Kunde
Dieser Kunde ist eines der führenden Medizintechnikunternehmen und bietet Bildgebungsgeräte, Überwachungsgeräte und Analyselösungen zur Verbesserung der Patientenversorgung und Betriebseffizienz.
Geschäftliche Herausforderung
- Erforderte die Modernisierung fragmentierter Datensätze, um eine nahtlose Integration von Echtzeit-Gesundheitsdaten zu ermöglichen.
- Ziel war es, die effektive Nutzung von Daten und Erkenntnissen zur Förderung der Produktinnovation zu verbessern.
- Strebte eine Konsolidierung von Kaufhistorie, Umfragen und Callcenter-Aufzeichnungen an, um die Problemlösungsfähigkeiten für Kunden zu verbessern.
- Benötigte eine verbesserte Integration mit Drittanbietern, um wertvolle Erkenntnisse zu Geschwindigkeit und Erfüllung zu gewinnen.
- Gewünschte robuste Datenbasis, um das Potenzial fortschrittlicher Anwendungsfälle in der Analytik freizusetzen.
Geschäftliches Ziel
Der Kunde zielte darauf ab, Analysen für Omnichannel-Vertrieb und Marketing zu ermöglichen:
- Plant die Migration und Integration von Daten aus verschiedenen Quellsystemen, einschließlich Drittanbieter, Kundenplattformen und POS-Systemen.
- Strebt an, innovationszentrierte Analysen für Kunden-, Filial- und Produktinitiativen zu beschleunigen.
- Kundenhistorie und Supportdaten benötigten Konsolidierung zur Lösung von Problemen.
- Zielte auf strategische Initiativen zur Entwicklung von „ground-up“ Analysefähigkeiten.
- Fokussiert sich auf die Verbesserung des Geschäftswachstums, der Betriebseffizienz sowie der Kundenzufriedenheit und -bindung.
Ansatz
- Entwicklung einer modernen Analytik-Plattform nach AWS-Best-Practices mit sicherer Grundlage auf Basis von HVR und AWS-Services.
- Nutzen lose gekoppelte AWS-Services für Skalierbarkeit, während die Analysebedürfnisse des Kunden wachsen.
- Verwendete serverlose, ereignisgesteuerte Architektur für nahezu in Echtzeit ablaufende Datenverarbeitung auf S3, Redshift und Snowflake.
- Integration diverser Datenquellen wie IoT, unstrukturierte Daten, Demografie, ERP und POS-Daten.
- Analyse von Echtzeit-Kundendaten zur Steigerung des Engagements durch personalisierte Kampagnen.
- Verwendung von Kundeninformationen für Produktinnovation und verbesserte Problemlösung durch konsolidierte Aufzeichnungen.
- Entwicklung von 360-Grad-Analysen für umfassende Einblicke in Patienten, Kunden, Filialen und Produkte.
- Ermöglichung fortgeschrittener Analyseanwendungsfälle für nachhaltiges Wachstum unter Einhaltung von Compliance- und Sicherheitsanforderungen beim Umgang mit PII-Daten.
Technologische Komponenten
- Datenintegration: HVR, AWS Glue, Lambda
- Datenlager: Redshift
- Speicherung: AWS S3
- Datenverarbeitung: AWS Glue, Spark
- Daten-Governance: Collibra
- Überwachung: CloudWatch, SNS
Transformationseffekte
- Erzielte über 40% Kosteneinsparungen durch den Wechsel zu reservierten Instanzen für EC2- und EMR-Server.
- Automatisierte Serverbereitstellung verringerte die Zeit für die Kundenintegration um 75%.
- Reduzierte die Zeit zur Problemlösung um 20% durch automatisierte Überwachung der Glue-Workloads.
- Bereitstellung von über 10 einzigartigen Datenprodukten (Customer 360, Store 360, etc.), die wertvolle Einblicke zur Verbesserung der Kundenbindung, -loyalität und -zufriedenheit bieten.
