Piattaforma cloud per l'analisi dei dati

Il servizio di migrazione in cloud ha permesso all'azienda di ottimizzare l'analisi dei dati e l'automazione all'interno della piattaforma aziendale.

Cliente

Industria

eCommerce

Regione

Germania

Cliente da

2019

Il nostro cliente è uno dei maggiori rivenditori multicanale di abbigliamento, utensili e accessori specializzati.

Le informazioni dettagliate sul cliente non possono essere divulgate in base alle disposizioni dell NDA.

Sfida

Il cliente si è rivolto a noi con una piattaforma aziendale caratterizzata da non scalabilità e mancanza di automazione. Questo ha spinto il nostro cliente a rivolgersi a una soluzione cloud basata su Power BI, che consentirebbe l'archiviazione sicura dei dati, maggiori opportunità di analisi e l'ottimizzazione dei processi aziendali.

Soluzione

Innowise ha migrato una soluzione on-premise esistente nel cloud, creando data mart e migliorando i dashboard con le analisi.

DATA MARTS

I nostri ingegneri hanno sviluppato data mart: Operativo, Gestione delle risorse umane, Finanza, Logistica ed E-commerce, che consiste nel caricare i dati da diverse fonti come API interne, Salesforce e Google Analytics, trasformarli e caricarli nell'archivio dati finale. Inizialmente, i dati da trasferire erano enormi. Inoltre, tutti questi dati erano sparsi. Inoltre, c'erano molte incongruenze e i cosiddetti dati sporchi. Nonostante ciò, siamo riusciti a rendere il processo di trasferimento il più indolore possibile.

DASHBOARDS AGGIORNATI CON ANALISI

La soluzione attuale consente di archiviare i dati e di mantenerli coerenti; i dati vengono aggiornati quotidianamente per impostazione predefinita. I risultati dell'analisi dei dati vengono visualizzati su dashboard con analisi delle operazioni interne, della gestione delle risorse umane, delle finanze, della logistica e delle campagne di marketing. Ogni utente può personalizzare i dashboard in base alle proprie esigenze, scegliendo la vista preferita e aggiungendo i parametri richiesti. Il risultato è che aiuta a monitorare costantemente la situazione e a rispondere in modo più rapido ed efficace ai cambiamenti.

AUTOMAZIONE

Abbiamo implementato l'automazione del flusso di lavoro a ciclo completo, a partire dall'estrazione dei dati e fino alla creazione di data mart e dashboard, che coprono il filtraggio e la mappatura. Sebbene il trasferimento dei dati fosse ostacolato dall'incoerenza dei dati e da alcune particolarità relative alla loro rappresentazione (umlaut germanico nell'ortografia), abbiamo organizzato tutto per rendere disponibili tutti i dati provenienti da fonti diverse all'interno di una piattaforma Power BI.Ciò consente al nostro cliente di tracciare il percorso dell'acquirente dalla prima apparizione sul sito (grazie ai dati di Google Analytics) alla cronologia degli acquisti (grazie ai dati di Salesforce). Ciò è prezioso per ottenere campagne più mirate in base alle caratteristiche del comportamento dell'acquirente.Inoltre, è utile per il processo di consegna che comprende l'inserimento di un ordine sul sito, l'invio della notifica al reparto logistico per raccogliere l'ordine e inviarlo all'acquirente, la notifica automatica dell'acquirente, la consegna stessa e l'invio di un modulo per lasciare un feedback sul servizio/prodotto fornito.Inoltre, grazie al lavoro di automazione svolto, le informazioni su merci, articoli, prezzi, saldi correnti e disponibilità in magazzino sono sincronizzate in tempo reale tra i sistemi contabili interni e il sito web.

Tecnologie e strumenti

Principali linguaggi di programmazione

Python, Scala, SQL

Library

DAX

Cloud

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

Applicazioni web

Google Analytics

Processo

SCELTA TECNOLOGICA

Abbiamo consigliato le tecnologie e i servizi che meglio rispondevano alle esigenze del cliente in base alle specifiche e ai requisiti. Power BI è uno strumento potente per l'analisi rapida e la creazione di dashboard. Databricks è uno Spark potenziato che consente un'analisi e una trasformazione dei dati rapida e flessibile con Python, Scala, R e SQL. Azure Data Factory crea efficacemente pipeline da operazioni precostituite, riduce il numero di errori delle pipeline e velocizza l'intero processo di sviluppo.

METODOLOGIA

Come metodologia per il ciclo di vita dello sviluppo del software, abbiamo scelto Scrum con raduni giornalieri al mattino e alla sera, ma senza retro e sprint in quanto tali. I rilasci sono stati effettuati subito dopo l'implementazione/fissazione della funzionalità. Durante il progetto, tutte le comunicazioni tra il nostro team di sviluppo e il cliente sono state gestite tramite Teams. Il monitoraggio delle ore è stato effettuato in BCS.

Ogni fase di sviluppo è stata completata con test unitari e manuali, in modo da poter individuare e risolvere anche i bug più piccoli il prima possibile, per evitare che diventino problemi.

Team

Team Lead

Architetto di soluzioni

Ingegneri dei dati

Sviluppatori di Business Intelligence

Analista aziendale

Responsabile di progetto

Risultati

Abbiamo creato un sistema automatizzato a tolleranza di errore per raccogliere, archiviare, elaborare e analizzare rapidamente i dati. Per garantire un funzionamento snello del sistema, non abbiamo lesinato sulle risorse e abbiamo utilizzato cluster estremamente potenti. Per garantire la tolleranza ai guasti del sistema, abbiamo fornito la massima pulizia del codice con registri scritti in modo evidente per capire immediatamente cosa non va.
Il cliente ha ottenuto una comoda piattaforma cloud-powered con analisi dei dati e previsioni visualizzate in dashboard per utilizzare queste informazioni per decisioni efficienti basate sui dati.

Durata del progetto

Ottobre 2021 - Aprile 2022

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