Los datos operativos de producción existían pero no podían ser procesados ni analizados de forma sistemática: faltaban pipelines de transformación, capacidad de procesamiento a escala y una capa analítica que permitiera extraer valor del histórico acumulado. La toma de decisiones operativas dependía de procesos manuales o de exportaciones puntuales, sin visibilidad continua sobre el rendimiento.

Arquitectura de datos sobre Microsoft Azure: Azure Data Factory como motor de ingesta y orquestación de pipelines ETL/ELT, Databricks como plataforma de procesamiento distribuido y transformación de datos a escala, y Python como lenguaje de implementación de lógica de negocio, transformaciones y modelos analíticos. La arquitectura permite incorporar nuevas fuentes de datos y nuevos modelos analíticos de forma incremental.

- Pipelines de datos industriales sobre Azure Data Factory

- Procesamiento distribuido con Databricks para volúmenes de producción

- Ingesta y transformación de datos operativos del sector industria/bebidas

- Arquitectura cloud escalable como base para analítica avanzada y ML