Nisum mejoró el análisis de datos mediante la implementación de un stack tecnológico actualizado que aumentó la visibilidad y la retención de datos.
El retailer cuenta actualmente con capacidades añadidas y puede retener los datos durante más de 3 años para el análisis y la elaboración de informes, lo que generó:
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Desafío de negocio
Los usuarios BI de la cadena de suministro de un retailer multimarca de la lista Fortune 500 no podían prorrogar sus análisis e informes, año tras año en la aplicación que utilizaban, lo que provocaba:
- Análisis e informes limitados debido a un límite de retención de datos
- Disminución del rendimiento de la aplicación a medida que el almacenamiento de datos se acercaba al límite de 3,5TB de 4TB (nivel crítico de negocio)
- Insostenibilidad en el pico de 2020 debido a que solo se disponía de una aplicación de datos incrementales de ~50 GB diarios
- Visibilidad limitada de los datos, ya que solo se conservaban durante 7 días
Solución
Nisum implementó una arquitectura rediseñada con un stack tecnológico actualizado que mejoró las capacidades de registro junto con la migración de los datos de la base de datos Azure SQL a Azure Synapse (formalmente conocida como Azure Data Warehouse), lo que trajo como resultado:
- Reducción de los costes mensuales, al añadir la capacidad de escalar el nivel de servicio (hacia arriba o hacia abajo) según los requisitos de la carga de trabajo, algo que no estaba disponible anteriormente
- Mayor capacidad de procesamiento, al distribuir eficazmente los datos para obtener un mejor rendimiento con Azure Synapse
- Resultados más rápidos para las consultas de usuarios gracias a la eliminación del límite de almacenamiento, que permite conservar datos brutos adicionales en la base de datos en un estado consultable
- Reducción del retraso en la actualización de los bloques de datos durante los periodos críticos mediante el escalado a Azure Synapse
- Capacidad añadida para responder a las solicitudes de los usuarios de la empresa de modificar las transformaciones y replantear los datos, pues los datos brutos se mantienen en la base de datos
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