Implementación de Power BI en Swiggy

May 03, 2024
Implementación de Power BI en Swiggy

Artículo por datdata

Descubre cómo Swiggy, la principal plataforma de entrega de comida de la India, transformó su análisis de datos con Power BI. Desde la superación de obstáculos técnicos hasta la implementación de paneles de control dinámicos, este blog te lleva en un viaje de innovación y eficiencia 

Fuente: https://customers.microsoft.com/en-us/story/1401641325439573740-swiggy-power-bi 

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Fundada en 2014, Swiggy es la principal plataforma de pedidos y entrega de comida hiperlocal de la India. La empresa procesa millones de pedidos de clientes cada mes, operando en más de 500 ciudades con más de 120,000 restaurantes en su plataforma. Uno de los objetivos clave de la organización es construir una cultura basada en datos mediante la democratización de conocimientos en toda la organización. Una plataforma sólida de inteligencia empresarial fue uno de los primeros objetivos para Swiggy.

Encontrar una herramienta para mantenerse al día con el crecimiento masivo de la empresa

La herramienta anterior de BI de Swiggy era compleja y consumía mucho tiempo. La actualización diaria de los paneles de control se retrasaba aproximadamente entre un 50 y un 60% del tiempo debido a limitaciones en la carga de datos e infraestructura defectuosa. El retraso en los datos resultaba en una mala experiencia para los interesados en obtener información y utilizar datos actuales para tomar decisiones.

Con el paso de los años, Swiggy continuó experimentando un crecimiento notable como empresa. Los volúmenes de pedidos siguieron aumentando y la aplicación se expandió a múltiples ciudades. Como resultado del crecimiento, los paneles de control presentaban problemas de accesibilidad, limitaciones de funcionalidad y preocupaciones de seguridad que generaban una plataforma inestable. Todos estos problemas llevaron a Swiggy a buscar una mejor solución de BI de alto rendimiento que pudiera mantenerse al día con el rápido crecimiento de la organización.

Evaluación para encontrar la solución de BI adecuada

A mediados de 2017, Swiggy inició la transformación de la plataforma de BI para empoderar a toda la organización con información crucial para la ejecución del negocio. El equipo interno de BI recopiló requisitos detallados de diferentes equipos multifuncionales para elegir la herramienta de BI adecuada que se centra en mejores características, una experiencia de usuario final más fluida con control de acceso avanzado.

Como parte de la evaluación, el equipo de BI implementó pruebas de concepto en varias herramientas para analizar la confiabilidad, escalabilidad y poner a prueba cada herramienta con un volumen de datos aumentado en 5 veces. Las soluciones fueron probadas durante varios meses. Al final, Power BI prevaleció como la mejor opción para Swiggy porque cumplía con los requisitos de la organización y sería capaz de manejar el crecimiento y la escalabilidad para impulsar la cultura basada en datos.

Desarrollo de un sólido flujo de datos

El proceso de migración a Power BI fue sencillo. Después de seleccionar Power BI, el equipo interno de análisis trabajó con expertos en BI para migrar rápidamente un gran conjunto de paneles de control existentes y convertirlos en paneles de control mínimos en Power BI en un corto período de tiempo. Para noviembre de 2017, el equipo puso en marcha la nueva solución.

La nueva arquitectura de la solución brinda libertad a los analistas y autores de contenido para acceder a los datos que necesitan y utilizar espacios de trabajo para crear informes específicos en Power BI manteniendo la información protegida y segura. Actualmente, los informes son creados por analistas de negocios y consumidos por equipos multifuncionales y liderazgo con seguridad dinámica a nivel de fila habilitada y son mantenidos por el Centro de Excelencia en BI. El siguiente paso de Swiggy es enfocarse en la generación de informes de autoservicio.

Los datos fuente provienen de lugares como Snowflake (alojado en AWS), MySQL, archivos de Excel y prestoDB, utilizando Conectividad de Base de Datos Abierta. Se utilizan tablas agregadas para los conjuntos de datos de Power BI para crear medidas y dimensiones para visualizaciones e informes.

