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Optimización con Tableros PBI Premium
La empresa de entretenimiento más importante de Latinoamérica mejora un 70% en la performance de los reportes, lo que representó grandes ahorros en tiempos.
Acerca del cliente
Empresa global con más de 50 años en la industria del entretenimiento creando experiencias inspiradoras que tocan la vida de las personas y, principalmente, la de sus equipos, porque juntos impulsan su crecimiento con responsabilidad y dando forma al futuro cuidando de la comunidad y el medio ambiente.
Inició solo en México, y hoy cuenta con presencia en 19 países: México, Argentina, Bahréin, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, El Salvador, España, Estados Unidos, Guatemala, Honduras, India, Indonesia, Omán, Panamá, Perú, Arabia Saudita y Emiratos Árabes Unidos.
Desafío
En el marco de su evolución tecnológica, la compañía enfrentaba un desafío vinculado al consumo elevado de memoria por parte de cuatro informes desarrollados en Power BI. Si bien los usuarios no habían reportado problemas de degradación del servicio, se consideraba prioritario garantizar la disponibilidad de la información y prevenir futuras interrupciones asociadas a picos de consumo.
Los tableros afectados incluían indicadores clave de asistentes y funciones KIO, segmentación de KIO, gestión de puntos de venta y taquillas automáticas en kioskos. Luego de una primera fase de análisis y mejoras sobre el informe de indicadores de asistentes y funciones, el equipo de Nubiral identificó oportunidades de optimización en el código y detectó patrones comunes que podían abordarse mediante buenas prácticas de desarrollo en Power BI aplicables a los restantes informes.
El foco estaba puesto en reducir el impacto sistemático en la memoria, mejorar el rendimiento y asegurar una experiencia de usuario continua y eficiente, sin comprometer la integridad ni la disponibilidad de los datos.
Solución
Nubiral asignó a su equipo especializado en Power BI para aplicar mejoras técnicas específicas sobre los tableros identificados. A partir del conocimiento adquirido en la primera intervención, se trabajó sobre los informes de segmentación KIO, gestión de POS y taquillas automáticas.
La intervención consistió en la reescritura de partes del código, aplicación de buenas prácticas y ajustes orientados a reducir el consumo innecesario de recursos. Si bien no se podía garantizar la eliminación absoluta de picos de memoria en el futuro, el objetivo fue disminuir su manifestación sistemática y optimizar el desempeño general de los informes.
Resultados obtenidos
El proyecto logró una mejora del 70% en el rendimiento de los tableros, lo que se tradujo en una reducción significativa en los tiempos de generación de informes y en una experiencia de usuario más ágil y estable.
Como resultado, las áreas usuarias de los complejos de entretenimiento alcanzaron total autonomía en la creación de reportes, sin necesidad de asistencia técnica. Esta transformación también significó una completa independencia respecto del equipo de Business Intelligence, permitiendo a cada área consumir la información en los formatos requeridos con total libertad, agilidad y eficiencia.
Casos de Éxito Data & Innovation
Optimización de búsqueda y recomendaciones de contenido mediante Azure AI Search
Plataforma en la nube que optimiza la personalización de contenido, reduciendo tiempos de respuesta y asegurando flexibilidad para futuras actualizaciones y mantenimiento eficiente.
Casos de Éxito Hybrid Multi-Cloud
Eficiencia y gobernabilidad en la nube con AWS
Migración integral y gestión operativa proactiva en AWS, optimizando seguridad, eficiencia y agilidad para impulsar la transformación digital en empresa líder.
Casos de Éxito DevOps & APP Evolution
Automatización de proceso de RPA con Azure DevOps
Importante empresa de entretenimiento mejora en un 80% la ejecución de cambios sobre su infraestructura de RPA gracias a la automatización con Azure DevOps.
Casos de Éxito Monitoring & Intelligence
Madurez en la gestión de datos con Microsoft Azure
Uno de los principales bancos de chile utiliza los servicios más avanzados de AWS para trabajar sobre la ingesta, almacenamiento, detección y modelos predictivos de data proveniente de fuentes de inteligencia de ciberseguridad.
