Plataforma de datos de ventas

ClienteSantillana

IndustriaEducación

PaísEspaña

Este proyecto buscaba centralizar y automatizar la recopilación de datos de mercado, contratos, cifras financieras e información de estudiantes de distintos países para la sede central de Santillana. Antes, el proceso era en gran medida manual, propenso a errores y lento.

Mediante el desarrollo de una estructura de datos estandarizada, la automatización de las transformaciones de datos y la creación de un portal de dashboards interactivos, el proyecto mejoró significativamente la precisión de los reportes y la toma de decisiones. Como resultado, se agilizó el proceso de centralización de datos, con menos errores manuales y menos tiempo dedicado a la consolidación.

Antes

Inconsistencias de datos por estructuras de archivos distintas, categorías no definidas y diferencias de formato.
Consolidación manual lenta debido a estructuras de datos dispares.
Retrasos en la recopilación de datos que dificultaban la toma rápida de decisiones.

Mejoras clave

Estructura de datos estandarizada en todos los países, que unifica categorías y formatos.
Pipeline de transformación de datos automatizado, que minimiza la intervención manual.
Acceso a los datos en tiempo real mediante un data warehouse consolidado.

Cómo lo hicimos

Análisis de datos

Comenzamos analizando los datos de múltiples países, identificando las principales discrepancias de formato y preparando un plan para consolidarlas. Esto incluyó también definir los canales de comunicación y las metodologías de trabajo.

Centralización de datos

Tras revisar las distintas fuentes de datos, creamos una estructura de datos estandarizada para todos los países. Desarrollamos una tabla común en BigQuery que consolida todas las variables relevantes, como países, sectores, mercados, contratos y productos.

Modelado de datos

Los datos consolidados se modelaron en BigQuery. Creamos una primera versión del dashboard interactivo en Power BI, con actualización de datos en tiempo real e información visual, incluidos KPIs y gráficos de tendencias.

Análisis de KPIs

Limpiamos y corregimos inconsistencias en los datos, como los distintos formatos numéricos. En paralelo, realizamos un análisis exhaustivo de KPIs para asegurar que el dashboard final respondiera a las necesidades del cliente, con información clara y accionable.

Tecnologías

AzureExcel SheetsPower BIPython