Grupo Profármaco – Pharma
Modernizando
infraestructuras de datos
con GCP
“Para aprovechar al máximo nuestros datos, necesitamos evolucionar hacia una infraestructura escalable y cloud-native que permita análisis avanzados e insights en tiempo real.”
EL RETO
Con la expansión del negocio y el aumento en el consumo y la demanda de datos, quedó claro que la infraestructura actual no ofrecía la escalabilidad ni la flexibilidad necesarias para implementar una arquitectura de datos actualizada, ni para mejorar el rendimiento, la calidad y la capacidad de adaptación a nuevas necesidades.
CATEGORÍAS
NUESTRO ENFOQUE
Cloud First,
Arquitectura Modular
Uptimal trabajó con el cliente para modernizar su infraestructura de datos, sustituyendo un sistema monolítico y rígido por una arquitectura modular en la nube, desarrollada sobre GCP.
Al separar la extracción, transformación y almacenamiento, conseguimos un flujo de datos más escalable y fácil de mantener. Aprovechando herramientas como Dataform, BigQuery y Cloud Functions Gen2, construimos conectores robustos a SAP y SharePoint. También rediseñamos más de 80 capas de transformación, migrando la lógica desde QlikScript a SQL estándar. La solución se integra con flujos CI/CD e incluye validaciones automáticas de calidad de datos, resultando en una arquitectura flexible y preparada para el futuro.
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Consultoria
Se comenzó con un análisis de la infraestructura de datos del cliente para identificar limitaciones de arquitectura y evaluar el impacto en el negocio de su pipeline monolítico. -
Arquitectura e Integración
Diseñamos una solución modular cloud-native sobre Google Cloud Platform (GCP), separando los procesos de extracción, transformación y almacenamiento. Migramos los flujos clave desde Qlik a BigQuery utilizando Dataform y SQL estándar. -
Automatización y Fiabilidad
Desarrollamos conectores API a través de Cloud Functions Gen2 para integrar datos desde SAP y SharePoint, lo que permitió una ingesta automatizada, integración con CI/CD y controles de calidad en más de 80 capas de transformación.
“Al revisar la arquitectura
monolítica del cliente, quedó
claro que separar extracción,
transformación y almacenamiento
permitiría escalar. Reconstruir
sus pipelines en GCP usando
Dataform nos permitió crear un
sistema más limpio y modular,
más fácil de mantener y escalar”.
Tech Lead
RESULTADOS
¡Objetivos conseguidos!
+80%
mejora en la velocidad de extracción de datos
+100%
de confianza en los datos
+45%
más rapidez en la implementación de cambios
mejora en la velocidad de extracción de datos
de confianza en los datos
más rapidez en la implementación de cambios
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