Historias de clientes / Bienes de consumo envasados (CPG)
2021
Coca-Cola Andina crea lagos de datos en AWS y aumenta la productividad de análisis en un 80 % para mejorar la toma decisiones basadas en datos
80 %
Aumento de la productividad del equipo de análisis en un 80 %
95 %
Unificación del 95 % de los datos de diferentes áreas de la empresa en un lago de datos único
Adopción de capacidades avanzadas
Adopción de inteligencia artificial, machine learning y otras capacidades avanzadas
Datos unificados y confiables
Habilitados para la toma de decisiones basadas en datos confiables y unificados
Optimización de las prácticas de la empresa
Aumento de la rentabilidad
Información general
Coca-Cola Andina tiene la visión de promover el crecimiento rentable de su empresa, brindar soporte a los clientes y garantizar la mejor experiencia posible a más de 54 millones de consumidores en Argentina, Brasil, Chile y Paraguay. Para ello, desarrolla procesos de primera clase para aumentar la productividad y mejorar la calidad de servicio. Una de las iniciativas adoptadas para hacer frente a este desafío fue el desarrollo de un lago de datos en Amazon Web Services (AWS). Por medio de la adopción de capacidades de almacenamiento, bases de datos, computación y análisis respaldadas por la tecnología de AWS, Coca-Cola Andina logró aumentar la productividad del equipo de análisis en un 80 %, lo que permite que tanto la propia empresa como sus clientes tomen decisiones basadas en datos confiables, promuevan el crecimiento conjunto de todo el ecosistema, mantengan su ventaja competitiva y aumenten los ingresos de la empresa.
Oportunidad
Coca-Cola Andina produce y distribuye productos con la licencia de The Coca-Cola Company en Sudamérica. La empresa cuenta con 17 500 empleados, tiene presencia en parte de Chile, Argentina y Brasil, y en todo Paraguay; atiende a más de 267 000 clientes y refresca a 54 millones de consumidores.
“Entendemos que la visión de Coca-Cola Andina va más allá de obtener rentabilidad, y que los beneficios que generamos deben llegar a toda la sociedad, tanto a las generaciones actuales como a las futuras. Estamos seguros de que, a través de la innovación y la incorporación de nuevas capacidades, como lagos de datos y análisis, lograremos un crecimiento sostenible para el beneficio de los clientes, los consumidores y las comunidades donde operamos”, explica Miguel Angel Peirano, vicepresidente ejecutivo de Coca-Cola Andina.
Coca-Cola Andina, como empresa de bienes de consumo envasados (CPG), tiene una relación directa con los clientes y los consumidores. “Nuestros clientes son los socios de nuestra empresa, ya que son una parte fundamental de la cadena de distribución y ventas. Por lo tanto, queremos que crezcan con nosotros, que cuenten con el stock necesario y que ofrezcan un buen servicio a los consumidores”, explica Luis Valderrama, director de tecnología (CTO) regional de Coca-Cola Andina.
De hecho, la industria de CPG genera volúmenes masivos de datos, muchas veces almacenados en diferentes sistemas que están aislados entre sí, lo que dificulta el análisis de la información.
Coca-Cola Andina utiliza SAP como núcleo de transacción con datos de clientes, ventas, productos, etc. También cuenta con sistemas RPA y soluciones B2B con los cuales puede relacionarse con estos clientes. Para garantizar una experiencia más personalizada y social, la empresa utiliza sus aplicaciones de CRM y teléfonos inteligentes, así como otros métodos, para interactuar con los consumidores. Ambos casos tienen un concepto en común: datos.
La empresa acerca los datos a los socios para permitir que los equipos y los socios tomen decisiones basadas en datos. “Sin embargo, tener datos en diferentes sistemas o almacenamientos de datos tradicionales lo hacía muy complejo”, dice Valderrama.
El desafío de Coca-Cola Andina era recopilar toda la información relevante de la empresa, los clientes, la logística, la cobertura y los activos en un origen único y preciso. Esto condujo a la empresa tomar la decisión de crear un lago de datos.
¿Por qué optar por AWS?
Coca-Cola Andina quería una arquitectura de fácil acceso, con datos confiables y sin límites en la capacidad de almacenamiento, respuesta o procesamiento. “Esta era la capa que nos permitiría unir nuestro mundo tradicional con el mundo digital, además de posibilitar la llegada de tecnologías cognitivas, como la visión artificial, el machine learning, el procesamiento de lenguaje natural, el procesamiento de voz, la robótica, etc. a la empresa”, dice Valderrama.
La empresa eligió a Amazon Web Services (AWS) como proveedor de toda la tecnología y la arquitectura del lago de datos. “AWS era la solución de nube que cumpliría con todas las expectativas definidas para nuestro lago de datos”, explica Valderrama, y agrega que la arquitectura necesitaba incluir una plataforma como servicio (PaaS) que permitiera desarrollar y desmontar soluciones de manera rápida y económica, y que él estaba contento con la decisión porque la empresa tiene una cultura de aprendizaje a través de la práctica.
“Estamos seguros de que, a través de la innovación y la incorporación de capacidades nuevas, como los lagos de datos y el análisis, lograremos un crecimiento sostenible para el beneficio de los clientes, los consumidores y las comunidades donde operamos”.
