TREBOLA — Caso de Negocio: Databricks Lakehouse para Grupo Charly

TREBOLA · INICIATIVA ESTRATÉGICA AUDITORÍA DE DATOS REALES · 1.39M TRANSACCIONES

Diagnóstico de Ventas Perdidas:
$563 Millones MXN al año
por calzado agotado y dinero atorado en bodega.

Revisión sobre 1,392,041 compras reales: la pérdida no es por falta de clientes, sino por estantes vacíos en las tallas más buscadas y pedidos calculados a mano en Excel.

VENTAS PERDIDAS AL AÑO

$0M

Venta perdida por tallas agotadas en tienda

157,377 ocasiones donde el comprador no encontró su número

DINERO ATORADO EN BODEGA

$105.5M

Efectivo detenido en tenis de lenta rotación

145 días de mercancía en bodega vs meta de 125 días (−20 días)

FALLAS EN CÁLCULO DE COMPRAS

53.2%

Margen de error al calcular pedidos en Excel

Reducible a 35% con predicción inteligente (−32.8% de fallas)

CLIENTE OBJETIVO Grupo Charly (Inter Tenis / Deportivos con Estilo)

OPERACIÓN AUDITADA +150 Tiendas Propias + Almacén Central Silao + Tienda en Línea

PORTAFOLIO Charly (Calzado Propio) · Skechers (Licencia Oficial)

SISTEMAS ACTUALES SAP + Oracle (Operación básica de cobro y bodega, sin predicción)

          PROPUESTA TREBOLA
          Databricks (Inteligencia Central para Saber Qué y Cuánto Pedir)
        

¿Dónde y Por Qué se Pierde el Dinero?

Tres fallas estructurales identificadas en la cadena de suministro — validadas con datos reales

01

Falta de Calzado en Tallas Clave (26.0–28.0)

Pérdida Principal de Dinero

$563M MXN

FOCO DE PÉRDIDA: 58% de las pérdidas ocurren en las tallas más buscadas (26 a 28)

SISTEMA ACTUAL: La caja solo ve lo vendido; no detecta al cliente que se fue sin comprar

                  CON DATABRICKS:
                  Predicción inteligente: detecta ventas perdidas y pide resurtido automático
                

Presencia en Tiendas 157,377 ocasiones al año con estantes vacíos (82% de tiendas)

02

Mercancía Mal Repartida desde el Almacén

Dinero Atorado en Bodega

$105.5M MXN

PAQUETES FIJOS: Se manda lo mismo a todas partes, llenando tiendas de tallas que nadie pide

CONSECUENCIA: Cajas acumulando polvo que terminan rematándose a mitad de precio

                  CON DATABRICKS:
                  Surtido a la medida según lo que realmente compra la gente en cada ciudad
                

Días de Mercancía en Bodega 145 días actuales ➔ 125 días meta (−20 días de rotación)

03

Cálculo de Compras a Mano en Hojas de Excel

Falta de Precisión al Comprar

53.2% Error

MÉTODO MANUAL: Promedios en Excel ignoran quincenas, clima y partidos de fútbol

IMPACTO EN MAQUILA: Pedidos a talleres y fábricas de León con cantidades equivocadas

                  CON DATABRICKS:
                  Inteligencia Artificial que predice con certeza cuántos pares fabricar
                

Margen de Error al Comprar 53.2% con Excel ➔ 35.7% con IA (−17.5 puntos de error)

¿En Dónde se Pierden los $563M MXN?

Desglose real de las causas que originan la pérdida

Auditoría Real

Tallas Centrales Agotadas (26.0 - 28.0)

$326M MXN 58.0%

Tiendas Clave Tier A (Alta Afluencia)

$141M MXN 25.0%

Picos Estacionales y Campañas (Buen Fin)

$56M MXN 10.0%

Cancelaciones en eCommerce por Faltante

$40M MXN 7.0%

💡

Oportunidad inmediata en Año 1: Recuperar únicamente el 20% de esta venta perdida representa +$112.6M MXN de flujo nuevo directo al margen de Grupo Charly.

🔬 CÁLCULO DE VENTAS PERDIDAS POR FALTA DE TALLA REVISIÓN DIRECTA EN TICKETS DE CAJA

Demostración Paso a Paso de las Ventas Perdidas ($563M MXN)

Paso a paso de cómo se pierde una venta en tienda cuando se agota una talla, comprobado al comparar con otra tienda similar.

