Samsonite LATAM unifica su operación regional de datos sobre Snowflake

Samsonite es una de las compañías de equipaje más reconocidas del mundo, con una operación regional que integra múltiples marcas, tiendas físicas, canales digitales y mercados.

Para fortalecer sus capacidades de datos en Latinoamérica, la compañía trabajó junto a Exomindset, Snowflake Select Partner, en el diseño e implementación de una plataforma regional unificada sobre Snowflake.

Samsonite
Exomindset
Snowflake

El proyecto en cifras

7
mercados
8
marcas
350+
tiendas físicas y 20 tiendas online
8
ecosistemas de datos integrados
15+
pipelines automatizados
8
proyectos dbt
~4 meses
de diseño a implementación

El desafío

El crecimiento del negocio digital había dado lugar a un ecosistema de datos cada vez más complejo y fragmentado.

Sistemas desconectados

La información estaba distribuida entre plataformas de e-commerce, sistemas de gestión de pedidos, herramientas de marketing y soluciones de atención al cliente.

Procesos manuales

Obtener una visión comercial integrada requería cruzar manualmente datos provenientes de distintas fuentes, cada una con su propia tecnología y estructura.

Seguridad y escalabilidad

Samsonite necesitaba unificar la información, automatizar su actualización, proteger los datos personales y sumar nuevos casos de uso sin rediseñar la plataforma.

La solución

Una plataforma regional construida sobre Snowflake. Exomindset diseñó una plataforma que centraliza en Snowflake la información comercial, operativa y digital de Samsonite LATAM, integrando los sistemas de e-commerce, analítica web, gestión de pedidos, punto de venta, catálogo de productos y atención al cliente de la región.

La arquitectura organiza los datos en diferentes capas y mantiene su trazabilidad de punta a punta. La información ingresa en su formato original, luego se estandariza y finalmente se publica como datasets curados, con definiciones consistentes para su consumo.

Sistemas de origen
Shopify
Google Analytics 4
Oracle OMS
LINX & LINX OMS
Retail Pro Prism
JasperX PIM
Gorgias
→
Ingesta y orquestación
Apache Airflow (AWS MWAA)
⇅
Transformaciones dbt
→
Plataforma de datos
Snowflake
Datos crudos
(Landing)
→
Datos curados
(Trusted)
→
Capa
semántica
Protección de datos por diseño: enmascarado en desarrollo, políticas dinámicas por rol en producción.
→
Consumo
Activación de marketing
(caso de uso inicial)
Analítica y BI
(Dashboards, autoservicio)
IA y analítica avanzada
Base de datos unificada
Gobernanza integral
Escalable y segura
Arquitectura lista para IA

Datos preparados para la activación de marketing

Los datos comerciales se publican segmentados por mercado y marca, y alimentan la plataforma de marketing mediante mecanismos de captura de cambios, de modo que las campañas usan información actualizada diariamente desde los sistemas transaccionales de origen.

Protección de datos desde el diseño

La protección de datos personales se resolvió mediante un enfoque diferenciado:

  • En desarrollo: la información personal se enmascara irreversiblemente durante la ingesta, preservando su utilidad para pruebas.
  • En producción: las políticas dinámicas de Snowflake determinan qué información puede visualizar cada usuario según su rol.

Un inventario de columnas sensibles permite identificar y controlar la información que requiere protección.

El impacto

Una fuente común de información

Datos comerciales, operativos y digitales de siete mercados y ocho marcas, organizados bajo definiciones consistentes.

Actualizaciones automatizadas

Pipelines programados y escalonados, con notificaciones ante posibles fallas.

Protección auditable

Información personal protegida desde el diseño mediante controles diferenciados por ambiente y rol.

Marketing más accionable

Campañas alimentadas con datos transaccionales actualizados diariamente.

Una base preparada para crecer

Una capa curada que permite incorporar nuevos casos de analítica avanzada e inteligencia artificial sin reconstruir la plataforma.

Tecnologías

Snowflake
dbt
Apache Airflow
AWS MWAA
Python
BigQuery
Oracle
SQL Server
MySQL