Optimización de recursos de datos con arquitectura escalable

El cliente contaba con múltiples fuentes de datos dispersas (Navision, ODATA, SQL), sin una capa común de explotación que permitiera análisis avanzados ni reporting eficiente. Esto dificultaba el uso estratégico del dato, generando procesos lentos y poco sostenibles en entornos de desarrollo y producción.

Transformación del Dato en Valor: De la Ingesta a la Capa de Analítica en Snowflake

El proyecto tuvo como objetivo construir una arquitectura de datos escalable, gobernada y sostenible, que permitiera la integración y transformación automatizada de múltiples fuentes, habilitando analítica avanzada y visualización en tiempo real.

Actividades clave que incluyeron:

• Automatización de la ingesta de datos near-real-time usando Azure Functions y Snowflake.
• Estandarización del modelo de datos con dbt, incluyendo limpieza, deduplicación y unificación de nomenclaturas.
• Orquestación de flujos con Airflow para asegurar trazabilidad y robustez.
• Implementación de la arquitectura Medallion (Bronze → Silver → Gold).
• Aplicación de pipelines de CI/CD en Azure DevOps, con entornos desacoplados (DEV/PROD).

Los resultados:

• Capa Analítica Operativa en Tiempo Récord: Arquitectura funcional y actualizable en menos de 6 meses.
• Mayor Disponibilidad del Dato: Incremento del 100% en la disponibilidad de datos consolidados.
• Agilidad en Reportes: Reducción del 40% en tiempos de desarrollo de informes y análisis.
• Escalabilidad Sin Fricción: Proceso preparado para integrar nuevas fuentes con mínima intervención manual.

Conclusión

La creación de una arquitectura escalable y automatizada transformó por completo la capacidad analítica del cliente. Gracias a una infraestructura moderna y gobernada, hoy pueden integrar, transformar y explotar datos de forma eficiente y en tiempo real, maximizando el valor del dato y mejorando la toma de decisiones en todos los niveles.