El reto
La información de ventas e inventario estaba repartida entre el ERP, los sistemas de punto de venta de las tiendas, la tienda online y decenas de hojas de cálculo que cada área mantenía por su cuenta.
Cada semana un equipo consolidaba los datos a mano para preparar reportes. El proceso tomaba días, dependía de pocas personas y las cifras no siempre coincidían entre áreas.
Un mismo producto aparecía con códigos y descripciones distintos en cada canal, lo que hacía imposible saber con certeza qué se vendía y qué faltaba en cada tienda.
La solución
Construimos pipelines ETL en Microsoft Azure que extraen automáticamente los datos de cada fuente, los transforman y los cargan en un modelo de datos unificado de ventas, inventario, productos y tiendas.
Incorporamos reglas de calidad de datos (duplicados, valores fuera de rango, fechas y monedas) y alertas cuando una fuente no llega o llega incompleta.
Usamos modelos de lenguaje para homologar el catálogo: la IA propone a qué producto maestro corresponde cada descripción distinta y el equipo valida los casos dudosos, de forma que el catálogo queda limpio y se mantiene así con cada carga.
Sobre el modelo unificado se publicaron tableros de Power BI y quedó lista la base para un agente de IA que responda preguntas de negocio en lenguaje natural.
Resultados
- Reportes de ventas e inventario actualizados cada día, sin consolidación manual.
- Una sola versión de las cifras para comercial, operaciones y finanzas.
- Catálogo de productos homologado entre canales y tiendas.
- Datos listos para analítica avanzada y para agentes de IA.