El área de Procurement (Compras) del cliente enfrentaba dificultades para actualizar su panel de control, una vez que consolidar los datos relacionados a los costos de material y adquisición de todas sus unidades de negocio, distribuidas en nueve diferentes países, era un proceso laborioso y complejo. Como cada unidad presenta características singulares en la forma de almacenar estos datos, la consolidación manual de estos datos ocupaba mucho tiempo del equipo, reduciendo su capacidad de análisis.
Esto resultaba en una dificultad en crear una previsión asertiva de las adquisiciones de materiales o negociar materiales de forma más proactiva con los proveedores.
Entre los diversos desafíos encontrados para la realización del proyecto, se destacan:
- El mapeo de las más de 100 diferentes fuentes de datos, esparcidas entre diversos sistemas, además de planillas Excel manualmente actualizadas;
- La calidad de los datos en las fuentes;
- Posibilidad de error humano en las planillas alimentadas manualmente;
- Integraciones entre los sistemas y el Data Lake.
Alineado con la estrategia data-driven de la empresa, el objetivo de este proyecto fue la automatización completa del proceso necesario para la consolidación de estos datos, resultando en una herramienta de Business Intelligence que permite el análisis de los datos.
Como todo proyecto desarrollado por Dojo, fue utilizada la metodología CRISP-DM que permite el aumento del valor de los datos y análisis para el área de negocios. Para automatizar el proceso de consolidación de datos, utilizamos la infraestructura de Data Lake de Google, implementada por DOJO en el cliente.
Dojo siguió, a través de la metodología CRISP-DM, los siguientes pasos para alcanzar el objetivo del proyecto:
- Mapeo de todas las fuentes de datos;
- Ingestión de los datos con garantía de calidad;
- Procesamiento de los datos, o sea, creación todo el pipeline de ingeniería de datos usando las mejores prácticas para evitar costos innecesarios con procesamiento, garantizando el mejor desempeño comercial de la solución;
- Monitoreo y sincronización del pipeline de datos con base en las exigencias del negocio;
- Garantía de datos con la calidad necesaria para el análisis del usuario;
- Creación de la capa de visualización necesaria para los análisis específicos del área.
La automatización total del proceso aumentó significativamente la capacidad de análisis del equipo. Hoy, la frecuencia de actualización del panel de control es diaria, en comparación con la actualización mensual que ocurría antes de la implementación del proyecto. La eliminación del tiempo despendido con el trabajo operativo demandado por este proceso le permitió al equipo el enfoque en análisis más profundos y la ubicación en nuevas iniciativas para el área de negocio, pudiendo visualizar de forma más predictiva todas las posibilidades de negociación de compras.
Como resultado, la empresa obtuvo ganancias de millones, debido al aumento de agilidad, predicción y mayor asertividad en la toma de decisión basada en datos.
