Creazione di una soluzione di analisi aziendale per abilitare l'analisi di rilevamento e avanzata

Cliente

Questo cliente, una delle principali aziende di tecnologia medica, fornisce attrezzature di imaging, dispositivi di monitoraggio e soluzioni analitiche per migliorare la cura dei pazienti e l'efficienza operativa.

Problema Aziendale

• Era necessaria la modernizzazione dei set di dati frammentati per facilitare l'integrazione dei dati sanitari in tempo reale.
• Mirava a migliorare l'uso efficace dei dati e delle informazioni per guidare l'innovazione dei prodotti.
• Ricercava la consolidazione della cronologia degli acquisti, dei sondaggi e dei registri del call center per migliorare le capacità di risoluzione dei problemi dei clienti.
• Richiedeva un'integrazione migliorata con i servizi di consegna di terzi per ottenere informazioni preziose sulla velocità e sul rispetto dei termini di consegna.
• Desiderava una base di dati solida per sbloccare il potenziale dei casi d'uso di analisi avanzate.

Obiettivo Aziendale

Il cliente mirava a abilitare l'analisi per vendite e marketing omnicanale:

• Pianificava di migrare e integrare i dati da diverse fonti, tra cui fornitori terzi, piattaforme di dati sui clienti e sistemi POS.
• Cercava di accelerare l'innovazione incentrata sull'analisi nelle iniziative relative ai clienti, ai negozi e ai prodotti.
• La cronologia dei clienti e i dati di supporto necessitavano di consolidamento per risolvere i problemi.
• Mirava a iniziative strategiche per sviluppare capacità analitiche da zero.
• Si concentrava su crescita aziendale, efficienza operativa e soddisfazione e fidelizzazione dei clienti.

Approccio

• Progettata una piattaforma di analisi moderna utilizzando le migliori pratiche AWS con una base sicura basata su HVR e servizi AWS.
• Sfruttati servizi AWS disaccoppiati per garantire scalabilità mentre le esigenze analitiche del cliente evolvono.
• Architettura serverless e basata su eventi per l'elaborazione di dati quasi in tempo reale su S3, Redshift e Snowflake.
• Integrati diversi fonti di dati, tra cui IoT, dati non strutturati, demografici, ERP e dati POS.
• Analizzati i dati dei clienti in tempo reale per migliorare il coinvolgimento attraverso campagne personalizzate.
• Usati gli insights dei clienti per l'innovazione del prodotto e per migliorare la risoluzione dei problemi tramite registri consolidati.
• Sviluppata un'analisi a 360 gradi per informazioni complete su pazienti, clienti, negozi e prodotti.
• Abilitati casi d'uso di analisi avanzati per una crescita sostenibile, garantendo conformità e gestione sicura dei dati PII.

Componenti Tecnologici

• Integrazione dei Dati: HVR, AWS Glue, Lambda
• Data Warehouse: Redshift
• Storage: AWS S3
• Elaborazione dei Dati: AWS Glue, Spark
• Governance dei Dati: Collibra
• Monitoraggio: CloudWatch, SNS

Effetti Trasformazionali

• Raggiunto un risparmio sui costi di oltre il 40% passando a istanze riservate per i server EC2 e EMR.
• La provisioning automatizzata dei server ha ridotto il tempo di onboarding per i nuovi clienti del 75%.
• Ridotto il tempo di risoluzione dei problemi del 20% attraverso il monitoraggio automatizzato dei carichi di lavoro di Glue.
• Abilitati oltre 10 prodotti di dati unici (Customer 360, Store 360, ecc.) fornendo informazioni preziose per migliorare la fedeltà, il coinvolgimento e la fidelizzazione dei clienti.