Detalle del Caso de Éxito

Consolidar Flujos de Información Dispersa y Habilitar BI en Tiempo Real

El Cliente gestionaba sus flujos de seguimiento de envíos (Tracking), facturación y *stocks* en sistemas separados (Legacy ERP y hojas de cálculo). Esto resultaba en reportes desactualizados, reportes manuales que tomaban 3 días y altos costos por errores logísticos.

El objetivo era eliminar la dependencia de hojas de cálculo, unificar toda la información en un único *Data Warehouse* seguro y crear *pipelines* automatizados para que los reportes de rendimiento de envío (KPIs) estuvieran disponibles en tiempo real.

Implementación de Arquitectura ETL/ELT con Python en AWS

Cibernetico.io diseñó y desplegó una arquitectura de *Data Warehouse* en Amazon Redshift, optimizada para consultas de BI. Utilizamos **Python y Pandas** para construir los *pipelines* de extracción, transformación y carga (ETL/ELT) que consolidan los datos de los sistemas Legacy.

La solución se desplegó completamente en **AWS Lambda y S3**, garantizando que el flujo de datos sea Serverless (escalabilidad infinita sin gestión de infraestructura) y cifrado, cumpliendo con las políticas de seguridad de la consultoría.

Pasos Clave de Ingeniería de Datos
  • Diseño del esquema del *Data Warehouse* en Redshift para optimizar las consultas de reporting.
  • Desarrollo de *scripts* Python/Pandas para limpiar, validar y transformar datos de múltiples fuentes (APIs y archivos planos).
  • Automatización del pipeline con AWS Glue/Step Functions, garantizando la ejecución diaria sin intervención manual.
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Resultados en Eficiencia y Toma de Decisiones

Tiempo de Reporte: La generación de reportes clave de rendimiento se redujo de 3 días a **30 minutos** (disponibilidad casi en tiempo real).

Integridad de Datos: Se eliminó el 100% de errores de reporteo causados por la manipulación manual de hojas de cálculo.

Ahorro Operativo: Los costos de almacenamiento y procesamiento de datos se redujeron en **20%** gracias a la arquitectura Serverless en AWS.

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Ingeniería de Datos

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Ciberseguridad

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APIs & Backend

cliente

Empresa de Logística Internacional

categoría

Ingeniería de Datos

fecha

20/05/2025

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