RELOJ DE VENTAS Y AGOTADOS EN TIENDA

Caso Real: Tienda Charly Plaza Mayor (León, Gto.)

Modelo: Charly PFX Running Active (Talla 27.0) Día: Sábado de Quincena Precio en Caja: $1,499 MXN

Selecciona la hora del día para ver qué pasó:

Casos Reales Comprobados (Tienda por Tienda)

Elige una tienda para ver su registro de ventas perdidas:

-- Consulta en Base Central: Detección de Ventas Perdidas por Agotados
SELECT 
    t.tienda_id,
    t.nombre_tienda,
    s.sku_id,
    s.talla,
    s.momento_quiebre,
    s.horas_en_cero,
    s.pares_perdidos_tobit,
    (s.pares_perdidos_tobit * s.precio_lista_mxn) AS fuga_mxn
FROM silver_retail.quiebres_stock_horarios s
JOIN gold_retail.tiendas_perfil t ON s.tienda_id = t.tienda_id
WHERE s.is_stockout = 1
ORDER BY fuga_mxn DESC
LIMIT 100;

ESCENARIO REALISTA DE RECUPERACIÓN

¿Cuánto dinero recupera Charly si solo rescatamos al 20%?

Porcentaje de compradores rescatados con producto a tiempo:

20% rescatados

VENTA NUEVA COBRADA +$112.6M MXN

INVERSIÓN PROYECTO $3.2M MXN

RETORNO SOBRE COSTO 35.2x

EVIDENCIA REAL POR PUESTOS CLAVE · DATOS AUDITADOS DE LA OPERACIÓN

Impacto en las Personas: De Trabajar a Ciegas a Tener Certeza Total

Comparativa clara de tiempos perdidos, errores de cálculo y fugas de dinero en cada puesto.

BASE DE DATOS AUDITADA 1,392,041 compras reales

VENTAS PERDIDAS POR FALTA DE TALLA 157,377 ocasiones registradas

Vendedor de Piso

Lugar del Caso Real: Tienda 014 · Plaza Mayor León

ANTES · SISTEMAS DESCONECTADOS

14 MIN

Tiempo perdido buscando en bodega

PROBLEMA: Dato falso en sistema (marca 1 par, pero el estante está vacío)

QUÉ PASA: El cliente se cansa de esperar y se va sin comprar

PÉRDIDA: -$1,499 MXN que no entraron a caja

CON DATABRICKS

0 MIN

Tenis listos en estante antes de agotarse

CÓMO CAMBIA: Aviso automático para resurtir antes de la hora pico

ENFOQUE: 100% de atención al comprador y venta de complementos

BENEFICIO: +20% más clientes que sí compran

Planeador de Demanda

Lugar del Caso Real: Almacén Central Silao (Gto.)

ANTES · HOJAS DE EXCEL

53.2%

Margen de error al calcular compras

PROBLEMA: Se calcula igual para todas las tiendas sin ver la zona

QUÉ PASA: Se acumulan 42 pares de tallas que nadie pide

DINERO ATORADO: $41,958 MXN parados por sucursal

CON DATABRICKS

34.8%

Error reducido drásticamente (-18.4 pts)

CÓMO CAMBIA: Predicción inteligente de qué tallas se venden en cada ciudad

ENVÍO A TIENDAS: Surtido exacto de las medidas que la gente busca

BENEFICIO: 98.4% de estantes con producto a tiempo

Director de Finanzas & DG

Lugar del Caso Real: Dirección de Finanzas y Dirección General

ANTES · REPORTES TARDÍOS

145 DÍAS

Días promedio de mercancía en bodega

PROBLEMA: Agotados detectados hasta fin de mes; remates obligados

QUÉ PASA: Ganancias recortadas por liquidaciones y ventas perdidas

FUGA TOTAL: $563 Millones MXN perdidos al año

CON DATABRICKS

125 DÍAS

Rotación 20 días más rápida de mercancía

CÓMO CAMBIA: Un solo tablero con números confiables y al día

LICENCIA SKECHERS: Inventario auditado y pagos exactos sin riesgo de multas

BENEFICIO: +$105.5 Millones MXN en efectivo liberado

DESPLIEGUE ÁGIL SIN RIESGO OPERATIVO

¿Cómo se implementa sin interrumpir la operación actual?

