💼 Proyecto RBI: Optimización de Ventas en Retail con Snowflake y Power BI 📊
En el mundo actual de los negocios, la toma de decisiones basada en datos es un factor clave para el ✨éxito✨. En este artículo, exploraremos la implementación de un proyecto de Business Intelligence (BI) para una empresa de productos de limpieza. Este proyecto incluyó la arquitectura de un modelo de datos en Snowflake ❄️, la creación de un dashboard en Power BI 📊 y el análisis de KPIs clave 📊📈 para optimizar la estrategia de ventas 💼.
🔄 Agenda del Proyecto
💡 Definición de Objetivos
- - Identificación de necesidades de información del equipo de ventas.
- - Definición de KPIs clave a monitorear.
💻 Arquitectura del Modelo de Datos
- - Diseño del flujo de ingesta de datos en Snowflake ❄️.
- - Creación de esquema de staging y productivo.
- - Generación de vistas optimizadas para BI.
📊 Desarrollo del Dashboard en Power BI
- - Maquetación en Figma 🛠️ para un diseño intuitivo y atractivo.
- - Implementación de visualizaciones clave.
- - Integración con Snowflake para obtener datos en tiempo real.
📈 Análisis de Impacto en Ventas
- - Evaluación de tendencias y patrones de compra.
- - Análisis de ventas por canal y subcanal.
- - Identificación de oportunidades de crecimiento.
🌱 Optimización y Escalabilidad
- - Ajustes en el modelo de datos para mejorar la eficiencia.
- - Plan de escalabilidad para incluir nuevas fuentes de datos.
❄️ Arquitectura del Modelo de Datos
El proceso de ingesta de datos se realizó en Snowflake, donde la información pasó por un esquema de staging antes de ser transformada y almacenada en un esquema productivo. A partir de este esquema, se generaron las tablas y vistas necesarias para alimentar dashboards en Power BI y facilitar el análisis de datos en un entorno de BI.
📊 Desarrollo del Dashboard en Power BI
Para visualizar los datos, se diseñó un dashboard en Power BI orientado al departamento de ventas. Se maquetó en Figma para un diseño intuitivo y atractivo 🎨.
El dashboard incluyó análisis de KPIs clave como:
- 👉 MTD (Month to Date) 🔢: Comparación de ventas mensuales.
- 👉 YTD (Year to Date) 🔢: Análisis anual comparativo.
- 👉 Variaciones Interanuales 📊: Comparaciones con el año anterior.
- 👉 Análisis por Canal y Subcanal 🌐: Evaluación segmentada de ventas.
💡 Impacto del Proyecto en las Ventas
La implementación del BI tuvo un impacto significativo:
- 🔬 Mayor Precisión en la Estrategia Comercial.
- ⏳ Reducción del Tiempo de Análisis — Acceso inmediato a reportes.
- 📈 Identificación de Nuevas Oportunidades de mercado.
- 💡 Optimización de Recursos y distribución de inventario.
📏 Reflexiones Finales
La combinación de Snowflake como plataforma de almacenamiento con Power BI para visualización ha transformado el enfoque analítico de la empresa. Si tu empresa busca implementar una solución de BI personalizada, contáctanos para diseñar un modelo de datos que impulse tu crecimiento. ✨