutos en información procesable. Gracias a unas pruebas y un perfeccionamiento meticulosos, conseguimos automatizar y mejorar el proceso ETL.

Con nuestras canalizaciones ETL en funcionamiento, necesitábamos un centro neurálgico para almacenar los datos de los clientes. Aprovechando las capacidades de Snowflake, proporcionamos un almacenamiento escalable que garantizaba una rápida recuperación de los datos.

A partir de los datos del almacén, creamos cuadros de mando de Tableau fáciles de usar. Gracias a diseños comprensibles, nos aseguramos de que la información fuera accesible y fácilmente digerible para los usuarios finales.

A medida que nos acercábamos a la línea de meta, nos concentramos en resolver los problemas e implantar la solución. Como resultado de las iteraciones y la retroalimentación, desarrollamos un sistema de gestión de datos totalmente funcional. Seguimos la metodología ágil durante todo el proceso, garantizando flexibilidad y capacidad de respuesta. Nuestros principales canales de comunicación con el cliente fueron Slack y Zoom, mientras que Jira nos sirvió como herramienta de seguimiento y gestión de tareas.