Miguel Angel Peirano
Vicepresidente ejecutivo de Coca-Cola Andina
Solución | Arquitectura y servicios
El lago de datos se convirtió en el único origen de datos generado por SAP ERP, archivos CSV y bases de datos heredadas. Coca-Cola Andina pudo implementar una arquitectura técnica que cubre todo el espectro desde el ingreso de datos hasta la explotación de datos, mediante herramientas de análisis y machine learning.
El lago de datos utiliza Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para almacenar de forma segura los datos sin procesar para análisis, machine learning y otras aplicaciones. Además, utiliza servicios como Amazon QuickSight y Amazon Athena en la capa de consumidores; tecnologías cognitivas, como Amazon Personalize y Amazon SageMaker, para machine learning; AWS Lambda para computación sin servidor; Amazon DynamoDB como base de datos de documentos y de clave-valor; y Amazon Redshift para crear almacenamientos de datos cuando sea necesario. “La arquitectura que creamos en AWS cumple con la expectativa de tener un lago de datos con base en un PaaS”, afirma Valderrama.
Para garantizar los mejores procesos, y el mejor uso y la mejor integración de estas soluciones, la empresa contó con el apoyo del equipo de AWS Professional Services. “Durante el año 2020, Coca-Cola Andina trabajó duro para incorporar los conocimientos de lago de datos y análisis compartidos por AWS Professional Services, y logró generar herramientas y capacidades para convertirse en una empresa de “toma de decisiones basada en datos”, enfocada en mejorar la experiencia y la relación con los consumidores y los clientes, y que genera productividad y eficiencia en sus procesos”, explica Nicolás Nazario Condado, gerente de transformación digital de Coca-Cola Andina.
Además, como parte de la estrategia digital general, Coca-Cola Andina implementó una infraestructura más amplia de la nube en AWS, además del lago de datos, y comenzó a desarrollar otros productos y otras soluciones digitales para abordar varios sectores estratégicos para clientes, consumidores y procesos internos.
Resultado
Coca-Cola Andina creó un equipo multidisciplinario con socios del mundo empresarial y tecnológico para combinar conocimientos y recibir formación de AWS Professional Services.
Gracias a la nueva estructura en la nube y más de 300 horas de formación de AWS, Coca-Cola Andina adquirió las capacidades necesarias para convertirse en una empresa de toma de decisiones basada en datos y aumentó la productividad y la eficiencia del proceso de toma de decisiones en las diferentes áreas de la empresa.
De hecho, la infraestructura en la nube permitió a Coca-Cola Andina mejorar e implementar productos y servicios nuevos, y personalizar las diferentes propuestas de valor para más de 260 000 clientes. Se produjo un aumento en los ingresos de la empresa debido a la mejora de la eficiencia de las promociones, la reducción de la escasez de stock y, por lo tanto, la mejora en la experiencia de compra de los clientes, y el aumento de la productividad del equipo de análisis en un 80 %. Coca-Cola Andina logró incorporar más del 95 % de los datos de las diferentes áreas de interés, lo que le permite crear informes de excelencia en minutos e implementar análisis avanzado.
Gracias a todos los recursos y la funcionalidad que brinda el lago de datos, Coca-Cola Andina garantiza a los socios y los clientes acceso a información fiable para tomar decisiones estratégicas para la empresa. De esta manera, la empresa unió el mundo tradicional con el mundo digital, lo que permitió que los equipos y los socios tomen decisiones basadas en datos.
Coca-Cola Andina planea desarrollar aplicaciones y soluciones nuevas en su infraestructura de AWS. Entre ellas se incluyen aplicaciones de autoadministración, estrategias de precios dinámicos, modelos de machine learning, etc.
Plan para el futuro
Coca-Cola Andina planea desarrollar aplicaciones y soluciones nuevas en su infraestructura de AWS. Entre ellas se incluyen aplicaciones de autoadministración, estrategias de precios dinámicos, modelos de machine learning, etc.
Acerca de Coca-Cola Andina
Coca Cola Andina es una empresa chilena con más de 17 500 empleados, con licencia para producir y comercializar los productos de The Coca-Cola Company en partes de Argentina, Brasil y Chile, y en todo Paraguay. Es una de las embotelladoras líderes en América Latina y una de las siete embotelladoras de Coca-Cola más grandes del mundo.
Servicios de AWS utilizados
Amazon Athena
Amazon Athena es un servicio de consultas interactivo que facilita el análisis de datos en Amazon S3 con SQL estándar. Athena no tiene servidor, de manera que no es necesario administrar infraestructura y solo paga por las consultas que ejecuta.
Amazon Lambda
AWS Lambda es un servicio de computación sin servidor que permite ejecutar código sin aprovisionar ni administrar servidores, crear una lógica de escalado de clústeres basada en la carga de trabajo, mantener integraciones de eventos o administrar tiempos de ejecución.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker ayuda a los científicos de datos y a los desarrolladores a preparar, crear, entrenar e implementar con rapidez modelos de machine learning (ML) de alta calidad al poner a disposición un amplio conjunto de capacidades especialmente creadas para ML.
Amazon Professional Services
La organización de AWS Professional Services es un equipo global de expertos que puede ayudarlo a conseguir los resultados empresariales deseados cuando utilice la nube de AWS.
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