Caso de negocio: Industria Automotriz

Fabricante de vehículos y repuestos

Situación inicial

Cada vez más fabricantes tienen acceso a Big Data, colecciones de información complejas y masivas casi imposibles de procesar con métodos tradicionales, pero pocas tienen sistemas para usarlo. Pi Data Strategy & Consulting mostró a esta firma cómo emplear las capacidades de almacenamiento sustanciales de Hadoop y su poder de procesamiento que puede hacer que el análisis de Big Data sea muy sencillo.
La colosal corporación fabrica productos a gran escala para los minoristas de grandes cajas, que a su vez venden a particulares. El fabricante obtiene datos de ventas de esos minoristas. Encontrar y analizar las tendencias de ventas, la popularidad de los elementos y otras ideas valiosas ocultas en esos datos puede ser clave para impulsar la línea de fondo.
El fabricante recibía terabytes de datos de transacción a nivel de línea de pedido semanales . La tecnología de la empresa solo tenía la capacidad de manejar el valor de algunas semanas a la vez.

 

Solución propuesta

Tomamos una gran cantidad de datos del fabricante y los cargamos en Microsoft Azure HDInsight, una plataforma Hadoop basada en la nube. Luego usamos Power BI para mostrar diferentes formas de consumir esa información. El concepto HDInsight elimina la necesidad de un costoso clúster Hadoop y muchos de los requisitos de administración.

 

Tecnologías utilizadas

Azure HDInsigth – Power BI – Azure ML

 

Beneficios alcanzados

Al utilizar los datos del punto de venta y las cantidades de envío del producto, Pi Data Strategy & Consulting construyó un modelo predictivo utilizando Azure ML que le permitió al fabricante predecir cuándo una ubicación se quedaría sin stock y enviar de manera proactiva más productos antes de que eso ocurra.

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