Reforzar la analítica minorista mediante operaciones de datos estables

Creación y estabilización de una plataforma de integración de datos en Azure Databricks para consolidar los datos operativos y respaldar los análisis en una red minorista multinacional.

Industria Servicios informáticos

Empleados 11-50

Región Alemania

Servicios Ingeniería de datos, integración de datos, apoyo a plataformas analíticas

Cliente desde 2024

Visión general del cliente

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ServiceFactum es un contratista de ingeniería alemán especializado en deslocalización y externalización de desarrollo de software e ingeniería de datos. Gracias a la gobernanza onshore y a los equipos distribuidos, la empresa ayuda a sus clientes a entregar proyectos complejos con mayor rapidez, reduciendo a menudo el plazo de producción entre 3 y 4 meses. Para este proyecto, ServiceFactum necesitaba capacidad adicional de ingeniería de datos para apoyar la plataforma de datos y análisis de su cliente minorista internacional.

Desafío

El proyecto se centró en el mantenimiento y la mejora de una plataforma de integración de datos que consolida los datos operativos de múltiples sistemas empresariales y los prepara para el análisis. A medida que aumentaba el volumen de integraciones y canalizaciones de datos, la plataforma requería una estabilización continua, el mantenimiento de los conectores y mejoras en la calidad de los datos para que los análisis y los informes siguieran siendo fiables.

Los datos operativos estaban repartidos entre ERP, CRM y sistemas internos, lo que dificultaba la preparación de conjuntos de datos coherentes para la elaboración de informes y análisis.
Los problemas de calidad de los datos, como registros duplicados, conjuntos de datos incompletos y conversiones monetarias incorrectas, minaban la confianza en los cuadros de mando y los informes, lo que afectaba a la toma de decisiones empresariales.
El cliente necesitaba mejorar la fiabilidad de la plataforma y ampliar el soporte analítico sin aumentar el equipo interno.

La plataforma se basaba en múltiples integraciones con diferentes estructuras de datos, formatos y métodos de acceso, lo que aumentaba la complejidad del mantenimiento.
Algunas canalizaciones fallaron debido a incoherencias en los datos de origen, problemas con los conectores o cambios en los esquemas, lo que retrasó la disponibilidad de los datos para el análisis.
Había que procesar grandes volúmenes de datos de venta al por menor y transformarlos en Azure Databricks en conjuntos de datos estructurados aptos para la elaboración de informes.

Solución

Innowise proporcionó ingenieros de datos que se integraron en el marco de prestación gestionada de ServiceFactum y apoyaron la estabilización y el desarrollo de la plataforma.

Rápidamente nos adaptamos a la arquitectura existente y a los procesos de prestación de ServiceFactum, y a continuación nos centramos en tres áreas fundamentales:

Estabilidad de las tuberías y apoyo a la integración

Supervisamos y mantuvimos los conductos de datos dentro de la estructura de entrega establecida en múltiples sistemas. Se analizaron y resolvieron los fallos, se actualizaron los conectores y se ajustaron las asignaciones de datos para reflejar los cambios en el sistema de origen. Se añadieron nuevas integraciones a medida que crecían las necesidades analíticas.

Transformación y coherencia de datos

El equipo mejoró la lógica de transformación de Databricks utilizando Python, Spark y SQL dentro del marco proporcionado por ServiceFactum. Los datos brutos se limpiaron, estandarizaron y estructuraron en conjuntos de datos listos para la elaboración de informes. Esto incluyó la eliminación de duplicados, la corrección de cálculos de divisas y la alineación de datos entre fuentes.

Apoyo continuo a la plataforma

Apoyamos las operaciones diarias resolviendo problemas de datos, ayudando a priorizar los trabajos pendientes y garantizando la entrega continua de conjuntos de datos estables para los equipos de análisis.

Con Databricks, nuestro cliente minorista internacional no solo está creando una capa de datos, sino que también está sentando las bases de una plataforma de datos escalable que permitirá futuras iniciativas de análisis e IA".

Consejero Delegado y Director de Prestaciones Onshore en ServiceFactum

Tecnologías

Plataforma Cloud

Azure

Plataforma de datos

Azure Databricks

Tratamiento de datos

Python, Spark, SQL

Integración de datos

Salesforce, SAP, Microsoft SharePoint, Microsoft Dynamics 365, bases de datos internas

DevOps

Azure DevOps

Analítica

Power BI

Equipo

Ingenieros de datos

Resultados

Duración del proyecto

Septiembre de 2025 - En curso

La plataforma proporciona ahora datos más fiables para el análisis empresarial en toda la organización minorista.

Las cadenas de datos se ejecutan con menos interrupciones y requieren menos intervención manual.

La configuración permitió una entrega de datos más predecible, con mejoras en la calidad de los datos que dieron lugar a cuadros de mando e informes más fiables.

Los equipos de análisis reciben datos estructurados y fiables para la elaboración de informes en Power BI.

La integración entre sistemas se hizo más estable, lo que favoreció el flujo continuo de datos en toda la plataforma.

Nota: El proyecto está en curso, por lo que estos resultados reflejan el estado actual de la plataforma y seguirán evolucionando a medida que se desarrolle el sistema.

Índice

¿Problemas con las canalizaciones de datos y las integraciones?

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