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Máster en BI con foco en eficiencia operativa
Alumno: Alfredo J. García Sierras – Técnico Informático
Edición del Máster de BI: XI
Empresa: Vidal Golosinas
Sector: Gran consumo | Alimentación
Contexto del proyecto
Impulsar el desarrollo de capacidades avanzadas en análisis de datos a través de una formación completa en Business Analytics con tecnologías Microsoft, aplicada a un caso real de negocio: el análisis del ciclo completo del pedido, desde su carga en el sistema hasta la entrega final al cliente
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El objetivo de la formación
A la hora de desarrollar su TFM, Alfredo detectó la necesidad de conocer cómo era la carga de pedidos de venta en el sistema a lo largo del día, saber el recorrido de un pedido desde que se carga en el sistema hasta que llega al cliente la mercancía y los procesos de preparación en almacén.
En este caso, abordamos una visión integral del dato, combinando conocimiento técnico, metodología analítica y orientación a negocio, con el fin de:
- Centralizar la información en una fuente única y fiable
- Mejorar el análisis de pedidos, tiempos y procesos logísticos
- Facilitar la toma de decisiones basada en datos reales y consistentes
- Aplicar las tecnologías Microsoft en un entorno empresarial real
La formación no se planteó como un ejercicio teórico, sino como un proyecto completamente alineado con necesidades reales del negocio.
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El reto: el ciclo de ventas y flujo de inventario con análisis avanzado
La base para un análisis logístico y comercial
A lo largo del proyecto, nuestro alumno trasladaba que la operativa diaria generaba grandes volúmenes de información dispersa en distintos sistemas (ERP, ficheros Excel, bases de datos), lo que dificultaba:
- Analizar la carga de pedidos a lo largo del día
- Identificar cuellos de botella en la preparación de almacén
- Evaluar el nivel de servicio y los tiempos de entrega
- Disponer de una visión homogénea y compartida del dato
El reto era claro: transformar los datos operativos en información accionable, sin impactar en el rendimiento de los sistemas productivos.
Repositorio único centralizado
El repositorio único contendrá unos datos fiables, habrán sido depurados y estructurados, y estarán disponibles para la utilización de las herramientas de análisis y reporting. El origen de datos será el ERP principalmente, pudiendo tener otros orígenes de datos como Excel y Access.
Se generará un área de replicación o staging sobre la que se depositarán los datos limpios para utilizarlos como fuente en la generación del datawarehouse. Los accesos a datos “en línea” se reducirán a las mínimas situaciones. Esto nos permitirá no cargar el sistema transaccional de producción, tanto a nivel de rendimiento como de bloqueos
Herramientas de análisis avanzado
Para el análisis de información se utilizará Microsoft Power BI como herramienta principal, disponiendo también de las aplicaciones de Microsoft 365. Los usuarios que necesiten analizar la información deben disponer de ella de manera sencilla y ligera.
El acceso a la información debe estar disponible en todo momento y lugar, se podrá consultar utilizando dispositivos móviles o de sobremesa, obteniendo siempre la misma situación del dato como un valor único y consistente para la empresa. Para ello, se utilizará un Gateway on-premise que permitirá la actualización del servicio de Power BI en la nube de manera periódica y programada, o de manera manual, si se considera necesario.
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Desarrollo del proyecto: Análisis pedidos de venta y preparación almacén con Power BI
Arquitectura de la solución de business intelligence
- Origen de datos: Servidor con BBDD SQL Server. Los orígenes de datos no SQL se ubicarán en el servidor de archivos en las carpetas de red departamentales.
- Area de Staging: Servidor BBDD SQL server destinado a servicios de BI.
- SQL Server Integration services: La BBDD de Integration Services se ubicará en el servidor de servicios BI. Integration services se utilizará para hacer los procesos de transformación y carga.
- Data Warehouse: Servidor BBDD SQL server destinado a servicios de BI.
- Alojamiento para informes y componentes de visualización: Los informes se publicarán en el servicio de Power BI de Microsoft en la nube, lo que permitirá su accesibilidad y disponibilidad desde ubicaciones externas. Este servicio está ubicado externamente a las instalaciones en las que se ubican los sistemas donde residen los datos.
- Sistema de desarrollo informes: Power BI desktop es la herramienta con la que se van a desarrollar los informes que se publicarán posteriormente en el servicio de power BI para dar accesibilidad al resto de usuarios.
- Gateway: El Gateway es un servicio que residirá en un servidor local (Srv-BI) y que permite conectar el servicio de power BI en la nube y realizar actualizaciones programas de los informes desarrollados, lo que permite mantener los datos actualizados.
- Visualización: Para la visualización de los diferentes componentes desarrollados (paneles, Apps, informes) utilizaremos los navegadores (PCs), o las aplicaciones disponibles para los diferentes sistemas móviles (tabletas, móviles, etc.).
