La cadena de gimnasios alemana all inclusive Fitness ha renovado su infraestructura de datos en colaboración con el especialista datasolut y el distribuidor de Microsoft ADN. La nueva plataforma basada en Azure Databricks permite ejecutar modelos de machine learning, aplicaciones de IA y una creciente cartera de casos de uso orientados a datos en sus casi 200 establecimientos.
Con más de 712.000 socios y una red de casi 200 establecimientos, all inclusive Fitness es uno de los mayores operadores de gimnasios en Alemania. El crecimiento sostenido de los últimos años había desbordado la arquitectura de datos existente. La empresa ha concluido ahora una renovación integral de su plataforma que consolida fuentes de datos, estandariza los procesos de tratamiento y sienta las bases técnicas para la inteligencia artificial, incluyendo un motor de ventas predictivo con un potencial de ingresos anuales en el rango de decenas de millones de euros.
La reestructuración de la infraestructura de datos se llevó a cabo en colaboración con datasolut, especialista en datos e inteligencia artificial con sede en Colonia. ADN, distribuidor autorizado por Microsoft, proporcionó en segundo plano el acceso a la infraestructura en la nube y servicios complementarios de capacitación.
El núcleo de la nueva arquitectura es una plataforma Databricks desplegada sobre una Azure Landing Zone siguiendo las mejores prácticas del sector. La estructura se basa en el principio de arquitectura Medallion, que organiza los datos en tres capas —bronce, plata y oro— e introduce controles de calidad claros, lógicas de transformación estandarizadas y una gobernanza de datos coherente en todos los flujos de información. Los procesos ETL y ELT distribuidos en sistemas dispares han sido reemplazados por pipelines unificados, y verificaciones automatizadas garantizan la calidad de los datos de forma continua.
Los datos corporativos procedentes de múltiples fuentes —incluida la base de datos de socios— se integran en la plataforma, se unifican y quedan disponibles tanto para informes como para cargas de trabajo de aprendizaje automático. Un panel de control centralizado ofrece visibilidad completa sobre los costes de uso de Azure y Databricks, mientras que la
monitorización de seguridad automatizada opera de manera continua en segundo plano.
El primer resultado productivo de esta arquitectura es un entorno de machine learning en el que los modelos pueden desarrollarse, probarse y desplegarse de forma estructurada. La aplicación más relevante es lo que la empresa denomina un motor de ventas impulsado por IA. El sistema realiza predicciones de churn —estimando la probabilidad de que los socios cancelen su membresía—, calcula el valor del cliente y prioriza las oportunidades de venta en consecuencia. La empresa ha indicado que el impacto económico de esta sola aplicación representa un potencial anual en el rango de decenas de millones de euros, aunque no ha divulgado una cifra concreta.
Paralelamente al desarrollo técnico, datasolut ejecutó un programa de formación dirigido al personal de análisis de datos y gestión. El objetivo era dotar a los equipos internos de la capacidad para identificar y desarrollar nuevos casos de uso de forma autónoma, reduciendo la dependencia a largo plazo de consultores externos.
«El factor decisivo hoy en día es la interacción entre la arquitectura, la comprensión de los datos y la capacitación del personal. Para all inclusive Fitness, hemos creado una plataforma que no solo es escalable, sino que también aporta valor real en el día a día», declaró Vinzent Wuttke, director general de datasolut.
Desde el lado del cliente, el impacto de la plataforma se describe en términos operativos. «Nuestro objetivo era alinear consistentemente la estrategia de datos con el crecimiento. Junto con datasolut, estamos avanzando de manera decisiva en nuestra posición de partida, hacia decisiones más rápidas y basadas en datos e información», afirmó Nico Miller, director de Rendimiento Digital y Activación de Socios de all inclusive Fitness.
Julian Scholl, científico de datos de la empresa, destacó el beneficio estructural: «Con la nueva plataforma, centralizamos fuentes de datos, lógica de negocio y análisis. Esto crea una base de datos coherente para toda la empresa y nos permite desarrollar e implementar soluciones de reporting, machine learning e IA de manera significativamente más rápida.»
El papel de ADN en el proyecto consistió en facilitar el acceso a los servicios en la nube de Microsoft, la documentación de mejores prácticas y las ofertas de formación complementarias. El distribuidor no dirigió la implementación técnica, pero proporcionó el ecosistema de socios a través del cual datasolut accedió a las herramientas de Databricks y Azure.
Entre los resultados mensurables, la empresa señala la capacidad de integrar nuevas fuentes de datos en minutos en lugar de días, y de llevar modelos de machine learning a producción en cuestión de semanas. La compañía ha identificado una cartera de casos de uso adicionales que serán desarrollados sobre la plataforma en los próximos meses.
Las aplicaciones previstas incluyen análisis de siguiente mejor acción para el recorrido del socio, modelos de predicción del valor del cliente durante toda su vida, una base de datos consolidada para análisis de inteligencia empresarial, análisis de ubicaciones asistidos por IA para la planificación de la expansión y optimización de establecimientos, mantenimiento predictivo para la gestión de equipos e inversiones, una visión de 360 grados del cliente como base para nuevos modelos de servicio, y previsión de demanda para la planificación de capacidad y recursos humanos.
La arquitectura modular de la plataforma está concebida para permitir que los nuevos casos de uso pasen del concepto a la producción en cuestión de semanas. El proyecto ilustra un patrón cada vez más común entre las empresas de consumo de tamaño medio: el despliegue de plataformas de datos nativas en la nube no solo como mejoras de infraestructura, sino como el principal instrumento para operacionalizar la inteligencia artificial a escala.
El Dr. Jakob Jung es redactor jefe de Security Storage y Channel Germany. Lleva más de 20 años trabajando en el periodismo especializado en TI. A lo largo de su carrera ha colaborado con Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (almacenamiento y centros de datos) y ChannelBiz. Además, colabora como freelance con numerosas publicaciones del sector de las TI, entre las que se incluyen Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider y ZDnet. Sus temas principales son el canal, el almacenamiento, la seguridad, los centros de datos, los sistemas ERP y CRM.
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