构建企业分析解决方案以实现发现和高级分析

客户

该客户是领先的医疗技术公司之一，提供影像设备、监测设备和分析解决方案，以增强患者护理和运营效率。

商业挑战

• 需要对碎片化数据集进行现代化改造，以促进实时健康数据的无缝集成
• 旨在提高数据和洞察力的有效利用，以推动产品创新
• 寻求整合购买历史、调查和呼叫中心记录，以提高客户问题解决能力
• 需要加强与第三方交付服务的整合，以获得有关速度和履行情况的宝贵见解
• 希望拥有强大的数据基础来释放高级分析用例的潜力。

商业目标

客户旨在实现全渠道销售和营销分析：​

• 计划迁移和集成来自各种源系统的数据，包括 3P 供应商、客户数据平台和 POS 系统
• 寻求加速以分析为中心的客户、商店和产品计划创新
• 需要整合客户历史和支持数据以解决问题
• 有针对性的战略举措，开发“自上而下”的分析能力
• 专注于提高业务增长、运营效率以及客户满意度和保留率。

方法

• 使用 AWS 最佳实践设计了一个现代分析平台，并以 HVR 和 AWS 服务为基础建立安全基础​​
• 随着客户分析需求的发展，利用松散耦合的 AWS 服务实现可扩展性​​
• 利用无服务器、事件驱动架构对 S3、Redshift 和 Snowflake​​ 进行近乎实时的数据处理
• 集成各种数据源，包括物联网、非结构化数据、人口统计数据、ERP 和 POS 数据​​
• 分析实时客户数据，通过个性化活动增强参与度​​
• 利用客户洞察进行产品创新并通过整合记录改善问题解决方案​​
• 开发 360 度分析功能，全面洞察患者、客户、商店和产品​​
• 启用高级分析用例以实现可持续增长，同时确保 PII 数据的合规性和安全处理

技术组件

• 数据集成： HVR、AWS Glue、Lambda
• 数据仓库： Redshift
• 存储： AWS S3
• 数据处理： AWS Glue、Spark
• 数据治理： Collibra
• 监控： CloudWatch、SNS

转型效应

• 通过切换到 EC2 和 EMR 服务器的预留实例，节省了超过40% 的成本。
• 自动化服务器配置将新客户入职时间缩短了 75%。
• 通过自动监控 Glue 工作负载，将问题解决时间缩短了 20%
• 启用了 10 多种独特的数据产品（客户 360、商店 360 等），为提高客户忠诚度、参与度和保留率提供了宝贵的见解