Caso de éxito Retail unifica +10M de registros diarios con arquitectura Lakehouse Medallion
Analizar el negocio no debería empezar corrigiendo datos
Cuando cada sistema genera datos con su propia lógica, los equipos pierden tiempo limpiando, validando y corrigiendo información antes de poder analizar el negocio.
Industria
Retail y ecommerce
-65%
Tiempo procesamiento de datos
↓ -65%
Tiempo procesamiento de datos
↑ Calidad
y consistencia de la información
↑ +10 M
Registros diarios integrados
↑ 3x
Agilidad en la entrega de insights a negocio
ANTES
Datos duplicados y repartidos entre ERP, CRM, eCommerce, IoT e inventarios.
Informes estratégicos tardan días en generarse.
Equipos dedicando más tiempo a limpiar y validar datos que a analizarlos.
AHORA
Datos organizados en capas Bronze, Silver y Gold.
Limpieza, normalización y enriquecimiento automatizados.
Información fiable y lista para reporting, análisis avanzado y visión 360º.
EL PROBLEMA
Los datos no están listos para tomar decisiones.
- Cada sistema genera información con estructuras y reglas distintas.
- Información duplicada, fragmentada y sin trazabilidad.
- Los equipos tienen que revisar, limpiar y validar datos antes de analizarlos.
- Dirección no dispone de una visión única y fiable del negocio.
LA SOLUCIÓN
Desarrollo Arquitectura Lakehouse con Modelo Medallion.
- Bronze: centralización de datos en bruto desde ERP, CRM, eCommerce, IoT e inventarios.
- Silver: limpieza, normalización y enriquecimiento mediante procesos automatizados.
- Gold: creación de modelos de negocio, métricas y KPIs listos para Power BI.
- Data Quality & Governance: reglas para asegurar consistencia, integridad y trazabilidad.
EL IMPACTO
Menos tiempo preparando datos. Más tiempo usando información fiable.
La organización pasa de rehacer validaciones en cada análisis a trabajar sobre una arquitectura común que integra, limpia y prepara el dato desde el origen.
Esto permite acelerar reporting, análisis avanzado y visión 360º sin duplicar procesos.
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Transforma tu plataforma de datos
Del dato bruto al dato listo para decidir
Una arquitectura por capas para integrar, limpiar y reutilizar información con calidad, trazabilidad y confianza.
Arquitectura de datos
¿Qué es una arquitectura Lakehouse Medallion?
Una arquitectura Lakehouse Medallion organiza los datos en capas progresivas —Bronze, Silver y Gold— para pasar del dato bruto al dato preparado para análisis. La capa Bronze centraliza la información original, la capa Silver limpia y normaliza los datos, y la capa Gold los convierte en modelos, métricas y KPIs listos para reporting, analítica avanzada o Power BI.
¿Por qué una empresa retail necesita una arquitectura Lakehouse?
Una empresa retail suele trabajar con datos procedentes de ERP, CRM, eCommerce, inventarios, IoT y otros sistemas. Una arquitectura Lakehouse permite integrar esas fuentes en una plataforma común, reducir duplicidades, mejorar la trazabilidad y disponer de datos fiables para analizar ventas, operaciones, clientes, stock y rendimiento del negocio.
¿Qué beneficios aporta el modelo Medallion en proyectos de retail analytics?
El modelo Medallion ayuda a estructurar el ciclo de vida del dato de forma ordenada, desde la ingesta hasta el consumo de negocio. En retail analytics, esto permite automatizar limpieza, normalización y enriquecimiento de datos, reducir tiempos de preparación y acelerar la entrega de insights a los equipos de negocio.
¿Cómo mejora una arquitectura Lakehouse la calidad y consistencia de los datos?
Una arquitectura Lakehouse mejora la calidad y consistencia de los datos porque aplica procesos comunes de integración, limpieza, validación y gobierno. Esto evita que cada equipo tenga que corregir los datos por separado y permite trabajar sobre una base de información más fiable, trazable y reutilizable.
¿Cómo ayuda una plataforma Lakehouse a reducir el tiempo de reporting?
Una plataforma Lakehouse reduce el tiempo de reporting porque automatiza la preparación de datos y deja la información lista para análisis en capas de consumo. En lugar de dedicar días a limpiar, cruzar y validar datos, los equipos pueden trabajar con modelos preparados para generar informes, dashboards y análisis avanzados con mayor rapidez.