Acerca de Bleckmann
Bleckmann ofrece soluciones logísticas para marcas del mundo de la moda y estilo de vida centradas en el comercio electrónico. Cuenta con más de 25 centros de distribución situados en 4 países de 3 continentes y tiene como objetivo utilizar los datos para añadir valor empresarial a los servicios de transporte de mercancías, aduanas, distribución omnicanal y almacenamiento.
Cómo convertirse en una auténtica empresa basada en datos
Bleckmann comprendió que, para seguir creciendo rápidamente ofreciendo soluciones integrales para la cadena de suministro a la creciente industria de la moda y estilo de vida, era necesario tener una estrategia que diese prioridad a la nube. Además, era fundamental convertirse en una empresa basada en datos y poder gestionar de manera centralizada flujos de datos variados y de gran volumen procedentes de las operaciones de almacenamiento en Europa continental, Reino Unido y Estados Unidos.
Otro de los objetivos de datos principales de la empresa era unificar diferentes flujos de datos internos para ahorrar costes y mejorar la eficiencia de la gestión de datos, así como el tiempo de respuesta de las operaciones de almacenamiento. En última instancia, Bleckmann necesitaba una única fuente de verdad para el modelo de datos de su empresa en la que se pudiesen ver todos los datos en un mismo sitio y saber qué estaba ocurriendo en el menor tiempo posible. Aquí es donde entran Snowflake y el Data Cloud.
Todo en el sitio que le corresponde
Para Tim Nachtegaele, Business Intelligence Manager de Bleckmann, contar con unos datos precisos y rápidos es primordial para lograr la excelencia operativa y alcanzar objetivos de manera eficiente. Para ello, Nachtegaele tenía que mejorar la gestión de datos y lidiar con los diferentes sistemas heredados de los almacenes ya existentes de la empresa. En su opinión, “en muchos aspectos, Bleckmann funciona de manera descentralizada, lo que ofrece una gran flexibilidad para tratar con los clientes a nivel local. Sin embargo, eso significa que cada almacén tiene mucha responsabilidad y que una gran cantidad de los informes se generan a partir de diferentes volcados de datos de distintos sistemas. Como equipo de información empresarial, tratamos de generar informes estandarizados, de modo que estamos intentando proporcionar paneles de control con la misma información que funcionen para el 80-90 % de nuestros almacenes”.
En poco tiempo, resultó evidente que la anterior solución de Bleckmann no era lo suficientemente escalable para consolidar numerosos flujos de datos y crear una única fuente de verdad. Fue entonces cuando buscó otra alternativa y dio con Snowflake y el Data Cloud.
Nachtegaele continúa: “Comparamos muchos proveedores de almacenamiento de datos del mercado que también contaban con áreas detalladas de automatización y extracción, transformación y carga (extract, transform, load; ETL), y fuimos descartándolos. Oracle Autonomous Data Warehouse nos pareció muy competitivo y también tuvimos en cuenta Microsoft Azure SQL y Synapse”.
Creación de un modelo de datos empresarial con Snowflake
Bleckmann escogió Snowflake Data Cloud porque necesita un mantenimiento casi nulo y puede implementarse de manera rápida e intuitiva, lo que permite a los analistas dedicarse a la parte fundamental de su trabajo, en lugar de ocuparse de tareas de mantenimiento repetitivas. “Fue la facilidad de uso”, dijo Nachtegaele. “Podíamos poner cosas en marcha en el portal web muy fácilmente. Con un almacén de datos de Azure, por ejemplo, el proceso de optimización era mucho más largo y yo quería poder centrarme en integrar las fuentes y crear un modelo de datos empresarial”.
Snowflake también permitió a Bleckmann desarrollar la colaboración en función de las estrategias empresariales y restricciones presupuestarias más amplias. “En parte, escogimos Snowflake por su modelo escalable de precios por segundo, ya que así podíamos empezar sin gastar mucho y evitar riesgos presupuestarios, cosa que no podíamos hacer con otros proveedores. Al hacer algo nuevo como esto, es importante realizar primero una prueba de concepto para luego, cuando se haya demostrado su valor, pedir más presupuesto”.
Eliminación de las hojas de cálculo y automatización de los informes con Snowflake
Con Snowflake como la plataforma de datos central de Bleckmann, el equipo de Nachtegaele ha creado un panel de pérdidas y ganancias que ha ahorrado mucho tiempo a los controladores de costes, ya que muestra claramente los márgenes operativos y el beneficio antes de intereses e impuestos (BAII). En comparación con los volcados de datos anteriores de diferentes sistemas, que se juntaban en un Excel para generar un informe semanal consolidado, todo el proceso está en camino de automatizarse por completo con Snowflake. Ahora, los usuarios pueden analizar los ingresos y costes operativos de cada almacén y cliente en días específicos y Bleckmann puede consultar esos datos consolidados y analizarlos a diario. Con esto, según Nachtegaele, Bleckmann obtiene mucho más que un proceso de elaboración de informes menos laborioso. “Nos ha ayudado en gran medida a alcanzar el éxito. Tenemos la ventaja de poder actuar antes sobre los resultados desde el punto de vista operativo, además de ahorrar mucho tiempo, que podemos emplear en analizar mejor nuestros procesos y resultados”.
¿Y ahora qué?
Snowflake Data Cloud ha abierto un mundo de interesantes posibilidades a la nueva empresa basada en datos Bleckmann. El siguiente punto de la hoja de ruta es descubrir las perspectivas de creación de nuevas aplicaciones en Snowflake. “Existe todo un mundo nuevo de posibilidades de maximizar el potencial de los datos que estamos recopilando y continuaremos usándolos para hacer evolucionar el negocio”, dijo Nachtegaele. “Estamos valorando nuevas integraciones, la generación de informes de API y análisis de marketing, y creando una vista integral del recorrido de los clientes. También estamos impacientes por utilizar Snowpark”.