Criou uma solução Enterprise Analytics para habilitar o Discovery & Advanced Analytics

Cliente

Este cliente é uma das principais empresas de tecnologia médica, fornecendo equipamentos de imagem, dispositivos de monitoramento e soluções de análise para aprimorar o atendimento ao paciente e a eficiência operacional.

Desafio de Negócio

• Era necessário modernizar conjuntos de dados fragmentados para facilitar a integração contínua de dados de saúde em tempo real.
• O objetivo era melhorar o uso efetivo de dados e insights para impulsionar a inovação de produtos.
• Buscava-se a consolidação do histórico de compras, pesquisas e registros de call center para melhorar a capacidade de resolução de problemas dos clientes.
• Era necessária uma melhor integração com serviços de entrega de terceiros para obter insights valiosos sobre velocidade e cumprimento.
• Desejava-se uma base de dados robusta para desbloquear o potencial de casos de uso de análises avançadas.

Objetivo de Negócio

O cliente tinha como objetivo habilitar análises para vendas e marketing omnichannel:

• Planejou migrar e integrar dados de vários sistemas de origem, incluindo fornecedores de 3P, plataformas de dados de clientes e sistemas de PDV.
• Buscava acelerar a inovação centrada em análises em iniciativas de clientes, lojas e produtos.
• O histórico de clientes e dados de suporte precisavam ser consolidados para a resolução de problemas.
• Iniciativas estratégicas visavam desenvolver capacidades de análise "do zero".
• Focou em melhorar o crescimento dos negócios, a eficiência operacional e a satisfação e retenção dos clientes.

Abordagem

• Desenhou uma plataforma de análise moderna usando as melhores práticas da AWS com uma base segura baseada em HVR e serviços da AWS.
• Aproveitou os serviços da AWS desacoplados para escalabilidade à medida que as necessidades de análise do cliente evoluem.
• Utilizou uma arquitetura sem servidor e orientada a eventos para o processamento de dados em quase tempo real para S3, Redshift e Snowflake.
• Integrou diversas fontes de dados, incluindo IoT, dados não estruturados, demográficos, ERP e dados de PDV.
• Analisou dados de clientes em tempo real para aprimorar o engajamento por meio de campanhas personalizadas.
• Utilizou insights dos clientes para inovação de produtos e melhorou a resolução de problemas por meio de registros consolidados.
• Desenvolveu análises de 360 graus para obter insights abrangentes sobre pacientes, clientes, lojas e produtos.
• Habilitou casos de uso de análises avançadas para um crescimento sustentável, garantindo conformidade e manuseio seguro de dados PII.

Componentes Tecnológicos

• Integração de Dados: HVR, AWS Glue, Lambda
• Armazém de Dados: Redshift
• Armazenamento: AWS S3
• Processamento de Dados: AWS Glue, Spark
• Governança de Dados: Collibra
• Monitoramento: CloudWatch, SNS

Efeitos Transformacionais

• Alcançou uma economia de custos de mais de 40% ao mudar para Instâncias Reservadas para servidores EC2 e EMR.
• A automação do provisionamento de servidores reduziu o tempo de integração de novos clientes em 75%.
• Reduziu o tempo de resolução de problemas em 20% por meio do monitoramento automatizado de cargas de trabalho do Glue.
• Habilitou mais de 10 produtos de dados exclusivos (Customer 360, Store 360, etc.), fornecendo insights valiosos para melhorar a lealdade, o engajamento e a retenção dos clientes.