ServicePhysics es una empresa del sector bebidas/industria que contaba con datos operativos de producción acumulados pero sin infraestructura de datos cloud que permitiera transformarlos en información accionable. La empresa necesitaba pasar de un modelo de gestión de datos artesanal a una arquitectura escalable de ingesta, transformación y análisis sobre plataforma cloud.

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.

- Conexión con fuentes de datos operativos existentes (sistemas de producción del cliente)

- Pipeline de ingesta y orquestación de flujos de datos (batch y/o streaming)

- Procesamiento y transformación de datos a escala

- Almacenamiento cloud optimizado para análisis

- Implementación de lógica analítica y modelos sobre los datos transformados

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.

La implementación habilitó al cliente a procesar y analizar sistemáticamente sus datos operativos de producción, sentando las bases para análisis predictivos futuros.

- 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