Caso Suspensys

Modernización hacia Lakehouse con IA generativa en Databricks para análisis fabriles escalables, gobernados y más ágiles

Suspensys, una de las principales fabricantes mundiales de sistemas de suspensión, ejes, cubos y tambores de freno para vehículos comerciales, camiones y remolques, trabajó con DB para modernizar su arquitectura analítica y evolucionar desde un entorno de datos fragmentado hacia un Lakehouse gobernado en Databricks. 

La empresa dependía principalmente de Microsoft Fabric y dashboards de Power BI en modo Import, lo que generaba cuellos de botella de performance, latencia y esfuerzo de mantenimiento a medida que aumentaban el volumen y la complejidad de los datos. Información crítica estaba distribuida entre SAP S/4HANA vía DataSphere, archivos CSV, sistemas legados, APIs y Data Warehouses no integrados, limitando el reúso, elevando el esfuerzo de integración y concentrando el acceso a insights en pocos perfiles técnicos.

DB diseñó e implementó una arquitectura Lakehouse en Databricks para centralizar datos, fortalecer la gobernanza, habilitar consumo de baja latencia con DirectQuery y preparar la plataforma para IA generativa, consultas en lenguaje natural, forecast de demanda y expansión multi-planta.

La solución unificó fuentes corporativas en una base escalable y gobernada, estructurada en capas Bronze, Silver y Gold. Incorporó control centralizado de accesos, auditoría, trazabilidad punta a punta, prácticas de CI/CD, integración segura con estándares corporativos y capacidades de Databricks AI/BI para acelerar la generación de insights en la operación fabril.

Con Genie y analítica en lenguaje natural, áreas como PCP, PCM, Materiales, Producción, Logística y Controladoria ganaron acceso self-service a datos operacionales. Insights que antes podían tardar hasta dos horas pasaron a estar disponibles en minutos. El análisis de forecast evolucionó de ciclos manuales con analistas senior a un flujo automatizado y continuo, con integración a SAP y captura más rápida de variables de mercado. Los indicadores de performance pasaron de rutinas manuales de extracción y validación a un acceso automatizado e inmediato, con mayor confiabilidad de datos.

La modernización eliminó los cuellos de botella del modo Import en Power BI, redujo el tiempo de ejecución de pipelines mediante automatización punta a punta, eliminó fallas por inconsistencias o versiones de planillas y redujo el esfuerzo de mantenimiento del área de negocio de 12 horas mensuales a cero. La capa Gold también habilitó transparencia de costos y reglas de prorrateo por cliente, fortaleciendo la gobernanza y el control financiero.

La plataforma ahora soporta mayor complejidad de datos, consultas simultáneas, análisis ad hoc y expansión hacia nuevas plantas y dominios de negocio. El roadmap 2026 incluye Spark Declarative Pipelines, agentes inteligentes integrados al Lakehouse, forecast de demanda, simulación, automatización de rutinas y expansión hacia Logística de Planificación, PPCPM, Logística Operacional, Producción, Mantenimiento, Calidad, Controladoria, Comercial e Ingenierías.

Con el apoyo de arquitectos de Databricks, DB ayudó a Suspensys a consolidar un estándar Lakehouse Enterprise para Randoncorp: gobernado, escalable, preparado para IA y diseñado para acelerar decisiones tácticas y operacionales en toda la cadena productiva.