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E-commerce
Digital Adoption

Gauss:
acelera la toma de decisiones

El cliente y su reto: el caso de Venca

Venca es la compañía de moda líder en e-commerce en España, con más de 30 años de experiencia en la venta de moda, textil y hogar a través de catálogo e Internet. De hecho, tiene el 60% de la cuota de mercado respecto a la venta online de artículos textiles, siendo referente en múltiples segmentos de clientes multigeneracionales. 

Cada temporada, millones de catálogos llegan a las manos de sus clientes con las novedades en moda y complementos. Y esta comunicación se acompaña del envío de varios millones de e-mails al año para destacar los artículos de la colección y dar a conocer las promociones que están en marcha. 

Por lo tanto, optimizar el análisis de la información y agilizar la toma de decisiones ha sido absolutamente necesario para afrontar los retos de un futuro cada vez más online. Y, ¿cómo lo ha logrado Venca? Gracias a la aplicación de Gauss.

 

Los resultados

100 millones de registros

Venca manejaba unos 20.000 nuevos registros al día y presentaba un histórico que ocupaba 100 GB en poco más de 10 años. Gracias a la automatización del sistema de información, puede realizar el análisis de datos sin que el volumen de información afecte a los resultados.

24 horas de antelación

Los datos se extraían de forma manual a primera hora de la mañana y la información se generaba a lo largo del día. Por lo tanto, hasta última hora de la tarde no se obtenían los resultados del día anterior. Ahora, la información está disponible un día antes.

300 usuarios beneficiados

Venca ha reducido sus informes de 350 a 50, es decir, ha disminuido un 85% los informes a consultar en su día a día. Así, los datos se tratan más rápido, lo que agiliza la toma de decisiones y ahorra tiempo.

Creación de un entorno de Data Warehouse

Antes, el BI recopilaba la información que encontraba y elaboraba un informe que no se podía modificar. Gracias al Data Warehouse, el sistema de BI modela la estructura de la información. Además, mediante la herramienta ETL de Microsoft se puede acceder a todas las fuentes de datos y extraer la información importante.

Centrado en entidades

Aplicar datos preprocesados en cubos, con el cálculo preparado, agiliza el tiempo del proceso. Y cuando un usuario quiere consultar la información, el resultado ya está procesado sin necesidad de crear un informe a medida.

Adaptación y formación

Se incorporó un modelo de colaboración con los responsables de los diferentes departamentos para definir los diferentes parámetros de los informes y extraer su modelo de datos. Así, se generaron los diferentes cubos para formar a sus usuarios y que fuesen capaces de analizar la información de manera autónoma.

“El gran valor de Raona en Gauss ha sido su capacidad de fragmentar un escenario complejo para crear componentes independientes que conforman una solución completa con gran valor de negocio. Construir esta autopista de información sobre nuestro día a día es clave para el futuro de nuestras áreas industriales y otras iniciativas previstas por el grupo.”
Jordi Badia, CIO de Venca

El enorme esfuerzo de analizar el pasado

El entorno para analizar los datos de Venca tenía una gran complejidad debido a su modelo de negocio. Además, la información se manejaba de forma manual, con un gran esfuerzo de proceso del equipo de Business Intelligence (BI). En consecuencia, se ralentizaba el tiempo para tomar decisiones y los responsables de negocio tenían poca autonomía para modelar y adaptar los informes recibidos.

Múltiples fuentes de datos

Los datos se extraían de varios orígenes, por lo que el resultado variaba según su aplicación. Sin embargo, en el nuevo Data Warehouse todos los datos se concentran en una única fuente donde se tratan para ser únicos y fiables. Así, el equipo de BI puede destinar gran parte de su esfuerzo y tiempo a elaborar predicciones.

Fuerte dependencia

Los usuarios de Venca dependían del equipo de BI para obtener sus indicadores de resultados, lo que implicaba una pérdida considerable de horas y trabajo. Además, cada informe se hacía a medida según los requerimientos del negocio.

Tiempo de respuesta

Generar la información bajo demanda, el elevado número de informes y el gran volumen de datos provocaba que el cálculo de los resultados fuera un proceso lento. De hecho, cualquier campaña u oferta necesitaba más de un día para ver su evolución y poder aplicar medidas de refuerzo o correctoras para mejorar su resultado.

Ventajas de Gauss

Facilidad de uso

Venca dispone de toda su información centralizada y accesible para cualquier usuario de la empresa que lo necesite. Así, los trabajadores de los distintos departamentos no tienen que depender de personas externas ni esperar antes de obtener los informes, ya que pueden acceder a los datos al instante y de forma autónoma.

Accesibilidad

Existe un único punto de acceso para toda la información de Venca y los empleados saben que los datos son fiables y están actualizados. De esta manera, los usuarios saben en cualquier momento cuál es la situación de sus indicadores de interés y pueden tomar las decisiones oportunas.

Velocidad

La información es inmediata y no hace falta esperar horas para obtener resultados. Además, permite filtrar los resultados por aspectos clave y calcularlos al instante porque han sido procesados con anterioridad. Por tanto, permite ahorrar tiempo y destinarlo a tareas más beneficiosas para la empresa.

¿Por qué Raona?

Raona llevó a Venca hacia un cambio estructural de su Business Intelligence. Así, pasó de unos sistemas de información orientados a informes bajo demanda a una fuente de información actualizada, siempre disponible y única. De esta manera, cualquier usuario podía elaborar sus informes de forma automática.
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