Ingeniería de Datos
Implementación de ETLs para analítica en holding automotriz
El Desafío
Compañía automotora líder con presencia en diversos países de la región deseaba implementar mejoras en sus procesos de venta de vehículos para lo cual se buscaba utilizar modelos analíticos.
La realidad de la compañía necesitaba automatizar y estandarizar ciertos procesos, por lo que desarrollamos procesos de ingesta, integración y consolidación de datos. Además, los datos se utilizaban para experimentación con distintos modelos, apoyando en múltiples células ágiles.
El equipo se unió a tres células diferentes donde trabajamos de manera conjunta y colaborativa para diversos países
La estrategia
Generación de un entendimiento común
Reuniones con las personas clave de cada proceso para consensuar una visión compartida de los flujos y los usos
Flujos de información y requerimientos
Levantamiento de reportes, información financiera (EERR, ventas, compras, etc.) que debe entregar el área, sus fuentes de datos, periodicidad y contenidos
Fuentes de datos disponibles
Levantamiento de todas las fuentes de información y herramientas disponibles
Implementación de nuevo modelo de datos
Creación de un nuevo modelo de datos para poder automatizar los procesos de compraventa de automóviles y la predicción de venta
MODELOS DE DATOS ESCALABLES Y EFICIENTES
Apoyo en la implementación en nueva plataforma para los procesos de compraventa creando un modelo de datos no relacional, robusto y pensado para el crecimiento futuro
REDUCIR TIEMPOS DE GENERACIÓN DE REPORTES
Automatización de procesos manuales con herramientas de ETL en la nube que optimizan los tiempos de los procesos del negocio para asegurar su relevancia y accionabilidad temporal
TRAZABILIDAD DE LA INFORMACIÓN
Desarrollo de procesos que permiten generar confiabilidad en la información, resguardar adecuadamente los datos y generar una única fuente de la cual obtener la data
Los Logros
Los principales logros de la implementación fueron:
Integración con SAP y APIs externas
Desarrollar modelos de datos no relacionales y relacionales eficientes, confiables y robustos para el consumo de datos
Implementación de procesos ETL en la nube
Reducir los tiempos de generación de información clave para el negocio y liberar tiempo para análisis y tareas de mayor valor agregado
Creación y centralización de la información en un Lake House
Casos de éxito
Todo proceso de digitalización y modernización de una empresa debe basarse en un uso eficiente de sus datos, con flujos optimizados para un consumo expédito