Los más de 2,000 puntos de venta que congregan las marcas Inkafarma y Mifarma diariamente generan información relevante sobre ventas y, en general, patrones de consumo de sus clientes. Así, levantan a diario información por regiones en distintas bases de datos que finalmente se concentraban en dos servidores diferentes. El problema para el cliente consistía en que, si bien es cierto se recogía la data con mediana tranquilidad, resultaba difícil de analizar en tanto estos grandes volúmenes apenas conseguían concentrarse (con horas de desfase) y tomaba más de un día el generar insights a partir de su información.

El hecho de que la data generada por ambas cadenas se albergue en dos servidores diferentes se explica por el hecho de que Mifarma había sido recientemente adquirida por Intercorp, holding empresarial peruano que posee la propiedad de Inkafarma. En consecuencia, la integración de la data tanto de Inkafarma como de Mifarma se presentó como todo un reto. En ese sentido, Rolando Castro, Director de TI de Farmacias Peruanas, refiere: “Hay un visión de InRetail de migrar nuestra información a la nube. En el caso de Farmacias Peruanas la complejidad era mayor pues no se trataba de solo un sistema, sino de dos sistemas diferentes en proceso de integración. No podíamos convivir con dos sistemas de información distintos. Existía el problema de la lentitud en las cargas, lo que estaba dificultando nuestro objetivo de democratizar la data.”

Las fuentes de datos para ambas marcas, Inkafarma y Mifarma, eran las ventas de las farmacias ubicadas a nivel nacional. En el caso de Mifarma, la data se concentraba en una base de datos Oracle albergada in-house en las oficinas de la empresa; Inkafarma lo hacía también en una base de datos Oracle ubicada en un data center de IBM. En ese sentido, la necesidad de Farmacias Peruanas era analizar dicha data lo más pronto posible antes del ‘siguiente día’ para poder, a partir del análisis de las ventas, tomar decisiones de gestión el ‘día previo’.

Antes de que el cliente llegue a Xertica, el proceso en mención era lento y la información demoraba alrededor de nueve horas en procesar. Con la integración de las operaciones de ambas marcas, el riesgo de que el tratamiento de datos se vuelva aún más lento crecía.