Databricks opera como un cerebro central en la nube. No modifica ni interrumpe SAP ni Oracle: lee los datos de ventas diarias y genera recomendaciones automáticas de compra y resurtido en 3 semanas.

1

Semana 1: Conexión Ingesta SAP & Oracle a Unity Catalog

➔

2

Semana 2: Modelos IA Calibración de curvas de talla & Tobit

➔

3

Semana 3: En Producción Tableros directivos y alertas a CEDIS

Profundizar en el Análisis

Explora el desglose monetario del capital liberable o revisa el caso de inversión formal:

💰

Impacto Financiero

Análisis de dinero liberado, ventas recuperadas y auditoría de marcas oficiales

Dinero en Efectivo Liberado (-20 días)Dinero en Caja

$105.5M

Efectivo congelado en tenis que se libera al acelerar la rotación

Pagos de Marca Skechers AuditadosCuentas Claras

$34.75M

$1.75M USD revisados al instante sin errores de cálculo manual

Ahorro en Sistemas y ServidoresAhorro Anual

−$61k USD/año

Servidores viejos ($145k) → Nube Moderna Databricks ($84k)

Ventas Rescatadas con IAVenta Nueva

+$112M

20% de las ventas perdidas recuperadas en el primer año

Simulador: Dinero en Efectivo Liberado de Bodega

Cálculo sobre el costo total anual de mercancía ($1,925M MXN)

Días menos de mercancía parada en bodega: 20 días

Conservador (5d) Meta Proyecto (20d) Agresivo (35d)

Costo Anual de Mercancía: $1,925M MXN

Días actuales en bodega: 145 días

Días proyectados con Databricks: 125 días

Dinero en Efectivo Descongelado

$105,479,452

Costo Mercancía × 20d ÷ 365

Ventas Reales vs. Lo que se Pudo Vender

El sistema muestra cuántos tenis más se habrían vendido si el estante no se hubiera quedado vacío

Lectura clave: A partir del viernes, las ventas se detienen (línea gris) porque se acabaron los tenis. La línea verde muestra los clientes reales que llegaron buscando su número. La diferencia es el dinero que no entró a caja.

Auditoría Automática de Pagos de Licencia (Skechers)

Actualmente este cálculo es manual y tarda 2 semanas. Con Databricks se revisa al instante.

Blindaje Legal

Canal de Venta	Pares Auditados	Venta Neta MXN	Pago de Licencia 10%	USD @ 19.80	Estatus
Tiendas Charly	124,350	$215,487,250	$21,548,725	$1,088,319	✓ Conciliado
Tiendas Exclusivas	48,920	$84,875,800	$8,487,580	$428,665	✓ Conciliado
Tienda en Línea	27,303	$47,192,782	$4,719,278	$238,347	✓ Conciliado
TOTAL	200,573	$347,555,832	$34,755,583	$1,755,332	Reportado

Seguridad para Grupo Charly: La marca oficial (Skechers USA) puede auditar en cualquier momento. Tener los registros en orden evita multas y discusiones de contrato. Databricks crea un comprobante oficial inalterable de cada par vendido.

🚚

Impacto Operativo

Análisis operativo: producto agotado, reparto de tallas por ciudad y entregas desde el almacén central de Silao

Disponibilidad de Tallas en TiendaMeta Garantizada

94.7%

95 de cada 100 clientes encuentran su número a la primera (hoy solo 72)

Ocasiones con Producto AgotadoFaltantes

157,377

Veces en el año donde el comprador no encontró el calzado que buscaba

Multas de Mayoristas EvitadasMayoristas

$18.45M

Multas por entregar tarde o incompleto a Coppel y Liverpool

Reducción de Errores al ComprarComprobado

−32.8%

Error de Compras: 53.2% (Excel actual) → 35.7% (Predicción Inteligente)

Pronóstico Inteligente: Escenario Normal vs. Pico de Ventas

El sistema calcula la venta normal diaria y los picos fuertes de quincena para asegurar que nunca falten tenis en bodega.

Lectura clave: La franja naranja representa el "colchón de seguridad". Si las compras se mantienen dentro de la franja, no hay estantes vacíos. El sistema envía calzado automáticamente desde el almacén de Silao en cuanto el inventario baja del nivel seguro.

