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A Alpura, uma empresa líder de laticínios no México com mais de 10.000 funcionários, incluindo 5.500+ representantes de vendas de campo, está se transformando de um produtor tradicional de laticínios para uma empresa de nutrição data-driven. Diante de fontes de dados fragmentadas, métricas inconsistentes e ciclos de decisão lentos em suas operações comerciais, de cadeia de suprimentos e fábricas, a Alpura construiu a manchasONE — sua data intelligence platform unificada alimentada pela Databricks. Em apenas 120 dias, eles estabeleceram uma fundação lakehouse gerenciada e começaram a implantar aplicativos que fornecem percepções em tempo real em toda a organização.
A fragmentação de dados bloqueia a velocidade e a escala em operações de laticínios.
Por décadas, a Alpura operou como a maioria das empresas tradicionais de alimentos e bebidas — confiando em sistemas díspares, planilhas e processos manuais para administrar seus negócios. Com mais de 10.000 funcionários atuando em produção de laticínios, crescimento de receita, decisões de marketing, parcerias de distribuição e varejo, a empresa enfrentava uma pressão crescente para tomar decisões mais rápidas e data-driven. Contudo, o panorama da tecnología havia se tornado uma barreira, e não um facilitador.
"Tivemos extrações do Snowflake, Matillion, AS/400, migração do Oracle ERP para Oracle Fusion Cloud, planilhas, Power BI e regras de negócios dispersas", explicou Marvin Nahmias, Diretor de Transformações, Dados e AI da Alpura. “Sem catálogo, sem governança, sem camada semântica — decisões isoladas.” Todas as equipes de negócios da organização precisavam de acesso a dados confiáveis, mas não conseguiam obtê-los a tempo de tomar decisões informadas. Os arquivos do Excel proliferaram como soluções alternativas, criando verdadeiros pesadelos de controle de versão e métricas conflitantes.
Os desafios técnicos eram profundos. As ferramentas fragmentadas da Alpura geravam lógica duplicada, altos custos de infraestrutura e pouca consistência semântica. As decisões de negócios careciam de uma única fonte de verdade confiável. Sem definições unificadas para os principais indicadores de desempenho, diferentes equipes chegariam a conclusões conflitantes a partir das mesmas questões de negócios.
As consequências foram claras: os ciclos de implantação se estenderam de 12–16 semanas, do protótipo à produção; as iniciativas de Business Intelligence (BI) não conseguiram escala e os casos de uso críticos permaneceram sem desenvolvimento. A Alpura não conseguiu implantar painéis OEE (eficácia geral do equipamento) em tempo real para otimização de fábricas; copilotos de AI para equipes comerciais; aplicações de IoT (Internet das Coisas) para controle de qualidade; ou modelos de manutenção preditiva. A ambição da empresa de dobrar seu valor de mercado em quatro anos exigiu uma transformação fundamental de sua arquitetura de dados.
Construindo a manchasONE: Uma plataforma unificada centrada em aplicativos
A Alpura tomou uma decisão crucial para consolidar todos os seus dados, regras de negócio (camada semântica), AI, BI e infraestrutura de aplicações na Databricks Data Intelligence Platform. Eles chamaram sua nova plataforma unificada de "manchasONE" — em homenagem ao seu mascote, Manchas, a vaca, com "ONE" representando tudo unificado em uma única plataforma confiável. A transformação focou em três prioridades: estabelecer a governança de dados por meio do Unity Catalog, centralizar a camada semântica com regras de negócio e métricas consistentes, e possibilitar o desenvolvimento rápido de aplicações por meio do Databricks Apps.
A fundação foi formada de maneira surpreendentemente rápida. “Concluímos a transformação fundamental — lakehouse, medalhão, governança e algumas camadas semânticas — nos primeiros 120 dias”, compartilhou Marvin. A equipe implementou uma arquitetura medallion trazendo dados de seus Oracle ERP, sistemas AS/400 e fontes externas de IoT de sensores de fábrica para tabelas Delta sob a governança do Unity Catalog. O SQL Warehouse forneceu a camada semântica onde regras de negócios, definições e métricas conviviam, acessíveis a todas as equipes.
O Databricks Apps tornou-se a porta de entrada para a manchasONE. A primeira aplicação abordou uma necessidade operacional crítica: um aplicativo de sensores IoT para um importante laboratório de laticínios que monitora parâmetros de temperatura e qualidade em tempo real. A equipe construiu sensores Arduino personalizados que se conectavam diretamente às tabelas de transmissão da Databricks, capturando dados a cada cinco segundos. Essa abordagem proporcionou economias significativas de custos, ao mesmo tempo em que dava à empresa controle total e flexibilidade sobre sua infraestrutura de monitoramento.
O segundo aplicativo gerou valor comercial imediato: um aplicativo de tomada de decisões quase em tempo real, totalmente integrado ao Walmart Scintilla. As parcerias de varejo da Alpura geram volumes de transações massivos, mas as decisões na época frequentemente se baseavam em dados desatualizados, atualizados apenas a cada poucas horas.
O novo aplicativo permitiu que as equipes tomassem decisões data-driven, considerando os níveis de estoque atuais e as tendências de ventas, além de executar simulações preditivas de diferentes cenários para conversas estratégicas com varejistas.
Os aplicativos fornecem percepções para centenas de pessoas, desde o chão de fábrica até as equipes de ventas externas.
Além da redução de custos, a melhoria mais significativa veio da centralização e do controle da camada semântica da Alpura dentro da manchasONE. “O fator mais transformador é a união de velocidade, governança e inteligência”, enfatizou Marvin. “Aplicativos em dias, não em meses.” As equipes de negócios agora trabalham com definições, métricas e regras de negócios consistentes — chega de KPIs conflitantes ou caos nas planilhas. A Alpura lançou um escritório de governança formal para manter a qualidade dos dados e a clareza semântica à medida que a plataforma escala.
A transformação mudou fundamentalmente a forma como a Alpura opera e toma decisões de mercado. Os ciclos de implantação foram reduzidos de 12 semanas para apenas dois a cinco dias, permitindo que a equipe desenvolvesse mais de 10 aplicativos que atendem a centenas de usuários em toda a organização. A execução comercial em tempo real tornou-se possível. Os representantes de vendas externas agora podem acessar posições atualizadas de estoque, percepções sobre os clientes e orientações de preços por meio de aplicativos controlados, em vez de relatórios desatualizados. As equipes de operações da fábrica monitoram os painéis de controle de OEE (Eficiência Global do Equipamento) e recebem alertas automatizados quando as métricas de produção se desviam das metas, com a manutenção preditiva como um caso de uso chave. As equipes da cadeia de suprimentos utilizam modelos de previsão de demanda aprimorados por AI, implantados por meio do Model Serving, permitindo um planejamento mais preciso e a redução do desperdício.
“Nossa visão é implantar aplicativos de AI, agentes e Genie spaces para usuários avançados, acelerando o trabalho tático, possibilitando recursos preditivos na cadeia de suprimentos, impulsionando a inteligência da fábrica na IoT e fornecendo um painel de controle comercial integrado com ferramentas de gestão de crescimento de receita (RGM) para priorizar as atividades de nossa força de ventas de 5.500 pessoas”, explicou Marvin. Com a manchasONE como sua base unificada de inteligência de dados, a Alpura está posicionada para inovar rapidamente e competir como uma empresa moderna de nutrição data-driven.