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Alpura es una empresa láctea líder en México, con más de 10.000 empleados, incluidos más de 5.500 representantes de ventas de campo. La empresa está evolucionando de un productor lácteo tradicional a una compañía de nutrición impulsada por datos. Ante fuentes de datos fragmentadas, métricas inconsistentes y ciclos de decisión lentos en sus operaciones comerciales, de cadena de suministro y de planta; Alpura creó manchasONE, su plataforma unificada de inteligencia de datos impulsada por Databricks. En solo 120 días, estableció una base de Lakehouse gobernada y comenzó a implementar aplicaciones que ofrecen información en tiempo real en toda la organización.
Datos fragmentados que obstaculizan la velocidad y la escala en todas las operaciones lácteas
Durante décadas, Alpura operó como muchas empresas tradicionales de alimentos y bebidas. Dependía de sistemas dispares, hojas de cálculo y procesos manuales para gestionar su negocio. Con más de 10.000 empleados que abarcan la producción láctea, el crecimiento de los ingresos, las decisiones de marketing, la distribución y las asociaciones minoristas, la empresa comenzó a enfrentar una presión creciente. Esa presión se centraba en tomar decisiones más rápidas y basadas en datos. Sin embargo, su panorama tecnológico se había convertido en una barrera en lugar de un facilitador.
“Teníamos Snowflake, Matillion, extractos de AS/400, una migración de Oracle ERP a Oracle Fusion Cloud, hojas de cálculo, Power BI y reglas de negocio dispersas”, explicó Marvin Nahmias, Director de Transformación, Datos e IA de Alpura. “Sin catálogo, sin gobernanza y sin capa semántica, las decisiones estaban aisladas”. Los equipos de negocio de toda la organización necesitaban acceso a datos fiables. No obstante, no podían obtenerlos a tiempo para tomar decisiones informadas. Los archivos de Excel proliferaron como soluciones provisionales. Esto generó problemas de control de versiones y métricas contradictorias.
Los desafíos técnicos eran profundos. Las herramientas fragmentadas de Alpura generaban lógica duplicada, altos costos de infraestructura y poca coherencia semántica. Las decisiones de negocio carecían de una fuente de verdad única y confiable. Sin definiciones unificadas de los indicadores clave de rendimiento, distintos equipos llegaban a conclusiones contradictorias frente a las mismas preguntas de negocio.
Las consecuencias eran claras. Los ciclos de implementación se extendían de 12 a 16 semanas desde el prototipo hasta la producción, y las iniciativas de inteligencia de negocio (BI) no podían escalar. Al mismo tiempo, casos de uso críticos permanecían sin desarrollar. Alpura no podía implementar paneles de control OEE (efectividad general del equipo) en tiempo real para la optimización de la fábrica. Tampoco podía desplegar copilotos de IA para los equipos comerciales, aplicaciones de IoT para control de calidad ni modelos de mantenimiento predictivo. La ambición de la empresa de duplicar su valor empresarial en cuatro años requería una transformación fundamental de su arquitectura de datos.
Construyendo manchasONE: una plataforma unificada centrada en aplicaciones
Alpura tomó la decisión de consolidar toda su infraestructura de datos, reglas de negocio (capa semántica), IA, BI y aplicaciones en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks. El objetivo era contar con una base única y confiable para toda la organización. Llamaron a su nueva plataforma unificada manchasONE, nombrada en honor a su mascota, la vaca Manchas. El término “ONE” representa la unificación de todos los datos y capacidades en una sola plataforma de confianza.
La transformación se centró en tres prioridades clave. La primera fue establecer la gobernanza de datos a través de Unity Catalog. La segunda consistió en centralizar la capa semántica con reglas de negocio y métricas consistentes. Finalmente, la tercera prioridad fue habilitar el desarrollo rápido de aplicaciones mediante Databricks Apps.
