John Lewis Partnership es una empresa de gran renombre en el Reino Unido que necesitaba unir sus silos de datos para proporcionar a sus equipos de clientes, comercio y operaciones información sólida y oportuna que les permitiera tomar decisiones estratégicas fundamentadas. Descubre por qué el Chief Data and Insight Officer eligió Snowflake como plataforma de datos para realizar la unificación y cómo ha mejorado el control de la empresa sobre los datos.
John Lewis Partnership está formada por tres marcas muy conocidas en el Reino Unido: John Lewis, Waitrose y John Lewis Financial Services. Con un total de 80 000 partners entre la división de Internet y los establecimientos físicos, es la mayor empresa propiedad de los empleados del Reino Unido. Para tener éxito a tal escala, la empresa debe sacar el máximo partido a los datos que posee. Hablamos con Barry Panayi, Chief Data and Insight Officer, para que nos explicara qué están haciendo para conseguirlo.
Como era de esperar en una empresa con más de 150 años de historia, la infraestructura de datos de John Lewis estaba anticuada y sus fuentes de datos eran dispares, lo que les impedía tener una vista clara de las operaciones. “Los datos estaban repartidos por lo que podríamos llamar silos de datos”, explicó Panayi. “Era difícil saber a quién pertenecían, ya que había réplicas por todas partes, lo que nos impedía saber con certeza a quién debíamos dirigirnos para hablar sobre los distintos conjuntos de datos. Como consecuencia, la gobernanza era un quebradero de cabeza”.
La falta de estandarización de los datos debida a la desconexión entre los procesos también podía suponer un riesgo para John Lewis. “Queríamos poner fin a los silos de datos, trabajar con una única versión y saber exactamente qué datos pertenecen a quién, cómo hay que regularlos y qué significan”, añadió Panayi.
Una solución compatible con pilas para proteger y unificar los datos
Fueron varios los motivos que llevaron a los equipos de datos y tecnología a elegir a Snowflake: “En mi opinión, es por cómo funciona con las otras herramientas de nuestra pila”, explicó Panayi. “Desde mi llegada ha habido algunos cambios, incluido el de Snowflake. Ahora podemos establecer vínculos fácilmente con Tableau, Python y dbt, y todo funciona a la perfección. No tenemos que hacer nada fuera de lo normal”.
La elección de Snowflake también fue beneficiosa para los científicos de datos de John Lewis. Gracias a que las capacidades de procesamiento y almacenamiento están separadas en la plataforma, el equipo ahora tiene acceso a todas las herramientas de gestión de datos que necesita sin riesgo de que se disparen los costes.
Además, Dynamic Data Masking garantiza la seguridad de los datos de John Lewis. “Dynamic Data Masking es extremadamente importante, ya que la seguridad de los datos es fundamental y nos permite trabajar con una gran variedad de datos sin que dejen de estar protegidos en ningún momento”, explicó Panayi.
John Lewis Partnership no solo utiliza Snowflake como parte de su proceso de transformación. También se asociaron con Deloitte para que les ayudaran en áreas esenciales de su programa de datos y analíticas, como la modernización y migración de los datos esenciales de la empresa a Partnership Data Platform. También les están ayudando a rediseñar las funciones básicas de informes de John Lewis y Waitrose, además de consolidar datos de más de 100 sistemas de origen con un nuevo modelo de datos empresariales que hace posibles muchos otros casos de uso de analíticas y ciencia de datos.
Todo esto ayudará a la empresa a enriquecer y mejorar la coherencia de los informes, lo que les permitirá maximizar el valor de sus activos de datos. De este modo, cada partner podrá acceder a los datos que necesita y serán posibles iniciativas importantes y de gran valor en todo el grupo.
Más claridad en los precios, las existencias y la demanda de los clientes
John Lewis ha situado Snowflake Data Cloud en el eje de su ecosistema de datos, donde les proporciona mejores controles y estandariza las herramientas de análisis de datos, tanto dentro como fuera de la empresa. “Snowflake Data Cloud es extremadamente beneficioso para nosotros,” afirmó Panayi. “Nos permite asegurarnos de solo exista una única versión que puedan usar varias personas”.
Para John Lewis es fundamental conocer la demanda de cada uno de los productos que tienen en el inventario, incluidos todos los tamaños, colores y variantes. De esta manera, los minoristas pueden vender los productos al precio correcto y, al mismo tiempo, reducir los sobrantes al mínimo con el fin de limitar la carga económica que suponen las existencias sin vender. Y todo ello se consigue mediante un flujo de datos constante a través de la plataforma de Snowflake.
“Snowflake nos permite aprovechar los datos de varias maneras, tanto con fines comerciales como de sostenibilidad o explotación”, afirmó Panayi. “Un ejemplo sería la reducción del precio de algunos de nuestros artículos. Queremos asegurarnos de que el nuevo precio resulte atractivo para nuestros clientes y no deje productos sobrantes. Poder implantar modelos como este de forma dinámica y asegurarnos de que ofrecemos a los clientes justo lo que desean (un precio atractivo, entre otras cosas) es clave”.
Una colaboración basada en datos que no deja de mejorar
Partiendo del éxito cosechado hasta el momento, Panayi explica los planes de John Lewis para sacar el máximo partido a las funciones de data sharing de Snowflake en el futuro con el fin de mejorar la colaboración entre los partners y proveedores: “Tenemos previsto utilizar Snowflake Data Cloud más adelante, una vez que hayamos acabado con los silos y nuestros datos estén tal como queremos. Es una idea muy tentadora, pero estamos intentando centrarnos en el presente. Sin embargo, tengo la esperanza de que, en el futuro, podremos usar el Data Cloud para compartir los datos”.