Reto

La empresa de retail tenía grandes cantidades de datos de tickets de compra, con más de 100 atributos por artículo. El procesamiento y análisis en Power BI era muy difícil debido a la falta de una arquitectura de alto nivel. Además, las preguntas de negocio requerían un análisis más sofisticado, que no está disponible en las herramientas generales de BI.

Enfoque

Primero creamos una arquitectura de big data en AWS, aplicando Apache Spark, y consolidamos todos los datos de tiendas, productos, cadenas de suministro, etc. En este punto, pudimos proporcionar a Power BI una única SSOT para la elaboración de informes. Además, para poder responder a las preguntas más complejas (fuera del alcance de Power BI) desarrollamos una herramienta a medida con algoritmos de Machine Learning y Python.

Resultado

Los usuarios pueden utilizar tanto Power BI como la aplicación de visualización personalizada desarrollada por Nucleoo para realizar análisis avanzados de forma autónoma, como curvas de Pareto, análisis de carritos y detección de anomalías. Además, se desarrolló un planificador de crisis COVID-19 para calcular futuros escenarios de referencia basados, por ejemplo, en el distanciamiento social, los confinamientos y las compras masivas al contado.

Tecnología empleada

Valor añadido

La arquitectura de big data y la aplicación de visualización personalizada de Nucleoo mejoraron la inteligencia empresarial y la toma de decisiones estratégicas del retailer, permitiéndole mantenerse por delante de la competencia.

¿Buscas un proyecto similar?