SLCA optimiza sus operaciones gracias al DWH de Google y a Tableau

'Intelligence Partner nos ha facilitado los conocimientos técnicos necesarios durante los procesos más complejos del proyecto, y a recorrer el camino desde las bases de datos transaccionales al Data Warehouse y a Tableau.' —Antonio Molina, Director de Sistemas de SLCA.

LA EMPRESA

SLCA nació en el año 2008 como una joint venture entre British Petroleum y Repsol. Desde entonces, suministra combustible a centenares de aerolíneas comerciales y clientes privados en los aeropuertos españoles en los que está presente. Su misión es ofrecer a sus clientes un servicio de calidad, contribuyendo significativamente al buen funcionamiento del transporte aéreo nacional e internacional. La experiencia acumulada a través de los años, y especialmente gracias al personal especializado y cualificado que trabaja en SLCA, han permitido que la empresa se encuentre en una excelente situación para liderar el mercado en los próximos años.

Es, en resumen, una empresa con una plantilla muy cualificada, con un gran compromiso frente a sus clientes, donde la seguridad y el respeto al medio ambiente forman parte de todos sus procesos de operaciones.

¿Sus valores? Excelencia en el servicio, máxima seguridad operativa, sostenibilidad empresarial y responsabilidad social y medioambiental.

EL RETO

Tras 10 años generando datos, en SLCA disponíamos de 3 sistemas transaccionales distintos que queríamos interconectar para poder analizar la información de negocio y para ayudar al control y a la toma de decisiones empresariales. Antonio Molina, Director de Sistemas de SLCA.

Dentro de los sistemas transaccionales de los que disponía SLCA, ya existen métricas y representaciones definidas que cubren el ámbito de cada sistema. Pero era necesario poder aglutinar la información normalizada de dichos sistemas en una única fuente de datos interrelacionada (evitar los silos de datos) y explotable para  poder proporcionar una visión holística de la compañía.

LA SOLUCIÓN

Lo primero fue crear una cultura del dato en la empresa. Para ello, se llevaron a cabo cursos de Business Intelligence y se presentaron las principales herramientas del mercado a la dirección.

Seleccionamos la base tecnológica (Google Cloud Platform y Tableau Server) por ser ya clientes de G Suite y porque vimos que nos aportaría más valor que otras soluciones y a un coste razonable.’ —comenta Antonio. La solución se centró en 2 aspectos clave:

  • Una arquitectura cloud, por las ventajas que la nube aporta tanto en escalabilidad, rendimiento, reducidos costes de administración (filosofía serverless) junto con el pago basado en el uso. Se eligió Google por dos motivos: es la empresa con servicios cloud más innovadores en el ámbito del Big Data y Machine Learning, y ya contaban con una buena experiencia con otros servicios de Google.
  • Desde el punto de vista analítico, se buscaba una solución que permitiera al analista de negocio de las distintas áreas funcionales (operaciones, control de gestión, recursos humanos, etc.) ser autosuficiente a la hora de crear sus análisis de negocio y de descubrir información, sin depender del área de tecnología. Aquí la elección fue Tableau Software tanto por ser líder en el concepto de Business Intelligence ágil (así lo afirma Gartner en sus informes anuales) como en su perfecta integración con la plataforma de Google, en concreto, por estar optimizado para trabajar contra Google BigQuery como BBDD analítica.

Los sistemas transaccionales actuales pueden verse afectados por las consultas realizadas a sus bases de datos, afectando éstas a la velocidad de registro de las operaciones o a su  funcionamiento; esto sucede porque estos sistemas están diseñados para tener una respuesta rápida a transacciones relativamente pequeñas, pero no están orientados hacia el proceso masivo de información para informes con análisis complejos que requieren del acceso a miles de registros.

