Como una de las mayores empresas manufactureras de América Latina y el mayor exportador de Argentina, Molinos necesitaba evolucionar su proceso de extracción de datos con soluciones basadas en la nube.
Molinos Río de la Plata S.A. es una empresa propiedad del Grupo Pérez Companc, líder en la industria de Alimentos y Bebidas en América Latina.
Actualmente, emplea a más de 2,800 trabajadores y cuenta con 14 plantas de producción. Posee más de 20 marcas que exportan a 50 países en todo el mundo.
Nuestra relación de trabajo comenzó con un proyecto de facturación local, otra de las áreas de especialización de DinoCloud. Debido a las buenas relaciones interpersonales y profesionales surgidas de este proyecto, Molinos Río de la Plata se puso en contacto con el área comercial de DinoCloud para abordar otra necesidad: la automatización de los procesos de extracción de datos del programa Precios Claros.
Este programa busca lograr equidad competitiva mediante la exhibición del precio minorista de los productos por parte de los competidores en el mercado alimentario.
Antes de iniciar este proyecto, Molinos Río de la Plata utilizaba un script de PowerShell para extraer manualmente los datos del programa y luego cargarlos en una base de datos SQL Server. Este proceso manual representaba una gran desventaja operativa, ya que dificultaba la disponibilidad de datos en tiempo real para la toma de decisiones estratégicas e incrementaba la posibilidad de errores en la lectura y extracción de datos.
Para abordar esta necesidad, DinoCloud presentó a Molinos Río de la Plata un proyecto cuyo objetivo principal era la implementación de un Data Lake Automático para extraer y transformar los datos del programa Precios Claros.
Este proyecto estaba planeado para durar un mes, dividido en tres hitos.
Descubrimiento, infraestructura y migración
El proyecto para automatizar los procesos de extracción de datos del programa Precios Claros se llevó a cabo en tres hitos diferentes:
1. Descubrimiento
Esta etapa consistió en comprender los procesos que llevaba a cabo el cliente. Además, se realizaron dos reuniones con el cliente para entender cuáles eran las necesidades que DinoCloud debía abordar.
2. Configuración de la infraestructura para el procesamiento de datos
La tarea principal de este hito fue montar el flujo de trabajo en AWS Glue para automatizar el procesamiento de datos.
Para llevar a cabo esto, DinoCloud configuró roles y claves con el servicio AWS IAM, creó y configuró buckets en AWS S3, y creó trabajos en AWS Glue. Además, DinoCloud desarrolló pipelines ETL en AWS Glue y montó la arquitectura de datos en Amazon Redshift para soportar las consultas necesarias para los reportes en PowerBI. Esta etapa culminó con la finalización del flujo de trabajo.
3. Migración de procesos de scraping a AWS
Una vez creada la arquitectura, fue necesario realizar la migración del proceso de scraping, la cual se completó exitosamente.
En DinoCloud, nos encargamos de convertir la infraestructura actual de una empresa en una infraestructura moderna, escalable, de alto rendimiento y bajo costo, capaz de cumplir con sus objetivos comerciales.
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Ambos esfuerzos proporcionaron a MODO información valiosa sobre la seguridad de su entorno AWS. Los informes de evaluación de seguridad integral ayudaron a MODO a identificar posibles debilidades y problemas de cumplimiento, permitiéndoles abordar y mejorar de manera proactiva los procedimientos de seguridad.
Con una comprensión clara de su estado de seguridad, MODO está listo para ofrecer a su creciente base de clientes servicios financieros seguros, confiables y compatibles con PCI, reforzando su posición como líder en la industria de servicios financieros.
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