CASOS DE ÉXITO

Arcelor Mittal

Modernización Analítica mediante Data Lakehouse en Databricks y Modelo Semántico Power BI para Prevención de Riesgos Laborales.

Sector: Industria Siderúrgica / Prevención de Riesgos Laborales y Producción.

Servicio: Database Services

Arcelor Mittal escala su capacidad analítica 20 veces con un Data Lakehouse en Databricks que transforma la seguridad industrial en decisiones basadas en dato.

Arcelor Mittal, líder mundial en la producción de acero, precisaba modernizar su arquitectura analítica en el área de Prevención de Riesgos Laborales y Producción. Sus reportes Power BI, conectados directamente al modelo transaccional, acusaban graves problemas de rendimiento que comprometían la agilidad en la toma de decisiones. A este reto se sumaba una previsión de crecimiento del volumen de datos de hasta 20 veces, que hacía inviable cualquier solución no diseñada desde la base para la escala y la nube. Lab organización precisaba una arquitectura moderna, escalable y orientada al análisis que desacoplara la capa transaccional de la analítica y garantizara la disponibilidad de insights precisos en un entorno industrial crítico.

Desafíos del cliente

Arcelor Mittal operaba con una arquitectura analítica que conectaba directamente los reportes Power BI al modelo transaccional, generando cuellos de botella de rendimiento que ralentizaban los informes críticos de prevención de riesgos y producción. La ausencia de una capa analítica desacoplada limitaba la capacidad de explotar el dato con agilidad y precisión. A este problema estructural se añadía una proyección de crecimiento del volumen de datos de hasta 20 veces, que exigía una solución cloud-native y verdaderamente escalable, capaz de absorber ese crecimiento sin degradar el rendimiento ni requerir rediseños futuros de la arquitectura.

Solución del partner

Aleson ITC diseñó e implementó una arquitectura Data Lakehouse moderna sobre Databricks y Azure, desacoplando completamente la capa analítica del modelo transaccional. La intervención incluyó:

01
Diseño e implementación de un Data Lakehouse en Databricks con arquitectura Medallion (Bronze, Silver y Gold).
02
Adopción de Delta Lake para garantizar transaccionalidad, versionado y alto rendimiento en el procesamiento de datos.
03
Automatización de la ingesta y transformación mediante Azure Data Factory, conectando los sistemas transaccionales con el Lakehouse.
04
Construcción de un modelo semántico en Power BI sobre la capa Gold, optimizado para analítica de alto rendimiento.
05
Arquitectura preparada para escalar hasta 20 veces el volumen de datos actual sin afectar el rendimiento analítico.

Beneficios del cliente

Arcelor Mittal dispone ahora de una plataforma analítica moderna y escalable que transforma datos de producción y prevención de riesgos en información accionable.

La desconexión entre Power BI y los sistemas transaccionales ha eliminado los problemas de rendimiento, mientras que la arquitectura Lakehouse sobre Databricks proporciona la capacidad necesaria para acompañar el crecimiento futuro de la organización.

Además, el área de Prevención de Riesgos Laborales cuenta con información fiable y actualizada para apoyar la toma de decisiones.

Resultados destacados

Rendimiento analítico transformado

La capa analítica quedó desacoplada del modelo transaccional, eliminando cuellos de botella en Power BI y mejorando el acceso a la información.

Escalabilidad para un crecimiento 20x

Arquitectura Data Lakehouse sobre Databricks y Delta Lake preparada para soportar hasta 20 veces el volumen de datos actual.

Dato como palanca de seguridad industrial

Modelo semántico en Power BI con datos fiables y optimizados que aporta visibilidad sobre los indicadores clave de Prevención de Riesgos Laborales.

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