Portfolio / Healthy Poke
Automatización de datos de ventas
Healthy Poke buscaba reducir las tareas manuales asociadas a la extracción y consolidación de datos de diversas fuentes, entre ellas Revo, Gstock, Deliverex y archivos de Excel. Antes de implementar la solución, la empresa dedicaba mucho tiempo a centralizar y transformar los datos de ventas para generar tablas dinámicas informativas.
La solución propuesta automatizó estos procesos, creando un esquema de información en un warehouse en la nube y facilitando el desarrollo de un dashboard interactivo para el seguimiento ágil de las métricas clave del negocio. Esto redujo de forma significativa los tiempos de preparación de datos y los errores manuales, y permite incorporar fácilmente nuevas fuentes de datos.
Antes
- La empresa dedicaba mucho tiempo a la recopilación y transformación manual de datos, lo que dificultaba un análisis ágil.
- El manejo de archivos de Excel y la carga manual de datos aumentaban el riesgo de errores.
- La falta de un sistema centralizado dificultaba incorporar nuevas fuentes de datos y crear nuevas métricas, lo que limitaba las oportunidades.
Mejoras clave
- Se implementó un sistema automatizado de extracción, transformación y carga (ETL) de datos, que redujo drásticamente los tiempos.
- La creación de una base de datos centralizada permite almacenar información de diferentes fuentes.
- El desarrollo de un portal de datos ofrece visualizaciones intuitivas y accesibles de las métricas clave del negocio, lo que mejora la toma de decisiones.
Cómo lo hicimos
Revisión de procesos
Se realizaron reuniones con Healthy Poke para entender sus procesos manuales de datos y sus principales necesidades de reporting, con el foco puesto en reducir el tiempo dedicado a consolidar manualmente datos de Revo, Gstock y Excel.
Diseño de la solución
Se diseñó un sistema ETL automatizado con Google Cloud Functions, Python y BigQuery para centralizar datos de múltiples fuentes, garantizando escalabilidad para necesidades futuras.
Implementación del ETL
Se automatizó la extracción y transformación de datos de Revo y Gstock, utilizando Python para la limpieza de datos, la incorporación de columnas y la transposición, y luego se ingestaron en BigQuery para su posterior análisis.
Implementación del portal
Se construyó un portal de datos interactivo que ofrece información en tiempo real y permite un análisis flexible mediante filtros por período, ubicación, clúster y categoría, reemplazando el reporting manual por un acceso ágil y automatizado a las métricas del negocio.
“Este proyecto transformó la forma en que gestionamos nuestros datos. Tareas que antes llevaban horas ahora están automatizadas, lo que nos ahorra tiempo y mejora la precisión. El dashboard interactivo nos da visibilidad en tiempo real de nuestras operaciones, y hace que la toma de decisiones sea más rápida y fundamentada. Además, la escalabilidad de la solución nos permite crecer sin esfuerzo, incorporando nuevas fuentes de datos y métricas cuando lo necesitamos.”Juan Uribe · CEO - Healthy Poke
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