En el retail, donde decidir bien y rápido es clave para el éxito, aprovechar los datos se ha vuelto un factor crucial para liderar el mercado. Una de las estrategias más eficaces para gestionar grandes volúmenes de información y maximizar su valor es implementar un Data Lake. En este proyecto, construimos uno en AWS, utilizando Amazon S3 y Athena, lo que permitió a una importante empresa del sector retail centralizar su información, mejorar su analítica y generar KPIs fundamentales para la toma de decisiones.
Nuestro expertise fue clave en esta transformación: como especialistas en el tratamiento y análisis de datos con herramientas de AWS, no solo implementamos la arquitectura del Data Lake, sino que también optimizamos cada fase del proceso. Esto garantizó una gestión eficiente y segura de los datos, totalmente ajustada a las necesidades del negocio. Gracias al equipo hiperespecializado que conformamos Daus Data, ayudamos a nuestro cliente a maximizar el valor de su infraestructura de datos. A continuación, explicamos en detalle cómo lo hicimos.
El reto inicial: la migración de los datos a la nube de AWS
Uno de los retos iniciales fue la migración de datos desde Google Analytics a Amazon S3, tarea que en Daus Data gestionamos utilizando AWS AppFlow. Este servicio automatizó la transferencia segura y eficiente de grandes volúmenes de datos, facilitando la integración sin interrupciones entre Google Analytics y los servicios de AWS.
Gracias a AppFlow y a la configuración precisa gestionada por Daus Data, se eliminó el problema de los silos de datos. Toda la información se consolidó en un Data Lake centralizado, proporcionando una visión única y actualizada para todo el equipo, lo que permitió mejorar la colaboración y toma de decisiones.
Amazon S3 y Athena: el corazón del DataLake
En el núcleo del DataLake está Amazon S3, que actúa como el repositorio principal de la empresa retail. Su capacidad de almacenamiento ilimitada y escalabilidad lo convierte en la opción ideal para centralizar desde datos de ventas hasta métricas de rendimiento y registros de usuarios.
Para permitir un análisis eficiente de esta gran cantidad de datos, desde Daus Data implementamos Amazon Athena. Esta herramienta permite realizar consultas SQL directamente sobre los datos almacenados en S3 sin necesidad de moverlos, lo que resulta crucial para la creación de KPIs en tiempo real. Con esta solución, hoy en día el equipo de retail puede monitorear su rendimiento y obtener insights de manera rápida y rentable, optimizando su toma de decisiones.
Aseguramos un proceso de ETL flexible y eficiente con Glue y Lambda
El proceso de ETL (Extract, Transform, Load) fue gestionado por nuestro equipo Daus mediante una estrategia híbrida que combinó el poder de AWS Glue y AWS Lambda:
- Con AWS Glue, nos encargamos de las transformaciones más complejas, permitiendo procesar grandes volúmenes de datos y convertirlos en información lista para su análisis.
- AWS Lambda, por su parte, fue utilizado para tareas de ETL más ligeras, como correcciones rápidas de datos y la activación de procesos de carga en volúmenes bajos, maximizando la eficiencia sin necesidad de infraestructura adicional.
Esta estrategia ETL híbrida, diseñada íntegramente por Daus Data, proporcionó flexibilidad y escalabilidad, adaptándose a las diversas necesidades de datos del cliente.
Orquestación fluida y sin errores con Step Functions
Para coordinar todos los procesos de ETL y flujos de trabajo, implementamos AWS Step Functions, un servicio que orquesta de manera fluida múltiples servicios de AWS. Esta automatización de flujos de trabajo permitió que los procesos de extracción, transformación y carga se ejecutaran de forma continua y sin errores, integrando de manera efectiva Glue, Lambda y otros servicios en un pipeline unificado.
KPIs exactos, decisiones bien informadas y resultados de impacto
Una vez que los datos fueron migrados, transformados y almacenados en el Data Lake, el equipo de la compañía de retail, con el apoyo de Daus Data, pudo empezar a generar KPIs clave para su negocio. Entre las métricas más importantes se encontraban:
- Comportamiento de los usuarios en la tienda online.
- Conversión y rendimiento de campañas de marketing.
- Gestión de inventarios en tiempo real.
- Análisis de tendencias de ventas y rendimiento por categoría.
Estas métricas brindaron una visibilidad sin precedentes sobre el estado de la operación de la empresa, lo que les permitió tomar decisiones más informadas y mejorar tanto su eficiencia como su rendimiento.
Daus Data y AWS para transformar 360º la analítica en el retail
La implementación de un Data Lake en AWS, con nuestro soporte experto y servicios como S3, Athena, Glue, Lambda y Step Functions, ha revolucionado la forma en que esta empresa de retail gestiona y analiza sus datos. La migración desde Google Analytics mediante AppFlow y la capacidad de centralizar y consultar toda la información en un solo lugar han incrementado la eficiencia analítica y empoderado al equipo con herramientas clave para optimizar su rendimiento.
Si tu empresa busca una solución moderna y escalable para gestionar sus datos, la combinación de la infraestructura de AWS con nuestro conocimiento especializado en Daus Data es una ruta segura hacia una analítica más ágil y poderosa, capaz de transformar por completo tu operación. Estamos aquí para ayudarte a dar ese paso.