La base se estableció de manera notablemente rápida. “Completamos la transformación fundamental —lakehouse, arquitectura de medallón, gobernanza y algunas capas semánticas— en los primeros 120 días”, compartió Marvin. El equipo implementó una arquitectura de medallón para integrar datos de Oracle ERP, sistemas AS/400 y fuentes externas de IoT provenientes de sensores de fábrica. Estos datos se llevaron a tablas Delta bajo la gobernanza de Unity Catalog. SQL Warehouse proporcionó la capa semántica donde convivían reglas de negocio, definiciones y métricas. Esta capa era accesible para todos los equipos.
Databricks Apps se convirtió en la puerta de entrada a manchasONE. La primera aplicación abordó una necesidad operativa crítica. Se trató de una aplicación de sensores de IoT para un laboratorio lácteo clave que monitorea la temperatura y los parámetros de calidad en tiempo real. El equipo construyó sensores Arduino personalizados. Estos sensores se conectaron directamente a las tablas de streaming de Databricks y capturaban datos cada cinco segundos. Este enfoque generó ahorros de costos significativos. Al mismo tiempo, otorgó a la empresa control total y flexibilidad sobre su infraestructura de monitoreo.
La segunda aplicación entregó valor comercial inmediato. Fue una aplicación de toma de decisiones casi en tiempo real totalmente integrada con Walmart Scintilla. Las asociaciones minoristas de Alpura generan volúmenes masivos de transacciones. Sin embargo, las decisiones solían basarse en datos obsoletos que se actualizaban esporádicamente. La nueva aplicación no solo permitió a los equipos tomar decisiones basadas en datos actuales sobre inventario y tendencias de ventas; sino que también, pudieron ejecutar escenarios predictivos de “qué pasaría si” para respaldar conversaciones estratégicas con los minoristas. Con ManchasONE, Alpura pasó de gestionar datos fragmentados a operar con una plataforma unificada que conecta datos, aplicaciones y decisiones en tiempo real.
Las aplicaciones brindan información a cientos de usuarios, desde la fábrica hasta las ventas de campo
Más allá del ahorro de costos, la mejora más significativa provino de la centralización y la gobernanza de la capa semántica de Alpura dentro de ManchasONE. Este enfoque permitió un mayor control, coherencia y confianza en los datos. “Lo más transformador es la velocidad, la gobernanza y la inteligencia unificadas”, enfatizó Marvin. “Aplicaciones en días, no meses”.
Los equipos de negocio ahora trabajan con definiciones, métricas y reglas de negocio consistentes. Esto eliminó los KPI contradictorios y el caos generado por las hojas de cálculo. Para sostener esta coherencia a escala, Alpura lanzó una oficina de gobernanza formal. Esta oficina se encarga de mantener la calidad de los datos y la claridad semántica a medida que la plataforma crece.
La transformación cambió de manera fundamental la forma en que Alpura opera y toma decisiones de mercado. Los ciclos de implementación se redujeron de 12 semanas a solo entre dos y cinco días. Esto permitió al equipo crear más de 10 aplicaciones que sirven a cientos de usuarios en toda la organización.
La ejecución comercial en tiempo real se volvió una realidad. Los representantes de ventas de campo ahora acceden a posiciones de inventario actuales, información del cliente y orientación de precios a través de aplicaciones gobernadas. Esto reemplazó el uso de informes obsoletos. Los equipos de operaciones de fábrica monitorean paneles de control OEE y reciben alertas automatizadas cuando las métricas de producción se desvían de los objetivos. El mantenimiento predictivo se ha convertido en un caso de uso clave. Los equipos de la cadena de suministro aprovechan modelos de previsión de la demanda mejorados con IA e implementados a través de Model Serving. Esto permite una planificación más precisa y una reducción del desperdicio.
“Nuestra visión es implementar aplicaciones de IA, agentes y espacios Genie para usuarios avanzados”, explicó Marvin. El objetivo es acelerar el trabajo táctico y habilitar capacidades predictivas en la cadena de suministro. También busca impulsar la inteligencia de fábrica basada en IoT y proporcionar un cockpit comercial integrado con herramientas de RGM (gestión del crecimiento de ingresos). Esto permitirá priorizar actividades para la fuerza de ventas de 5.500 personas. Con manchasONE como su base unificada de inteligencia de datos, Alpura está posicionada para innovar rápidamente y competir como una empresa de nutrición moderna e impulsada por datos.