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ANDREA MILANO AI
Caso de estudio

Software Propietario de Gestión de IA

El cliente se enfrentaba a una latencia de 48 horas en las decisiones de precios debido a la fragmentación de datos en hojas de cálculo y controles manuales en más de 14 diferentes portales mayoristas.

Sede operativa: Berlin, GermanySector objetivo: Agri-foodIdioma operativo: German

Contexto Operativo

El cliente se enfrentaba a una latencia de 48 horas en las decisiones de precios debido a la fragmentación de datos en hojas de cálculo y controles manuales en más de 14 diferentes portales mayoristas.

Arquitectura del Sistema

  • Red de Scraping Distribuida: Implementación de spiders en Scrapy sobre una red de proxies rotativos para recopilar datos de precios de forma asincrónica cada 15 minutos.
  • Orquestación de Cola de Tareas: Utilización de Celery con Redis como message broker para manejar tareas de normalización de datos de alta concurrencia.
  • Motor de Análisis Predictivo: Desarrollo de un algoritmo en Pandas/NumPy para cruzar los datos de APIs meteorológicas en tiempo real con registros históricos de la cadena de suministro y prever la escasez.

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