Overview
Santex trabajó en conjunto con uno de los principales operadores de restaurantes de servicio rápido (QSR) del mundo para resolver desafíos críticos relacionados con los datos y desbloquear nuevo valor de negocio. Al modernizar su infraestructura de datos, habilitar análisis en tiempo real y automatizar integraciones complejas, empoderamos al cliente con información precisa y accionable, reduciendo ineficiencias operativas y logrando ahorros significativos, impulsando la toma de decisiones basada en datos.
El desafío
Gestionar un portfolio diverso de marcas de restaurantes en múltiples países trae consigo varios retos en materia de datos. Este gigante de comida rápida enfrentaba:
Fuentes de datos fragmentadas: Sistemas dispares de proveedores externos, plataformas de delivery y herramientas internas dificultaban la gestión de datos.
Procesos manuales: La baja automatización implicaba flujos de trabajo intensivos en tiempo y reportes propensos a errores.
Inconsistencias en los datos: La falta de estandarización entre datasets generaba métricas de performance poco confiables, ralentizando la toma de decisiones.
Falta de visibilidad en tiempo real: La imposibilidad de monitorear métricas clave en tiempo real limitaba su capacidad de respuesta ante la demanda del mercado.
La solución
El equipo de Santex abordó estos desafíos considerando la complejidad operativa y geográfica del cliente, con foco en la escalabilidad y la velocidad de implementación.
Modernización del Data Warehouse:
• Se implementó Snowflake como data warehouse cloud robusto.
• Se integró AWS S3 para almacenamiento flexible en data lake y Amazon Glue para pipelines ETL eficientes.Informes y análisis en tiempo real:
• Se desarrollaron dashboards en Tableau integrados en tiempo real.
• Se unificaron datos de plataformas de delivery como Uber Eats y DoorDash con KPIs internos para una vista 360° del rendimiento.Integraciones automatizadas con vendors:
• Se construyeron conexiones automáticas con proveedores externos utilizando AWS Lambda, eliminando demoras en la sincronización de datos.Gestión de calidad de datos:
• Se establecieron marcos de gobernanza con validaciones automatizadas, reduciendo inconsistencias en un 40%.Analytics avanzados:
• Se implementaron modelos de machine learning para generar insights predictivos, incluyendo pronóstico de demanda y optimización de ventas.
• Se utilizó NLP para categorizar y analizar datos no estructurados, mejorando el entendimiento del cliente.
Resultados
40% de mejora en la calidad de los datos: Eliminamos errores de carga manual y redujimos inconsistencias, mejorando el forecasting y la toma de decisiones.
80% de reducción en flujos de trabajo manuales: Se automatizaron procesos de colaboración con proveedores, reduciendo drásticamente los tiempos de respuesta y mejorando la fiabilidad de los datos.
20% de reducción en costos de infraestructura: Gracias al monitoreo de performance en tiempo real, con visibilidad sobre KPIs de todas las marcas.
100% de automatización en alertas de fallas de datos: Las fallas se reportan, asignan y rastrean automáticamente, eliminando informes manuales.
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