Sector

Textil

Línea de Negocio

Data Science & Analytics

Tecnologías
Microsoft Azure
Databricks
01.

El cliente: Textile Source Company

Empresa textil peruana, líder en la exportación de prendas de tejido de punto, especialmente de algodón Pima y otras fibras, con una cadena de suministro vertical integrada desde el hilado hasta el acabado, enfocada en la sostenibilidad y la calidad para mercados como EE. UU., Europa y Japón.

02.

El desafío

El cliente enfrentaba un escenario donde cada área trabajaba con múltiples fuentes fragmentadas (ERP, SQL, CRM y Excel), lo que generaba dificultades para consolidar información y acceder a indicadores clave (KPIs) de manera ágil, limitando la capacidad del área comercial para tomar decisiones basadas en datos confiables y actualizados.

03.

La solución: “Arquitectura Lakehouse para datos comerciales”

Touch Consulting diseñó e implementó una arquitectura Data Lakehouse en Microsoft Azure, incorporando desde el inicio un enfoque sólido de gobernanza de datos, creando una arquitectura moderna que permitió centralizar, procesar y organizar los datos comerciales de forma segura, habilitando una base confiable para una analítica con Power BI.

Centralización y calidad de la información

La implementación del Data Lakehouse permitió consolidar la información comercial en un único repositorio, mejorando la calidad, consistencia y trazabilidad de los datos y reduciendo errores derivados de la dispersión de fuentes.

Centralización y calidad de la información

Cultura Self-service con Power BI

Gracias a un modelo de datos optimizado y a la visualización de KPIs clave, el área comercial pudo acceder a información clara y actualizada, y crear su propia analítica sin depender del área de TI.

Cultura Self-service con Power BI

 Implementación escalable

Integramos fuentes on-premise (Microsoft SQL Server) mediante Self-hosted Integration Runtime y desarrollamos notebooks optimizados en Databricks para procesar los datos críticos de forma automatizada.

 Implementación escalable

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