Para solucionar esta cuestión, se creó un Data Warehouse sobre la infraestructura de Google Cloud, con el objetivo de tener una BBDD analítica que respondiera a esta tipología de preguntas, incluyendo el poder hacer análisis en prácticamente tiempo real, de operaciones logísticas que se están produciendo en múltiples aeropuertos. La razón para dicha creación fue su gran escalabilidad y su elevada seguridad tanto por el control detallado de la gestión de identidades y accesos, como por su cifrado de datos, en reposo y en tránsito.

Separando el DWH del sistema transaccional actual, las consultas a éste no afectan al rendimiento de los sistemas operacionales actuales. A su vez, el Data Warehouse se construyó pensando en que tuviese una gran capacidad para obtener análisis que involucran el procesamiento de enormes cantidades de información en el menor tiempo posible, y que este se actualizara diariamente obteniendo los datos de los distintos sistemas transaccionales actuales.

Una vez creado el Data Warehouse, se realizaron una serie de informes para cubrir las necesidades de información del área de Operaciones, con la información unificada de sus tres sistemas ya disponible.

LOS RESULTADOS

Intelligence Partner nos ha ayudado en dos vertientes: la de gestión del proyecto y la técnica. Por un lado, nos han ayudado a interconectar el ERP, el sistema de operaciones y el de mantenimiento, con el fin de cruzar datos y obtener cuadros de mando (por empresa, departamento y centro de costes) y a analizar datos existentes por proyectos. Y por otro, nos han facilitado los conocimientos técnicos necesarios durante los procesos más complejos del proyecto (extracción, transformación y carga) y a recorrer el camino desde las bases de datos transaccionales al Data Warehouse y a Tableau.’ —concluye Antonio.

Se crearon algunos informes con resultados inmediatos en la mejora de la operativa, por ejemplo, gracias a la posibilidad de explotación de los datos con una granularidad de minutos, ha permitido el estudio del uso simultáneo de activos, en este caso camiones de suministro, para optimizar el uso de los mismos en las instalaciones así como derivar parte de los recursos infrautilizados a otras instalaciones nuevas.

Para mejorar el control de la eficiencia de las instalaciones y su personal se confeccionaron unos informes que analizan el conjunto de datos agregados de la eficiencia media, calculando la diferencia entre la duración de una operación y su media histórica calculada según la fecha, la instalación y el modelo de aeronave.

El siguiente reto para SLCA es estabilizar los datos del Data Warehouse y ser autosuficientes en la medida de lo posible, para poder elaborar sus propios cuadros de mando, informes, análisis, etc.


ELEMENTOS DE LA SOLUCIÓN

De manera orientativa se indican los componentes de la solución que se ha puesto en marcha en la fase inicial en SLCA:

  • Fuentes de datos – sistemas transaccionales hospedados en la nube:
    • Aplicativo KEROS de “Operaciones aeroportuarias” solución desarrollada en .Net sobre BBDD Microsoft SQL Server.
    • Aplicativo para área financiera (contabilidad, facturación -SAGE 200c).
    • Aplicativo para el “Mantenimiento de Activos” sobre BBDD Microsoft SQL Server.
  • Plataforma de DataWarehouse:
    • Extracción, transformación y carga de la información: Talend como herramienta ETL para el manejo de los archivos almacenados en Cloud Storage con la información extraída de las fuentes de datos y la carga de la misma en la base de datos final. Los procesos desarrollados de carga y transformación de datos con Talend, son gestionados a través del planificador de tareas de Google Compute Engine donde se encuentra instalado el mismo.
    • BBDD Analítica: Google BigQuery. BigQuery es una BBDD analítica columnar basada en Map Reduce que permite unos tiempos de respuesta únicos contra cientos de millones o miles de millones de registros (hasta Petabytes de información) en un entorno “no gestionado” con cero administración por parte del cliente.
  • Herramienta de análisis:
    • Tableau Server sobre Google Compute Engine para la colaboración y compartición de los informes y cuadros de mando con los más de 50 usuarios previstos.
    • Tableau Desktop como solución para el analista creador de informes.
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