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
