Rafforzare l'analisi della vendita al dettaglio attraverso operazioni stabili sui dati

Creazione e stabilizzazione di una piattaforma di integrazione dati su Azure Databricks per consolidare i dati operativi e supportare le analisi in una rete di vendita al dettaglio multinazionale.

Industria Servizi IT

Dipendenti 11-50

Regione Germania

Servizi Ingegneria dei dati, integrazione dei dati, supporto alla piattaforma di analisi

Cliente da 2024

Panoramica del cliente

Riassumere l'articolo con AI

ServiceFactum è un'azienda tedesca di ingegneria specializzata nel near e offshoring per lo sviluppo software e l'ingegneria dei dati. Grazie alla governance onshore e ai team distribuiti, l'azienda aiuta i clienti a realizzare progetti complessi più rapidamente, spesso riducendo il time-to-production di 3-4 mesi. Per questo progetto, ServiceFactum aveva bisogno di ulteriori capacità di ingegneria dei dati per supportare la piattaforma di dati e analisi di un cliente internazionale del settore retail.

Sfida

Il progetto si è concentrato sulla manutenzione e sul miglioramento di una piattaforma di integrazione dei dati che consolida i dati operativi da più sistemi aziendali e li prepara per l'analisi. Con l'aumento del volume delle integrazioni e delle pipeline di dati, la piattaforma ha richiesto una stabilizzazione continua, la manutenzione dei connettori e miglioramenti della qualità dei dati per mantenere affidabili le analisi e i report.

I dati operativi erano distribuiti tra ERP, CRM e sistemi interni, il che rendeva difficile preparare set di dati coerenti per la reportistica e l'analisi.
Problemi di qualità dei dati, come record duplicati, set di dati incompleti e conversioni valutarie errate, hanno compromesso la fiducia nei dashboard e nei report, influenzando il processo decisionale aziendale.
Il cliente aveva bisogno di migliorare l'affidabilità della piattaforma e di espandere il supporto analitico senza far crescere il team interno.

La piattaforma si basava su più integrazioni con strutture di dati, formati e metodi di accesso diversi, che aumentavano la complessità della manutenzione.
Alcune pipeline non sono andate a buon fine a causa di incoerenze dei dati di origine, problemi con i connettori o modifiche dello schema, che hanno ritardato la disponibilità dei dati per l'analisi.
Grandi volumi di dati di vendita al dettaglio dovevano essere elaborati e trasformati in Databricks Azure in set di dati strutturati adatti alla reportistica.

Soluzione

Innowise ha fornito ingegneri dei dati che si sono integrati nel quadro di fornitura gestita di ServiceFactum e hanno supportato la stabilizzazione e lo sviluppo della piattaforma.

Ci siamo rapidamente allineati all'architettura esistente e ai processi di fornitura di ServiceFactum, quindi ci siamo concentrati su tre aree principali:

Stabilità della pipeline e supporto all'integrazione

Abbiamo monitorato e mantenuto le pipeline di dati all'interno della struttura di consegna stabilita su più sistemi. I guasti sono stati analizzati e risolti, i connettori sono stati aggiornati e le mappature dei dati sono state adattate per riflettere le modifiche al sistema di origine. Sono state aggiunte nuove integrazioni in base all'aumento delle esigenze di analisi.

Trasformazione e coerenza dei dati

Il team ha migliorato la logica di trasformazione di Databricks utilizzando Python, Spark e SQL all'interno del framework fornito da ServiceFactum. I dati grezzi sono stati puliti, standardizzati e strutturati in set di dati pronti per il reporting. Ciò ha comportato la rimozione dei duplicati, la correzione dei calcoli valutari e l'allineamento dei dati tra le varie fonti.

Supporto continuo alla piattaforma

Abbiamo supportato le operazioni quotidiane risolvendo i problemi relativi ai dati, assistendo nella definizione delle priorità del backlog e garantendo la consegna continua di set di dati stabili per i team di analisi.

Con Databricks, il nostro cliente internazionale del settore retail non solo sta creando un livello di dati, ma sta anche gettando le basi per una piattaforma di dati scalabile che consentirà future iniziative di analisi e intelligenza artificiale.

Amministratore delegato e responsabile della consegna onshore di ServiceFactum

Tecnologie

Piattaforma Cloud

Azure

Piattaforma dati

Azure Databricks

Elaborazione dei dati

Python, Spark, SQL

Integrazione dei dati

Salesforce, SAP, Microsoft SharePoint, Microsoft Dynamics 365, database interni

DevOps

Azure DevOps

Analisi

Power BI

Team

Ingegneri dei dati

Risultati

Durata del progetto

Settembre 2025 - In corso

La piattaforma fornisce ora dati più affidabili per le analisi di business in tutta l'organizzazione retail.

Le pipeline di dati vengono eseguite con meno interruzioni e richiedono meno interventi manuali.

La configurazione ha supportato una fornitura di dati più prevedibile, con miglioramenti della qualità dei dati che hanno portato a dashboard e report più affidabili.

I team di analisi ricevono dati strutturati e affidabili per i report in Power BI.

L'integrazione tra i sistemi è diventata più stabile, supportando un flusso continuo di dati attraverso la piattaforma.

Nota: il progetto è in corso, quindi questi risultati riflettono lo stato attuale della piattaforma e continueranno ad evolversi con lo sviluppo del sistema.

Indice dei contenuti

Problemi con le pipeline di dati e le integrazioni? Risolviamo il problema

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