Swiggy está aprovechando estratégicamente las herramientas de plataforma abierta de Power BI para resolver problemas antes de que surjan y tener mejores modelos desde el principio. Dax Studio se utiliza para escribir, ejecutar y analizar consultas DAX. VertiPaq Analyzer se utiliza para optimizar el modelo de datos. Power BI Helper ayuda a hacer que los escenarios diarios de Power BI sean más fáciles. Los datos se importan y se actualizan según ciertos horarios según la necesidad del informe.

Como una empresa moderna, Swiggy tuvo el beneficio de comenzar su viaje en BI sin sistemas legacy y con una deuda técnica mínima. Swiggy puede satisfacer todas las necesidades de preparación de datos en un número relativamente pequeño de fuentes de datos utilizando Power Query en Power BI Desktop sin necesidad de un enfoque de almacén de datos de extremo a extremo.

Utilizando datos en Power BI para tomar decisiones empresariales

Los paneles de control a continuación visualizan datos agregados automáticamente a través de múltiples dimensiones y permiten profundizar en la granularidad más baja para obtener una comprensión más profunda sobre el suministro, el crecimiento, el negocio, el marketing y otros aspectos del negocio. Los informes y visualizaciones ayudan a responder preguntas simples y complejas y permiten la toma de decisiones informadas.

Algunas de las preguntas que ayudan a responder los informes de Power BI son:

¿Cuál es el número de pedidos en la última hora? ¿Qué ciudades están teniendo un mejor rendimiento semana tras semana? ¿Cómo está impactando la nueva campaña en las ventas? ¿Ha mejorado la tasa de conversión en el último mes?

El Panel de Métricas en Tiempo Real sigue las tendencias de pedidos por hora para el día actual. Los usuarios del informe pueden ver la cantidad de tráfico cada hora por ciudad. Esto ayuda a Swiggy a comprender las tendencias diarias y tomar decisiones en consecuencia.

El Panel de Control de Ventas de Suministros resalta el rendimiento de pedidos a nivel de restaurante, siguiendo 10 métricas diferentes que pueden ser seleccionadas a través del menú desplegable en la izquierda.

El Panel de Tráfico y Conversión proporciona a los consumidores de informes una vista del comportamiento de los usuarios de la aplicación y la tasa de adopción de la misma. Este panel ayuda a Swiggy a entender el tráfico de nuevos usuarios, los tipos de visitantes, las plataformas de acceso a la aplicación y los horarios en los que los usuarios utilizan la aplicación.

El equipo de BI de Swiggy crea y aplica un conjunto estándar de procesos a lo largo de las fases de desarrollo y producción para garantizar una experiencia de interesado rápida, eficiente y consistente.

Una plataforma segura y rentable apta para el crecimiento de la empresa

En la transformación de su plataforma de BI, Swiggy ha experimentado una variedad de beneficios. La solución de BI centralizada y estandarizada ayuda a impulsar conocimientos clave en todas las verticales de la organización con una mayor eficiencia operativa. Tener una única plataforma permite que los consumidores de informes estén familiarizados con solo una herramienta, sin tener que aprender las funciones de múltiples informes.

Power BI permite el seguimiento de métricas casi en tiempo real, lo que permite a los equipos comerciales tomar acciones más rápidas y tomar decisiones rápidas e informadas.

A medida que Swiggy continúa creciendo, Power BI tiene la plataforma adecuada para escalar el crecimiento y ofrecer el valor adecuado.

Power BI proporciona a Swiggy un costo total de propiedad generalmente más bajo, así como ahorra tiempo requerido para la creación de informes y paneles de control. Este tiempo adicional ahorrado ayuda a los analistas a dedicar su tiempo a generar mejores conocimientos y tomar decisiones más sólidas.

Mirando adelante

En el futuro, Swiggy planea enfocar más tiempo en habilitar y utilizar capacidades de inteligencia artificial, flujos de datos de Power BI, construir modelos de datos comunes e incorporar visuales de R/Python para mejorar la experiencia de los paneles de control.

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