Business intelligence sobre datos de producción lechera para DeLaval Argentina

Los sistemas de ordeñe registran cada animal todos los días, pero en tablas pensadas para operar. Un modelo dimensional propio permite analizar producción, sanidad y eventos reproductivos en conjunto y en serie.

Business intelligence sobre datos de producción lechera para DeLaval Argentina

Business intelligence sobre datos de producción lechera para DeLaval Argentina

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El desafío

DeLaval Argentina provee tecnología para el sector lácteo. Los sistemas de ordeñe y de gestión sanitaria de los tambos registran permanentemente cada animal: cuánto produce, cuándo pare, qué eventos de salud tuvo, cuándo se descarta.

Tener datos y poder decidir con ellos son cosas distintas: ese registro vive en tablas operativas pensadas para el día a día, no para responder preguntas de negocio.

Y las preguntas que importan cruzan dominios que el sistema guarda por separado.

  • Análisis expediente por expediente: se puede ver un animal, no la evolución del rodeo en serie.
  • Dominios aislados: producción, sanidad y eventos reproductivos no se pueden cruzar sin salir del sistema de origen.
  • Estructura atada a la operación: cualquier análisis depende de cómo el sistema operativo eligió guardar las cosas.

El costo es que la información existe y la decisión se sigue tomando por experiencia, porque nadie puede preguntarle al dato lo que necesita.

La solución

Consolidamos esa información en un modelo dimensional propio y la llevamos a la nube, para que el rodeo se pueda analizar en conjunto y no expediente por expediente.

Es el complemento analítico del trabajo de infraestructura y soporte que la compañía ya tenía en marcha.

Un modelo pensado para preguntar

  • Esquema dimensional que consolida los dominios del negocio ganadero en tablas analíticas separadas por eje.
  • Animales activos, descartes, eventos de salud, eventos de aborto, partos, registros de ordeñe, agrupamientos y clientes.
  • Cada dimensión se puede cruzar con las demás sin depender de la estructura del sistema operativo de origen.

Extracción y normalización

  • Toma de datos desde los sistemas de gestión del tambo y desde los archivos de diagnóstico.
  • Normalización de los distintos orígenes en un formato común de carga.

Destino en la nube

  • Exportación del conjunto dimensional a la plataforma cloud de la compañía.
  • El modelo queda disponible para las herramientas de análisis y reporte.

Arquitectura y tecnología

  • Modelo dimensional sobre los dominios del negocio ganadero, con carga normalizada desde múltiples orígenes.
  • Publicación del conjunto en la plataforma cloud de la compañía.
  • Tablas analíticas separadas por eje, cruzables entre sí sin pasar por el sistema de origen.
  • Complemento del trabajo de infraestructura y soporte que la compañía ya tenía en marcha.

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El resultado

El registro diario de cada animal pasó a ser una serie que se puede analizar por grupo y por cliente.

KPIs iniciales

  • Datos de producción y sanidad en tablas operativas del sistema de ordeñe.
  • Análisis posible sólo expediente por expediente.
  • Dominios de negocio sin posibilidad de cruzarse entre sí.

Impacto estratégico

  • Producción de leche, evolución sanitaria, eventos reproductivos y bajas se siguen en conjunto.
  • El análisis funciona por animal y agregado por grupo y por cliente.
  • El modelo no depende de la estructura del sistema operativo, así que sobrevive a sus cambios.
  • Queda disponible en la nube para las herramientas de análisis que la compañía elija.

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