Transportes

Diseño e implementación de Data Hub

Un operador de transporte había multiplicado las iniciativas de datos sin resultados. Sin centralización, sin cultura de datos, proyectos abortados. Empezamos el tema desde cero: estrategia, infraestructura, casos de uso concretos y aculturación de equipos. Como resultado: un centro de datos operativo, 4 paneles en producción y 7 modelos de ciencia de datos implementados.

Problema

El cliente venía de varias iniciativas de datos abortadas. Los datos permanecían dispersos en sistemas no conectados, no existía una infraestructura centralizada y, sobre todo, la administración y las empresas habían perdido la confianza en la capacidad de los datos para producir resultados concretos. El desafío no era solo técnico: era necesario construir simultáneamente la infraestructura, ofrecer resultados visibles con rapidez para restablecer la confianza y sentar las bases de una cultura basada en los datos que no existía en la organización.

Vue rapprochée d’une coupe transversale colorée d’une géode montrant des couches concentriques de minéraux en jaune, marron, rouge et vert.

Solución

Lo que construimos

Trabajamos en todo el espectro de datos, desde la estrategia hasta la industrialización, con un enfoque en dos etapas: ganancias rápidas para demostrar valor y, luego, implementación estructural en todos los sujetos de datos.

Paso 1 — Auditoría de datos y evaluación estratégica de la madurez de los datos de la organización, inventario de las tecnologías existentes, mapeo de bases de datos grupales y estudio de impacto en el SI. Definición de la estrategia de datos, redacción de las especificaciones de las herramientas (ETL, alojamiento como Snowflake, herramientas de análisis) y soluciones comparativas.

Paso 2 — Diseño y construcción de la arquitectura de la infraestructura DataHub en AWS, definición del ecosistema de datos, implementación del entorno. Desarrollo e industrialización de tuberías de ingestión en Spark y Scala. Establecimiento del ecosistema DevOps.

Paso 3 — Despliegue de casos de uso de BI Análisis de las necesidades empresariales, mapeo de datos y marcos, implementación de Power BI y Tableau. Entrega de 4 paneles en producción: controladores y administradores de tarjetas de puntuación, asistencia a la red y panel de administración para COMEX.

Paso 4 — Desarrollo e industrialización de 7 casos de uso Ciencia de datos Clasificación automática de incidentes (PNL), mantenimiento predictivo del material rodante (series temporales), detección y lectura de matrículas (visión artificial), análisis de sensaciones en redes sociales y cuestionarios de satisfacción, y predicción de la rotación de clientes.

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