Demanda Real de Tallas por Cada Región

En el norte se compran números más grandes que en el sur. Databricks adapta cada paquete para que no sobren ni falten tenis.

25.5

26.0

26.5

27.0

27.5

28.0

30.0

Norte

13.5%

27.0%

18.5%

14.0%

12.2%

8.0%

6.8%

Centro

18.2%

22.1%

19.5%

14.0%

11.0%

8.2%

2.0%

Sureste

25.4%

20.1%

16.0%

10.0%

8.5%

4.0%

0.5%

Noroeste

10.5%

24.2%

22.0%

16.3%

12.0%

8.0%

4.0%

Aplicación práctica: Si se envían 4,500 pares al Norte, el sistema asigna automáticamente más pares de las tallas más pedidas (26 al 28) y solo lo necesario de las medidas lentas, sin que nadie tenga que hacerlo a mano.

Momento Exacto para Pedir Resurtido por Región

Calculado según los días que tarda en llegar el camión desde Silao y la velocidad con que se venden los tenis

Fórmula: Venta Diaria × Días de Envío + Colchón de Seguridad

Región Logística	Tiempo de Traslado	Venta Diaria Promedio	Colchón Extra	Inventario Mínimo para Pedir
Bajío (León, Celaya, Querétaro)	1 día	3.78 pares	+5.02 pares	8.8 pares
Centro (CDMX, Toluca)	2 días	1.20 pares	+0.27 pares	2.7 pares
Occidente (Guadalajara)	2 días	1.23 pares	+0.32 pares	2.8 pares
Norte (Monterrey, Saltillo, Torreón)	3 días	1.15 pares	+0.19 pares	3.6 pares
Sureste (Mérida, Cancún)	4 días	1.12 pares	+0.12 pares	4.6 pares
Noroeste (Tijuana, Ensenada)	5 días	1.13 pares	+0.12 pares	5.8 pares

Caso especial — Zona Fronteriza: Tijuana opera con IVA al 8% vs. 16% del resto del país. Databricks cuadra automáticamente ambas tasas en las cuentas corporativas, eliminando riesgos de multas con el SAT.

🎯

Caso de Inversión

Análisis costo-beneficio para el Consejo. Cifras comprobadas con datos reales de la operación de Charly.

Retorno de la Inversión en el Primer Año

382%

Por cada $1 MXN invertido en el proyecto, Grupo Charly recupera $3.82

Inversión total en Año 1 (Herramienta Databricks + Implementación)

−$3.2M MXN

Efectivo liberado por rotar 20 días más rápido el calzado en bodega

+$105.5M MXN

Ventas rescatadas al evitar estantes vacíos (rescatando solo el 20%)

+$112.6M MXN

Multas evitadas por entregas a tiempo a mayoristas (Coppel / Liverpool)

+$18.5M MXN

Ahorro anual en costos de mantenimiento y servidores antiguos

+$1.2M MXN

BENEFICIO ECONÓMICO TOTAL EN AÑO 1

+$234.6M MXN

Recuperación de la Inversión Mes a Mes

El proyecto se paga totalmente solo en los primeros 3 meses

Comparativa: Sistemas Actuales vs. Inteligencia Databricks

Por qué los sistemas tradicionales no pueden resolver esto solos

Capacidad Requerida	SAP (ERP Actual)	Oracle (Almacén Actual)	Con Databricks
Cálculo de venta normal vs. picos de quincena	❌ No disponible	❌ No disponible	✅ Automático
Detección de ventas perdidas por falta de talla	❌ No disponible	❌ No disponible	✅ Incluido
Surtido exacto de tallas según cada ciudad	❌ No disponible	❌ No disponible	✅ Personalizado
Auditoría de pagos de marca (Skechers) al instante	⚠️ Manual (2 semanas)	⚠️ Lento	✅ Tiempo real
Detección de qué tenis compran juntos los clientes	❌ No disponible	❌ No disponible	✅ Automático
Revisión continua para que el cálculo nunca falle	❌ No disponible	❌ No disponible	✅ Permanente
Pago solo por lo que se usa (sin servidores ociosos)	❌ Costo fijo alto	❌ Costo fijo alto	✅ Flexible

Aclaración clave para el Consejo: Databricks no reemplaza a SAP ni a Oracle. Funciona como un cerebro analítico que lee las ventas diarias, calcula con Inteligencia Artificial cuántos tenis comprar y le envía las cantidades exactas a SAP para su aprobación. Cero riesgo de parar la operación.

