Este caso de éxito se enfoca en la implementación de un servicio integral de extracción, visualización y reporting para un cliente del sector financiero.
La necesidad surgía de la complejidad de gestionar una creciente demanda de extracciones de datos desde su DataLake corporativo, la estandarización en el cálculo de métricas y la generación regular de cuadros de mando y reportes. Dicha demanda, proveniente de diversas áreas, presentaba un desafío adicional: coordinar solicitudes de tipologías muy variadas, a menudo de pequeño volumen, tornando inviable la creación de propuestas o modelos de desarrollo a medida para cada solicitud.
EL RETO
El principal desafío radicaba en satisfacer la demanda diversa y fluctuante de extracciones y reportes sin perder la eficiencia y la calidad. La coordinación de solicitudes provenientes de múltiples áreas y la variabilidad en la tipología de trabajos presentaban un reto importante en la gestión de recursos y tiempo.
PUNTOS CLAVE
- Desarrollo de un proceso de gestión de solicitudes eficiente y escalable.
- Conocimiento de los dominios de datos existentes en el DataLake.
- Adaptarse a las demandas de los usuarios, que a veces requieren soluciones lo más sencillas posibles, y con un time-to-market muy ajustado.
- Garantizar la seguridad y la calidad de los datos en todo momento.
- Optimización de recursos para atender solicitudes de menor volumen de manera rentable.
SOLUCIÓN
Para abordar estos desafíos, diseñamos un servicio que, apoyado en nuestro framework de gestión de servicio, atmira AM Framework, que combina una plataforma de gestión de la demanda, mecanismos de gestión de calidad, de gestión del conocimiento o incluso del talento. Implementamos una plataforma de extracción o reporting que permitía a los usuarios explorar datos y poder construir aplicaciones sobre ellos. La seguridad y calidad de los datos se garantizaban mediante rigurosos controles y aplicando nuestra metodología de calidad de datos.
RESULTADOS
La implementación exitosa del servicio arrojó resultados notables:
- Reducción significativa en el tiempo de respuesta a las solicitudes de datos.
- Estandarización de métricas y visualizaciones, promoviendo la coherencia en todos los informes.
- Mayor eficiencia en la gestión de recursos al abordar trabajos de pequeño volumen.