Previsión USD–KZT para Minería — Socio de Dynamics 365 Awara IT

Kostanay Minerals se enfrentó a una volatilidad significativa en sus ganancias impulsada por las fluctuaciones en el tipo de cambio USD a KZT. La previsión manual utilizando herramientas heredadas requería una semana de esfuerzo del analista y producía una precisión inconsistente, lo que ralentizaba la planificación financiera y aumentaba la exposición al riesgo cambiario.

Awara IT implementó un modelo predictivo de Azure Machine Learning integrado con Power BI Premium, capacitó al equipo de análisis de Kostanay y puso en funcionamiento el modelo como un servicio programado. La solución redujo la preparación de la previsión de una semana a una hora, recortó los costes de IT estimados en 35.000 $ y proporcionó previsiones repetibles y auditables que pueden incorporarse a los flujos de trabajo de planificación financiera y cobertura. Awara IT actuó como socio de implementación capaz de Microsoft Dynamics 365, asegurando que el diseño esté listo para la integración con Dynamics 365 Finance para los procesos de tesorería y planificación posteriores.

Cliente / Industria / País

Kostanay Minerals es una empresa minera con sede en Kazajistán, centrada en la extracción y procesamiento de productos básicos minerales. Un operador regional de tamaño mediano, la empresa gestiona varios sitios en la región de Kostanay y mantiene equipos centralizados de finanzas y análisis que apoyan la toma de decisiones operativas en todo el negocio.

Desafío de negocio

La volatilidad del tipo de cambio entre el dólar estadounidense y el tenge kazajo (KZT) tuvo un impacto directo y medible en los márgenes y las previsiones de flujo de efectivo de Kostanay Minerals. La previsión existente se basaba en hojas de cálculo, extractos de Tableau y pipelines de exportación de 1C que requerían una conciliación manual, produciendo previsiones que tardaban hasta una semana en prepararse y validarse.

La empresa también carecía de un flujo de trabajo de reentrenamiento e implementación automatizado y tenía una experiencia interna limitada con el aprendizaje automático en la nube. Esta combinación aumentó el costo de mantener las previsiones, ralentizó la capacidad de la empresa para responder a los movimientos cambiarios y limitó la capacidad del equipo de finanzas para integrar las previsiones en decisiones oportunas de cobertura u operativas.

Por qué se eligió Dynamics 365

El compromiso utilizó Microsoft Azure Machine Learning y Power BI porque la pila de Microsoft proporcionó el camino más directo para operacionalizar modelos predictivos e integrar los resultados con los sistemas financieros empresariales. Los criterios clave de selección fueron la integración de seguridad e identidad (Azure Entra ID), la facilidad de integración con Power BI Premium para la elaboración de informes y la gestión de modelos de nivel empresarial disponible en Azure ML.

Awara IT fue contratado como socio de implementación debido a su experiencia en el ecosistema de Microsoft, incluidas las capacidades de Dynamics 365. Aunque el proyecto se centró en Azure AI y la elaboración de informes, Awara IT diseñó la solución para que esté lista para Dynamics 365 Finance, de modo que los resultados de la previsión puedan ser consumidos por los módulos de planificación financiera, tesorería y cobertura en Dynamics 365 con un trabajo de integración adicional mínimo.

Módulos implementados

• Azure Machine Learning: desarrollo de modelos predictivos, entrenamiento y registro de modelos
• Power BI Premium: paneles interactivos y actualización programada de informes
• Azure Blob Storage: histórico centralizado y almacén de características
• Pipelines de datos: ETL/ELT para feeds de mercado y extractos heredados de 1C
• Operaciones de modelos: reentrenamiento, versionado y monitoreo automatizados
• Formación y transferencia de conocimientos: mejora de las habilidades del equipo de análisis de Kostanay en Azure ML

Integraciones

• Power BI Premium (informes y visualización)
• Azure Blob Storage (historial de FX y almacenamiento de características)
• Exportaciones heredadas de 1C (historial financiero e inputs operativos)
• Fuentes externas de FX del mercado (precios e indicadores macro)
• Azure Entra ID (autenticación y control de acceso basado en roles)

Localización y cumplimiento

La solución se configuró para los requisitos específicos de Kazajstán: formato de moneda KZT, consideraciones de zona horaria local y etiquetas de informe amigables en ruso/kazajo cuando fuera necesario. La residencia y protección de datos se gestionaron aplicando cifrado en reposo y en tránsito, acceso basado en roles a través de Azure Entra ID y políticas de retención alineadas con la gobernanza de IT de Kostanay Minerals.

Los informes y los registros de auditoría se estructuraron para respaldar las necesidades de informes regulatorios locales y los controles internos, de modo que los resultados pudieran ser validados por los equipos de finanzas y cumplimiento antes de ser utilizados en presentaciones legales o relacionadas con impuestos.

Valor de negocio

Kostanay Minerals obtuvo una capacidad de pronóstico repetible y auditable que redujo materialmente la carga operativa de los analistas al tiempo que mejoró la calidad y la puntualidad de la información de FX utilizada en la planificación y la tesorería. La integración del modelo con Power BI aceleró el consumo de información en los equipos de finanzas y operaciones y creó una única fuente de verdad para las proyecciones USD–KZT.

Más allá de los ahorros inmediatos de tiempo y costes, el compromiso supuso una mejora de las habilidades del equipo de análisis interno y un patrón de implementación listo para la producción. Con el diseño de Awara IT, consciente de Dynamics 365, los resultados de las previsiones se pueden dirigir a Dynamics 365 Finance para operacionalizar las estrategias de cobertura y alinear los flujos de trabajo de tesorería con la planificación corporativa.