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

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.

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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