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.

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