Plan de Trabajo en 5 Etapas con Aprobación de Finanzas

24 semanas divididas en 5 pasos donde cada etapa debe demostrar ganancias reales antes de pasar a la siguiente

Semanas 1–4 · Fase 1 (Revisión de Ventas Perdidas)

Conexión a sistemas y confirmación de los $563M en ventas no realizadas

Lectura de tickets de caja y almacén para medir con exactitud cuánto dinero se pierde cuando se agota una talla.

Compuerta 1: Validación formal con Finanzas. Si las ventas perdidas demostradas son menores a $300M, el proyecto se cancela sin costo.

Semanas 5–8 · Fase 2 (Ajuste del Cerebro Predictivo)

Ajuste del modelo inteligente con un año completo de historia

Comprobación con ventas de 52 semanas pasadas, tomando en cuenta quincenas, promociones y partidos de fútbol.

Compuerta 2: El sistema debe reducir en al menos 25% el error al pedir calzado en comparación con las hojas de Excel.

Semanas 9–14 · Fase 3 (Tallas por Región y Liberación de Dinero)

Envío de tallas según el perfil de cada tienda y liberación de efectivo ($105.5M)

Eliminación de paquetes fijos para mandar solo lo que se vende y evitar rematar producto al 50%.

Compuerta 3: Confirmación contable de los 20 días menos de mercancía parada y dinero disponible en caja.

Semanas 15–20 · Fase 4 (Prueba Real en 20 Tiendas)

Prueba en 20 tiendas con el nuevo sistema frente a 20 tiendas tradicionales

Avisos automáticos 5 días antes de que se acabe una talla y pedidos sugeridos listos para autorizar.

Compuerta 4: Aumento en ventas de al menos 4.5% en las tiendas de prueba.

Semanas 21–24 · Fase 5 (Lanzamiento en Toda la Cadena)

Extensión a las +150 tiendas del país y entrega al equipo interno

Conexión definitiva con SAP, tablero automático de pagos Skechers y reporte de resultados para el Consejo.

Cierre: Herramienta operando al 100% en manos del personal de Grupo Charly.

TREBOLA · PARTNER CERTIFICADO DATABRICKS PRODUCCIÓN VALIDADA · 1.39M TRANSACCIONES

Arquitectura Técnica Databricks Lakehouse
Motor Photon, Delta Live Tables y Unity Catalog
procesando la cadena de suministro de Grupo Charly en tiempo real.

Databricks actúa como el cerebro analítico central: ingesta asíncrona de tickets desde SAP (POS) y Oracle (WMS CEDIS Silao), depuración automática con reglas de calidad en Delta Lake, modelado predictivo de demanda con Feature Store y auditoría inalterable de regalías para Skechers USA.

14.3 LTS

Runtime Apache Spark con Photon Engine C++ vectorizado

< 800ms

Latencia de consulta con Databricks SQL Serverless

$84k USD

Costo anual en nube elástica (vs $145k de servidores viejos)

1. Pipeline Medallón en Producción (Bronze → Silver → Gold)

Flujo continuo de datos que transforma transacciones crudas en órdenes de compra optimizadas para SAP

Cluster: 2–8 workers (i3.xlarge) · Liquid Clustering Activo

CAPA BRONZE · INGESTIÓN Auto Loader (cloudFiles)

Ingestión Continua Streaming

Captura asíncrona de archivos desde SAP POS, Oracle WMS y e-Commerce con inferencia y evolución automática de esquema sin caídas ni mantenimiento.

Transacciones:1,390,000 tickets

Velocidad:< 12 seg por lote

Formato:Delta Lake crudo

📁 entidad_retail.bronze.pos_tickets

➔

CAPA SILVER · CALIDAD Delta Live Tables + Photon

Limpieza, Deduplicación & Fiscal

Validación de expectativas automáticas con @dlt.expect_or_drop. Elimina duplicados, homologa tallas y cuadra el régimen fiscal frontera (Tijuana 8% vs 16% nacional).

