Un retailer con operaciones en tres canales —tienda física, e-commerce y mayorista— necesitaba ver su negocio completo en un solo lugar. Diseñamos e implementamos la arquitectura que lo hizo posible.
El desafío
La empresa operaba con siete plataformas distintas que nunca hablaban entre sí: un ERP para finanzas y stock, una plataforma e-commerce con su propia base de datos, un WMS para logística de bodega, un CRM para ventas B2B, herramientas de marketing digital con sus métricas, y sistemas de RRHH y nómina. Cada área producía sus propios reportes en Excel, con criterios y fechas de corte distintos.
Las consecuencias eran concretas: el equipo directivo tardaba dos días en obtener una visión consolidada del negocio, las reuniones de planificación comenzaban con discusiones sobre cuál cifra era la correcta, y las decisiones de compra se tomaban sobre datos que ya tenían 48 horas de antigüedad en el mejor de los casos.
El equipo de TI estaba saturado manteniendo una maraña de procesos ETL artesanales y respondiendo a solicitudes de reportes ad hoc. No existía un lenguaje de datos común ni una definición acordada de métricas clave como «margen bruto», «ticket promedio» o «tasa de fulfillment».
La solución
Diseñamos una arquitectura en tres capas —Bronze, Silver y Gold— usando Snowflake como Data Warehouse central. En la capa de ingesta implementamos conectores automatizados con Fivetran para las fuentes SaaS (e-commerce, CRM, marketing) y pipelines con Azure Data Factory para las fuentes on-premise (ERP, WMS).
El corazón del proyecto fue el trabajo de modelado semántico con dbt: definimos junto al equipo de negocio un diccionario de métricas único, documentado y versionado. Cada KPI tiene una sola definición acordada, trazable hasta su fuente. Esto eliminó las discusiones sobre números y generó confianza inmediata en los datos.
Sobre esta base construimos la capa de visualización en Power BI: cuatro dominios principales (operaciones, ventas, marketing y finanzas) con drill-down hasta transacción individual. La arquitectura elástica de Snowflake permite que más de 200 usuarios consulten simultáneamente sin que los usuarios directivos vean degradación en sus dashboards.
Capacitamos al equipo de datos interno para operar y extender la plataforma, incluyendo la creación de nuevos modelos dbt y la publicación de reportes en Power BI Service de forma autónoma.
Los resultados
El impacto más significativo no fue tecnológico sino organizacional: el equipo directivo pasó de esperar dos días a tener visión del negocio actualizada al minuto. Las reuniones de planificación dejaron de comenzar con debates sobre datos y empezaron a centrarse en decisiones.
El equipo de TI redujo en un 70% el tiempo dedicado a soporte de reportes ad hoc, liberando capacidad para proyectos de mayor valor. La plataforma hoy soporta más de 200 usuarios simultáneos —desde operadores de bodega en móvil hasta gerentes en tabletas— sin incidentes de rendimiento.
La empresa identifica oportunidades de optimización de stock que antes tomaban semanas en detectar. En los primeros 90 días post-lanzamiento, el equipo comercial atribuye directamente a la visibilidad de datos una mejora en la gestión de márgenes por línea de producto.
Tecnologías usadas
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