Máster en BI & Advanced Analytics
Retos del proyecto final
La empresa platea las siguientes cuestiones a las que debe dar respuesta el modelo:
- Actividad de la parte de ventas en cuanto a la carga de pedidos
a) Franjas horarias en las que se cargan los pedidos.
b) Número de Pedidos y líneas por comercial, tipo de servicio y tipo producto (codificado-genérico).
c) Valoración de pedidos y líneas. - Servicio de pedidos
a) Análisis del tipo de servicio de los pedidos y líneas y su estado de servicio (Completo, Parcial y Sin servir).
b) Análisis en el tiempo del servicio de los pedidos y líneas, poder ver el número de albaranes generados de un pedido y en las fechas que se entregan.
c) Catalogación del servicio por los días de entrega.
d) Análisis de entregas por rutas. - Actividad de almacén
a) Preparación por operario de almacén, número de documentos y tiempos.
Requisitos operacionales:
- La accesibilidad al sistema será de diaria 7:00 a 00:00 horas.
- El acceso se deberá poder hacer desde los terminales de la empresa y de forma remota desde terminales móviles.
- El estado de los datos será a día anterior, se actualizarán los datos en proceso nocturno de 0:00 a 7:00 horas.
Máster en Business Intelligence y Advanced Analytics
En este apartado podemos diferenciar dos aspectos:
- Con respecto a la calidad de los datos y la disponibilidad de una versión única de los mismos:
La empresa dispondrá de los mismos datos para su análisis, todos los usuarios utilizarán los mismos datos, válidos, lo que evitará las pérdidas de tiempo sobre origen, significado, validez, etc. - Sobre el análisis de los procesos:
Se podrá analizar los tiempos de carga de pedidos a lo largo del día por parte del personal de ventas y la generación de cuellos de botella en la preparación de almacén, pudiendo definir pautas de trabajo y organizar los recursos de acuerdo con los tiempos de carga.
También se podrán analizar el tipo de servicio de los pedidos, los tiempos de entrega de los productos a clientes finales y tomar acciones de cara a mejorar los plazos de entrega.
A través del Máster en Business Intelligence y Advanced Analytics con tecnologías Microsoft, se desarrolló una arquitectura completa de analítica de datos, replicando un entorno real de Business Intelligence corporativo:
- Repositorio centralizado de datos con procesos de depuración y modelado
- Área de staging y Data Warehouse sobre SQL Server
- Procesos ETL mediante SQL Server Integration Services (SSIS)
- Desarrollo de modelos analíticos y visualización avanzada con Power BI
- Publicación de informes en la nube con actualización automática mediante Gateway
La solución permitió analizar de forma integral ventas, servicio de pedidos y actividad de almacén, garantizando accesibilidad, consistencia y actualización periódica del dato.
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Business Analytics: Supply Chain & ventas en imágenes
- Creación de una fuente única de datos, fiable y compartida.
- Mejora significativa en el análisis de pedidos, líneas y tiempos de servicio.
- Identificación de patrones horarios y cuellos de botella operativos.
- Mayor capacidad para planificar recursos y optimizar procesos logísticos.
- Informes accesibles desde cualquier dispositivo, con una visión única del dato.
Conclusiones del TFM: respuesta del modelo
El modelo definido responde a las siguientes preguntas:
- Carga de pedidos/líneas por vendedores en periodos de tiempo con comparativo YTD y Año Anterior.
- Tipo de Servicio y Estado de Servicio de Pedidos y Líneas en el tiempo.
- Catalogación del servicio en base a los días de servicio.
- Preparación de picking en almacén por preparador en periodos de tiempo con comparativo YTD y Año anterior.
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Puntos clave del caso de éxito
Una formación avanzada en Business Analytics transformó la gestión de pedidos y logística
Este caso demuestra cómo una formación en Business Intelligence puede generar impacto real en el negocio:
- Visión end-to-end del dato, desde el origen hasta la toma de decisiones
- Aplicación práctica de tecnologías Microsoft en un entorno corporativo
- Análisis detallado de ventas, servicio y preparación de pedidos
- Capacidad para anticipar problemas operativos y mejorar plazos de entrega
- Transferencia real del conocimiento gracias a la combinación de teoría, práctica y tutorías especializadas
Alumno: Alfredo J. García Sierras
Profesión: Técnico Informático
¿Qué te llevó estudiar el Máster?
Ante una situación de inestabilidad laboral tuve que detenerme a pensar hacia dónde quería ir en el cada vez más extenso y especializado campo de la tecnología. Decidí que debía aprovechar mi experiencia y conocimientos y especializarme en el mundo del análisis de datos. Estudié diferentes opciones y finalmente me decidí por el Máster en BI & Advanced Analytics en tecnologías Microsoft de Naveia.
¿Qué te ha aportado?
La realización del Máster me ha aportado una visión más amplia de lo que es el mundo de los datos. He podido conocer diferentes metodologías, procesos y tecnologías, con aplicaciones prácticas en el tratamiento de los datos para llevarlos a un estado final de consumo como información por parte de los usuarios.
¿Cómo ha sido trabajar con tus profesores?
Desde el primer día se generó una dinámica de trabajo en la que se complementaba con casos prácticos la teoría que íbamos viendo. He de destacar la experiencia práctica de los profesores en los diferentes módulos que hemos ido viendo a lo largo del Máster, además de su disposición y colaboración para solventar las dudas que nos han ido surgiendo en clases, tutorías, foro, etc.