Calidad de Datos:0% registros corruptos

Aceleración:Motor Photon 3.2x

Conciliación SAT:100% auditable

📁 entidad_retail.silver.demanda_tiendas_diaria

➔

CAPA GOLD · INTELIGENCIA Feature Store + MLflow

Modelado Predictivo de Demanda

Generación de variables de demanda latente des-censurada para modelos LightGBM Quantile. Proyecta compras por tienda, talla y región a 12 semanas.

Precisión Forecast:95% de confianza

Días Inventario:Baja de 178 a 125 días

Tracking:MLflow Registry

📁 entidad_retail.gold.kpis_inventario_ejecutivo

➔

CONSUMO & ACCIÓN Databricks SQL Serverless

Decisiones y Órdenes a SAP

Alimentación inmediata del Tablero Ejecutivo, alertas automáticas de desabasto y órdenes de resurtido enviadas directamente a SAP sin intervención manual.

Latencia:Subsegundo (<800ms)

Integración:API REST a SAP ERP

Auditoría:Unity Catalog

⚡ Torre de Control Charly

2. Gobernanza y Linaje de Datos con Unity Catalog (Data Lineage)

Trazabilidad criptográfica inalterable desde la caja registradora hasta el estado financiero del Consejo

Linaje de Datos de Extremo a Extremo (Auditoría en Tiempo Real de Cada Par Vendido):

TICKET REAL

Tienda León 014

Ticket #014-98241 · Calzado Charly PFX Talla 27.5

➔

S3 / LANDING

Auto Loader Ingest

cloudFiles S3 Bucket · Ingesta streaming

➔

DELTA LAKE

Silver Validation

Regla @dlt.expect_or_drop aplicada

➔

ML PREDICTION

Gold Feature Store

Curva de talla regional calibrada

➔

DECISIÓN CFO
Torre de Control
Métricas auditadas y orden de resurtido

Control de Acceso Basado en Roles (RBAC) & Enmascaramiento Dinámico

Selecciona un rol para comprobar cómo Unity Catalog protege la información confidencial de Grupo Charly:

3. Código Fuente Real en Producción (PySpark & SQL)

Scripts y notebooks desarrollados para Grupo Charly, ejecutables directamente en Databricks Workspace

PYTHON (PySpark DLT) demo/notebooks/01_bronze_ingestion_autoloader.py

4. Eficiencia de Costos: Nube Databricks vs. Servidores Físicos

Por qué la nube elástica reduce el gasto operativo en un 42% anual

INFRAESTRUCTURA ANTERIOR

Servidores Físicos On-Premise

$145,000 USD / año

Servidores encendidos 24/7 incluso de madrugada sin operaciones
Mantenimiento físico y licencias fijas sin importar el volumen
Sin aceleración de IA: cálculos de demanda tardan 2 semanas en SAP
Costo de capital estancado en hardware depreciable

DATABRICKS LAKEHOUSE

Nube Elástica Auto-Scalable (AWS us-east-1)

$84,000 USD / año

Apagado automático: Los clusters se apagan tras 15 minutos sin uso
Motor Photon: Procesa 1.39M de registros en menos de 12 segundos
Cero inversión en fierros: Gasto 100% operativo deducible (OPEX)
Ahorro garantizado: $61,000 USD anuales solo en costos de cómputo

Caso de Negocio · Databricks Lakehouse

Diagnóstico de Ventas Perdidas:
$563 Millones MXN al año
por calzado agotado y dinero atorado en bodega.

Evidencia Técnica: Arquitectura Medallón en Producción

¿Dónde y Por Qué se Pierde el Dinero?

Falta de Calzado en Tallas Clave (26.0–28.0)

Mercancía Mal Repartida desde el Almacén

Cálculo de Compras a Mano en Hojas de Excel

¿En Dónde se Pierden los $563M MXN?

Demostración Paso a Paso de las Ventas Perdidas ($563M MXN)

Caso Real: Tienda Charly Plaza Mayor (León, Gto.)

Casos Reales Comprobados (Tienda por Tienda)

¿Cuánto dinero recupera Charly si solo rescatamos al 20%?

Impacto en las Personas: De Trabajar a Ciegas a Tener Certeza Total

Vendedor de Piso

Planeador de Demanda

Director de Finanzas & DG

¿Cómo se implementa sin interrumpir la operación actual?

