Cómo CMCC Foundation Usa Make para Reducir los Errores de RR. HH. un 65% y Acelerar las Compras un 85%
CMCC Foundation automatizó flujos de trabajo fragmentados entre MongoDB, SAP y Monday.com usando Make, reduciendo los errores de introducción de datos de RR. HH. un 65% y el tiempo de solicitud de compras un 85% durante una importante reorganización.
Impacto
65%
Reducción de errores de introducción de datos de RR. HH.
50%
Reducción del tráfico de correo electrónico relacionado con RR. HH.
85%
Mejora en la velocidad de introducción de solicitudes de compra
78%
Reducción de errores de introducción de datos de compras
60%
Reducción en llamadas de verificación de estado
50% less
Tiempo para identificar dependencias de flujo de trabajo
Desafío
Una importante reorganización expuso flujos de trabajo manuales frágiles entre sistemas desconectados, sin visibilidad sobre cómo los cambios en un área afectarían en cascada a más de 250 procesos interdependientes.
Solución
Se desplegó Make para automatizar los flujos de datos entre MongoDB, JotForm, SAP S/4HANA y Monday.com, con Make Grid proporcionando un mapeo visual de dependencias entre todos los escenarios.
Herramientas y tecnologías
Lo que dicen los líderes
“Make aportó flexibilidad, una interfaz sin código fácil de usar y un soporte excepcional, ampliando significativamente lo que podemos hacer.”
“Make Grid nos muestra qué flujos de trabajo se ven afectados cuando algo cambia... comprobar más de 250 escenarios manualmente llevaría días.”
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Historia completa
CMCC Foundation, una organización sin fines de lucro europea de investigación climática, se enfrentó a un reto crítico durante su reorganización de 2024: los silos de datos entre MongoDB, JotForm, SAP S/4HANA y Monday.com creaban flujos de trabajo frágiles e interdependientes gestionados manualmente a través de Excel y correo electrónico. Los cambios en un departamento podían interrumpir procesos en otros sin ninguna visibilidad.
El equipo de TI desplegó la plataforma de automatización de Make para unificar los flujos de datos en todos los sistemas. Las automatizaciones capturaban las entradas de JotForm, las enrutaban a través de MongoDB, activaban los flujos de trabajo de adquisiciones de SAP y actualizaban los tableros de Monday.com, todo sin intervención manual.
Para gestionar la complejidad de más de 250 escenarios interconectados, adoptaron Make Grid, un mapeador visual de dependencias que muestra qué flujos de trabajo se ven afectados antes de realizar cualquier cambio. Lo que habría requerido días de revisión manual ahora lleva minutos.
Los resultados fueron inmediatos: los errores de introducción de datos de RR. HH. cayeron un 65%, el tráfico de correo electrónico relacionado con RR. HH. bajó un 50%, las entradas de solicitudes de compra se aceleraron un 85%, los errores de compras cayeron un 78%, las llamadas de verificación de estado se redujeron un 60% y el tiempo para identificar dependencias de flujo de trabajo se redujo a la mitad.