Plataforma en cloud para data analytics

El servicio de migración a cloud permitió a la empresa agilizar data analytics y la automatización dentro de su plataforma corporativa.

Cliente

Industria

eCommerce

Región

Alemania

Cliente desde

2019

Nuestro cliente es uno de los mayores minoristas multicanal de ropa especializada, herramientas y accesorios.

La información detallada sobre el cliente no puede divulgarse en virtud de las disposiciones del NDA.

Desafío

El cliente acudió a nosotros con una plataforma corporativa caracterizada por la no escalabilidad y la falta de automatización. Esto hizo que nuestro cliente recurriera a una solución en cloud basada en Power BI, que permitiría un almacenamiento seguro de los datos, mayores oportunidades de análisis y la optimización de los procesos empresariales.

Solución

Innowise ha migrado una solución local existente a cloud, creando mercados de datos y cuadros de mando mejorados con análisis.

MARCOS DE DATOS

Nuestros ingenieros han desarrollado data marts: Datos operativos, de gestión de RRHH, financieros, logísticos y de comercio electrónico, lo que se refiere a cargar datos de diferentes fuentes como API internas, Salesforce y Google Analytics, transformarlos y cargarlos en el almacenamiento de datos final. Al principio, había una gran cantidad de datos que transferir. Además, todos estos datos estaban dispersos. Además, había muchas incoherencias y los llamados datos sucios. A pesar de ello, conseguimos que el proceso de transferencia fuera lo menos traumático posible.

CUADROS DE MANDO ACTUALIZADOS CON ANÁLISIS

La solución actual permite almacenar los datos y mantener su coherencia; los datos se actualizan diariamente por defecto. Los resultados del análisis de datos se muestran en cuadros de mando procesables con análisis de operaciones internas, gestión de RRHH, finanzas, logística y campañas de marketing. Cada usuario puede personalizar los cuadros de mando según sus necesidades, elegir la vista que prefiera y añadir los parámetros necesarios. Como resultado, ayuda a supervisar constantemente la situación y responder más rápida y eficazmente a los cambios.

AUTOMATIZACIÓN

We have implemented full-cycle workflow automation starting from data extracting and ending with data marts and dashboards creating, covering filtering, and mapping. Although data transfer was hindered by data inconsistency and some peculiarities concerning data representation (Germanic umlaut in the spelling), we arranged everything to make all data coming from different sources available within a Power BI platform. It allows our client to track the shopper’s path from the first appearing at the site (thanks to Google Analytics data) to the purchase history (thanks to the Salesforce data). This is valuable for getting more targeted campaigns based on the characteristics of the shopper’s behavior. Also, it’s beneficial for the delivery process that covers placing an order on the site, sending the notification to the logistics department to collect the order and send it to the shopper, shopper’s automatic notification, the delivery itself, and sending a form for leaving feedback on the service/ product provided. What is more, thanks to the automation works we have done, the information on goods, articles, prices, current balances, and availability in stock are synchronized between internal accounting systems and the website in real-time.

Tecnologías y herramientas

Principales lenguajes de programación

PythonScala, SQL

Biblioteca

DAX

Cloud

Azure Data Factory, SSAS, Azure DevOps, Power BI, Salesforce Cloud

Aplicaciones web

Google Analytics

Proceso

ELECCIÓN DE TECNOLOGÍA

Recomendamos las tecnologías y servicios que mejor se adaptaban a las necesidades del cliente en función de las especificaciones y requisitos. Así, Power BI es una potente herramienta para el análisis rápido y la creación de cuadros de mando. Databricks es un Spark mejorado que permite el análisis y la transformación de datos de forma rápida y flexible con Python, Scala, R y SQL. Azure Data Factory crea eficazmente canalizaciones a partir de operaciones preconstruidas, reduce el número de errores de canalización y acelera todo el proceso de desarrollo.

METODOLOGÍA

Como metodología para el ciclo de vida del desarrollo de software, elegimos Scrum: reuniones diarias por la mañana y por la tarde, pero no retro ni sprints como tales. Los lanzamientos se realizaban inmediatamente después de la implementación/corrección de la característica. Durante el proyecto, toda la comunicación entre nuestro equipo de desarrollo y el cliente se gestionó a través de Teams. El seguimiento del tiempo se llevó a cabo en BCS.

Cada fase del desarrollo se completó con las pruebas unitarias y manuales, de modo que pudimos detectar y corregir incluso los errores más leves lo antes posible para evitar que se convirtieran en problemas.

Equipo

Jefe de equipo

Arquitecto de soluciones

Ingenieros de datos

Desarrolladores de Business Intelligence

Analista de negocio

Jefe de proyecto

Resultados

Hemos creado un sistema automatizado tolerante a fallos para recopilar, almacenar, procesar y analizar datos rápidamente. Para garantizar un funcionamiento ágil del sistema, no escatimamos en recursos y aplicamos clusters extremadamente potentes. Para garantizar la tolerancia a fallos del sistema, hemos proporcionado la máxima limpieza de código con registros escritos de forma destacada para comprender inmediatamente qué es lo que falla.
El cliente ha obtenido una práctica plataforma en cloud con análisis de datos y previsiones mostradas en cuadros de mando para utilizar esta información para tomar decisiones eficientes basadas en datos.

Duración del proyecto

Octubre 2021 - Abril 2022

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