Simulador: Dinero en Efectivo Liberado de Bodega

$105,479,452

Ventas Reales vs. Lo que se Pudo Vender

Auditoría Automática de Pagos de Licencia (Skechers)

Pronóstico Inteligente: Escenario Normal vs. Pico de Ventas

Demanda Real de Tallas por Cada Región

Momento Exacto para Pedir Resurtido por Región

Recuperación de la Inversión Mes a Mes

Comparativa: Sistemas Actuales vs. Inteligencia Databricks

Plan de Trabajo en 5 Etapas con Aprobación de Finanzas

Arquitectura Técnica Databricks Lakehouse
Motor Photon, Delta Live Tables y Unity Catalog
procesando la cadena de suministro de Grupo Charly en tiempo real.

1. Pipeline Medallón en Producción (Bronze → Silver → Gold)

Ingestión Continua Streaming

Limpieza, Deduplicación & Fiscal

Modelado Predictivo de Demanda

Decisiones y Órdenes a SAP

2. Gobernanza y Linaje de Datos con Unity Catalog (Data Lineage)

Control de Acceso Basado en Roles (RBAC) & Enmascaramiento Dinámico

3. Código Fuente Real en Producción (PySpark & SQL)

4. Eficiencia de Costos: Nube Databricks vs. Servidores Físicos

Servidores Físicos On-Premise

Nube Elástica Auto-Scalable (AWS us-east-1)

Diagnóstico de Ventas Perdidas: $563 Millones MXN al año por calzado agotado y dinero atorado en bodega.

Evidencia Técnica: Arquitectura Medallón en Producción

¿Dónde y Por Qué se Pierde el Dinero?

Falta de Calzado en Tallas Clave (26.0–28.0)

Mercancía Mal Repartida desde el Almacén

Cálculo de Compras a Mano en Hojas de Excel

¿En Dónde se Pierden los $563M MXN?

Demostración Paso a Paso de las Ventas Perdidas ($563M MXN)

Caso Real: Tienda Charly Plaza Mayor (León, Gto.)

Casos Reales Comprobados (Tienda por Tienda)

¿Cuánto dinero recupera Charly si solo rescatamos al 20%?

Impacto en las Personas: De Trabajar a Ciegas a Tener Certeza Total

Vendedor de Piso

Planeador de Demanda

Director de Finanzas & DG

¿Cómo se implementa sin interrumpir la operación actual?

Simulador: Dinero en Efectivo Liberado de Bodega

$105,479,452

Ventas Reales vs. Lo que se Pudo Vender

Auditoría Automática de Pagos de Licencia (Skechers)

Pronóstico Inteligente: Escenario Normal vs. Pico de Ventas

Demanda Real de Tallas por Cada Región

Momento Exacto para Pedir Resurtido por Región

Recuperación de la Inversión Mes a Mes

Comparativa: Sistemas Actuales vs. Inteligencia Databricks

Plan de Trabajo en 5 Etapas con Aprobación de Finanzas

Arquitectura Técnica Databricks Lakehouse Motor Photon, Delta Live Tables y Unity Catalog procesando la cadena de suministro de Grupo Charly en tiempo real.

1. Pipeline Medallón en Producción (Bronze → Silver → Gold)

Ingestión Continua Streaming

Limpieza, Deduplicación & Fiscal

Modelado Predictivo de Demanda

Decisiones y Órdenes a SAP

2. Gobernanza y Linaje de Datos con Unity Catalog (Data Lineage)

Control de Acceso Basado en Roles (RBAC) & Enmascaramiento Dinámico

3. Código Fuente Real en Producción (PySpark & SQL)

4. Eficiencia de Costos: Nube Databricks vs. Servidores Físicos

Servidores Físicos On-Premise

Nube Elástica Auto-Scalable (AWS us-east-1)

Comprobante y Auditoría de Datos Reales

Blueprint Técnico · Databricks Lakehouse para Grupo Charly

Ingestión Continua y Streaming de Ventas

Limpieza, Deduplicación y Conciliación Fiscal

Modelado de Demanda Óptima por Tienda y Talla

Decisiones Ejecutivas y Órdenes a SAP

Control de Acceso Basado en Roles (RBAC) & Enmascaramiento Dinámico

Diagnóstico de Ventas Perdidas:
$563 Millones MXN al año
por calzado agotado y dinero atorado en bodega.

Arquitectura Técnica Databricks Lakehouse
Motor Photon, Delta Live Tables y Unity Catalog
procesando la cadena de suministro de Grupo Charly en tiempo real.