El caso de Easyfish: Cómo la analítica mejoró la trazabilidad y control de operaciones

Acompañamos a Easyfish en la construcción de su primera infraestructura analítica, conectando datos operativos y comerciales para mejorar la trazabilidad, eficiencia y toma de decisiones en su cadena logística.

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El reto: Desorden operativo y falta de visibilidad

EasyFish es una empresa pequeña que actúa como intermediaria entre grandes supermercados europeos y plantas de procesamiento en Asia, especialmente China. Su negocio se centra en la compra y entrega de pescado congelado, un producto que puede ser capturado hasta un año antes de llegar a su destino final. 

A pesar del volumen y complejidad de su operación, EasyFish no contaba con herramientas de Business Intelligence ni procesos analíticos establecidos. Su información estaba almacenada en un ERP a medida con múltiples limitaciones: era difícil exportar datos, visualizar pedidos activos o tener una vista clara del estado de los lotes en curso. 

Las decisiones del día a día se tomaban en base a hojas de cálculo aisladas, con datos duplicados o incompletos. Y, ante solicitudes de los supermercados con seis meses de anticipación, la dirección no podía responder rápidamente preguntas clave como: 

  • ¿Qué tenemos en curso y en qué estado está cada lote? 

  • ¿Hay procesos detenidos? ¿Por qué? 

  • ¿Llegaremos a tiempo? ¿Qué riesgos hay? 

La necesidad era clara: dejar de “navegar a ciegas” y construir una base sólida para tomar decisiones operativas y comerciales con confianza. 

Nuestra aplicación de gestión registraba muchos datos de los procesos pero no podíamos visualizar los datos de forma comprensible ni sacar conclusiones. Dedicábamos mucho tiempo al filtrar los datos e interpretarlos.

Joan Gimbernat - CEO de Easy Fish

Nuestro diagnóstico: Más allá de visualizar, organizar y estructurar

Desde Prenomics entendimos que el reto iba mucho más allá de crear dashboards: se trataba de construir, desde cero, una infraestructura de datos que permitiera a EasyFish tener control real sobre su operación. 

En la primera reunión, surgieron muchas necesidades. Nuestro primer paso fue identificar cuáles eran las preguntas clave del negocio y trabajar desde ahí hacia atrás. Detectamos problemas de duplicación de datos, estructuras inconsistentes y la falta de una lógica analítica común entre las distintas áreas (administración, pedidos, crédito y caución, etc.). 

Lo que EasyFish no había visto aún era que muchos de sus dolores —como demoras en cobros, errores de stock, o falta de proyección de precios— podían resolverse al ordenar su información y construir una base analítica mínima viable sobre la cual crecer. Actuamos como traductores entre su operación comercial y la lógica de datos que requerían para escalar. 

Qué hicimos: Una base de datos sólida y visualización útil desde el día uno

Dividimos el proyecto en fases prácticas y co-creadas, iterando en función de sus prioridades: 

  1. Mapeo de necesidades y extracción de datos 
    Tuvimos reuniones con su equipo y con los técnicos del ERP para entender cómo extraer los datos. Definimos un modelo inicial enfocado en los lotes de pescado y sus líneas de pedido, priorizando las entregas a supermercados.

  2. Construcción del Data Warehouse 

    Creamos una base de datos mínima con la lógica de negocio integrada: qué producto, para qué cliente, en qué estado, en qué fecha. Este primer “bloque” sirvió como punto de partida para otras áreas. 

  3. Dashboards en Intelek 

    Desplegamos visualizaciones interactivas en nuestra plataforma (Intelek), sabiendo que EasyFish estaba determinando qué quería ver y necesitaba ciertas iteraciones para perfeccionar el BI. Aquí el acompañamiento fue clave: aportamos visión, guiamos decisiones de diseño y adaptamos los dashboards a medida que su estrategia evolucionaba. 

  4. Nuevos módulos analíticos 

    Ampliamos el alcance hacia:  el área administrativa (seguimiento de pagos, retrasos y fechas clave), crédito y caución (identificación de demoras promedio y mejora de control financiero) y movimientos aduaneros (trabajamos con datos de terceros para analizar los tiempos de tránsito del pescado desde planta hasta destino, lo que también ayuda a proyectar internamente precios de forma más estratégica). 

Todo esto fue posible gracias a una arquitectura escalable y abierta, con tecnologías open source, y un enfoque flexible que permitiera adaptarse al ritmo cambiante de EasyFish. 

La gestión de datos con Intelek nos ha permitido interpretar y trabajar la información compleja de nuestro negocio de forma eficiente y rápida. La posibilidad de combinar diferentes variables de todas las formas posibles nos ha permitido visualizar oportunidades de mejora y, a la vez, disponer de la información imprescindible para tomar decisiones de forma rápida. Este análisis nos ha llevado a un nivel superior conduciéndonos a integrar a la IA en los procesos más administrativos de la compañía, potenciar la información comercial de forma exponencial y llegar a más proveedores y clientes, regularmente y sin errores. En un mercado global como el que Easyfish trabaja con distintas zonas horarias, la velocidad al responder a los clientes es esencial, y facilitar la información de las operaciones en curso en el momento es un valor añadido. El equipo que gestiona Intelek es el compañero ideal de viaje en nuestro proyecto que ayuda a la gestión de datos para que tengas el tiempo suficiente para pensar y tomar las decisiones adecuadas de forma eficiente y rápida.

Joan Gimbernat - CEO de Easy Fish
Ejemplo de Intelek BI (Smart Analytics) en el caso Easy Fish
Ejemplo de Intelek BI (Smart Analytics) en el caso Easy Fish

El impacto: Visibilidad diaria, decisiones más rápidas y procesos más limpios

La solución creada en Intelek ha permitido a EasyFish pasar de un entorno manual y desordenado a una operación apoyada en datos, con uso diario del BI por parte del equipo. 

  • Ahorro de tiempo significativo: ahorro de 20% de tiempo aproximadamente. Tareas como filtrado de información, migración a excel y generación de conclusiones estratégicas, ahora se realizan de manera automatizada.  

  • Seguimiento claro de lotes y pedidos: trazabilidad total de qué productos están en tránsito, entregados o detenidos. 

  • Mejor control del riesgo financiero: visibilidad sobre cobros pendientes y tiempos promedio de pago por cliente. 

  • Apoyo estratégico en compras: análisis de tendencias y evolución de precios que sirven como base para anticiparse. 

Todo el mundo en la compañía visualizar la información de la misma manera y ahorramos reuniones e interrupciones durante el horario de trabajo. Las personas son más autónomas. La parte comercial está más involucrada en el seguimiento de la operativa con los clientes y pueden dar más información y servicio sin tener que consultar a otros departamentos.

Joan Gimbernat -CEO de Easy Fish

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