Plataforma de agregación y unificación de datos

Innowise ha desarrollado tanto el backend como el frontend de Vendi+, un sistema que recopila e integra datos de máquinas expendedoras.

Data aggregation and unification platform case.

Industria Comercio minorista

Empleados 11-50

Región Reino Unido

Servicios Desarrollo de software

Cliente desde 2024

Resumen del proyecto

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Vendi Tech es la empresa que diseña y gestiona soluciones de máquinas expendedoras inteligentes. Sus máquinas venden productos, muestran publicidad digital y recopilan datos de ventas en tiempo real, todo ello en una sola unidad compacta. Combinan la sostenibilidad con la comodidad moderna: máquinas de bajo consumo, envases reciclables, elegantes pantallas táctiles y pagos sin efectivo.

Desde el principio, su equipo demostró una profesionalidad excepcional, conocimientos técnicos especializados y una clara comprensión de nuestros objetivos empresariales. Abordaron el proyecto con esmero y autonomía, asumiendo plenamente sus responsabilidades y esforzándose siempre al máximo para garantizar el éxito del proyecto.

Harry Maitland Director general Vendi Tech

Desafío

La empresa se basaba en algunos datos clave para gestionar sus máquinas expendedoras. Sin embargo, se enfrentaban a dos grandes retos.

Incoherencia de los datos: Los datos de las fuentes en las que se basaban procedían de formatos diferentes. Manejar datos en una mezcla de formatos convertía el procesamiento en una tarea tediosa y complicada.

Falta de almacenamiento centralizado: Dado que la información estaba dispersa en numerosos sistemas, resultaba difícil obtener una visión completa de las ventas y del rendimiento de las máquinas. Esto hacía que la toma de decisiones fuera un proceso más lento y menos fundamentado.

Se pusieron en contacto con Innowise para adquirir un sistema capaz de integrar datos en un formato unificado y crear una base de datos centralizada.

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Solución

Nuestro equipo ha desarrollado el backend y el frontend del sistema llamado Vendi+, que recoge e integra datos sobre cada venta y otras métricas relevantes de las máquinas expendedoras. A continuación, estos datos se convierten a un formato unificado que se ajusta al esquema predefinido y se almacenan en una base de datos centralizada.

Tenga en cuenta que los datos de las capturas de pantalla se refieren a los resultados financieros, y que las cifras se han ajustado y, por tanto, no reflejan los resultados reales.

Integración y transformación de datos

Establecimos la ingesta de datos en tiempo real a través de AWS Lambda y la sincronización de datos programada mediante CronJobs. Estas canalizaciones mantienen todos los datos de las máquinas expendedoras recopilados y estandarizados en un formato unificado.

Gestión centralizada de datos

Nuestros ingenieros crearon API CRUD para gestionar datos de ventas, detalles de inventario y cuentas de usuario en una base de datos centralizada. Esta estructura proporciona una única fuente de información para todas las operaciones.

Autenticación y autorización de usuarios

La solución ofrece un sistema de autenticación seguro con control de acceso basado en funciones. De este modo, los datos confidenciales solo son accesibles para los usuarios autorizados.

API escalables

La solución ofrece un sistema de autenticación seguro con control de acceso basado en funciones. De este modo, los datos confidenciales solo son accesibles para los usuarios autorizados.

Cuadro de mandos interactivo

Nuestros expertos crearon un cuadro de mandos con gráficos y tablas para mostrar las métricas clave. Los usuarios pueden filtrar los datos por fecha, ubicación o producto.

Información publicitaria

Diseñamos un módulo para analizar el impacto de las campañas publicitarias. Esta extensión incluye gráficos de rendimiento y cálculos del ROI para ayudar a optimizar los esfuerzos de marketing de nuestros clientes.

Diseño adaptable

Nuestros diseñadores desarrollaron una interfaz de usuario totalmente adaptable utilizando React para proporcionar un sistema que funcione sin problemas en ordenadores de sobremesa, tabletas y teléfonos inteligentes, haciéndolo accesible desde cualquier lugar.

Alertas personalizadas

Hemos añadido notificaciones de niveles bajos de existencias, anomalías en las ventas o errores del sistema. Estas alertas ayudan a Venditech a actuar con rapidez para resolver problemas o aprovechar oportunidades.

Herramientas de comparación

Nuestro equipo creó herramientas para comparar los datos de ventas y rendimiento de diferentes máquinas expendedoras o periodos de tiempo. Esto permite tomar mejores decisiones al poner de relieve las tendencias y los valores atípicos.

El principal reto no fue la recopilación de datos, sino el establecimiento de una arquitectura de datos fiable capaz de incorporar datos de máquinas heterogéneos a gran escala. Mediante la implementación de flujos de transformación estandarizados, una gestión centralizada de los datos y API escalables, creamos una plataforma que proporciona datos coherentes y fiables para la elaboración de informes operativos y la futura expansión de los productos.

Rustam Turaev Director de ventas

Tecnologías

Frontend

React, Redux, Material-UI

Backend

Python (FastAPI), PostgreSQL

Cloud

AWS Lambda, Amazon SQS, AWS EC2/S3

VCS

Git, GitHub

Herramientas

Material-UI, FastAPI

Equipo

Jefe de proyecto

Analista de negocio

Ingeniero de QA

Desarrollador de Back-End

Desarrollador de Front-End

Resultados

Duración del proyecto

2024 — 2026

Gracias a la integración y centralización de los datos, Venditech obtuvo una visión clara de las ventas y el rendimiento en todas las ubicaciones, lo que les ayudó a identificar las máquinas con mejor rendimiento y a optimizar las de bajo rendimiento. Con una base de datos sólida, se hizo más fácil escalar: añadir nuevas máquinas expendedoras o expandirse a nuevas regiones no supuso ningún caos.

El formateo y la integración automatizados de los datos eliminaron la necesidad del tedioso trabajo manual, reduciendo los errores humanos y ahorrando horas de trabajo del personal.

La información sobre patrones de venta, niveles de inventario y comportamiento de los clientes permite a la empresa prever mejor la demanda, gestionar el inventario y adaptar las promociones. Este nivel de toma de decisiones basada en datos puede mejorar la eficiencia operativa.

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