Indicador con base única
Ticket, margen y productividad calculados de la misma manera en toda la cadena.
Plataforma · Capa de datos
El mismo indicador, la misma base de cálculo, en toda la cadena.
Cada gerente llega a la reunión con su propia planilla y su propio número. El mismo indicador — ticket promedio, margen, productividad — significa una cosa en una tienda y otra en la tienda de al lado, porque cada una lo calcula a su manera. Comparar se convierte en discutir metodología antes de discutir resultados.
La reunión de resultados empieza reconciliando números, no decidiendo. El ranking de locales no se sostiene, porque la base cambia. Y la decisión que dependía del dato llega después del mes que debía haber corregido.
Capa 03
Se ubica sobre el Data Lake, en la capa de datos: consume el repositorio único y devuelve un indicador comparable, tanto en el panel de EPOC como exportado al BI corporativo del cliente.
Ticket, margen y productividad calculados de la misma manera en toda la cadena.
Un ranking de tiendas que se sostiene, porque la metodología es la misma para todas.
El costo de la ficha técnica se encuentra con el precio de venta, por producto y por local.
La visión del día para quien opera y la del período para quien decide, en la misma fuente.
El indicador proviene del repositorio único, no de una exportación manual de cada sistema.
El área de BI de la cadena recibe licencia de Looker Enterprise sobre la base de la operación — y lo que ya se analiza en Power BI, Tableau o Qlik sigue ahí.
No para lo esencial: hay panel operativo y gerencial en la propia plataforma. Para análisis avanzado, el dato se exporta al BI corporativo que la cadena ya usa.
Porque el cálculo es único y proviene del Data Lake. Antes, cada tienda exportaba y armaba el indicador a su manera; aquí la definición es la misma para todas.
Considera el costo de la ficha técnica frente al precio de venta. La calidad del margen depende de que la ficha esté actualizada — que es lo que trata la página de inventario y fichas técnicas.
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Cuántos locales, qué stack ya está en funcionamiento, qué necesita integrarse y cómo sería el rollout.