多业务公司的数据分析实施

多业务公司的数据分析实施

行业
零售,旅行&款待,健康和体育
技术领域
数据分析,大数据,商业智能

顾客

客户是一家总部位于美国的公司,经营全渠道零售,酒店,饭店和其他业务。

挑战

客户希望通过个性化方法来赢得客户忠诚度,并优化内部业务流程。但是,他们无法通过锁定特定于其业务方向的多个应用程序中的数据来实现这一目标。

提供概念证明

由于解决方案是服务客户的所有业务方向,因此需要从15种不同的数据源(例如CRM, Magento,Google Analytics(分析),专用的酒店,餐厅和健康系统,ScienceSoft的团队首先为客户提供了概念证明:根据客户的ERP数据,我们创建了一组示例分析报告。

准备概念解决方案设计

ScienceSoft的团队定义了高级架构组件,并概述了其主要功能。该分析解决方案计划具有高度的可扩展性。最初,它是分析5年的历史数据,而在将来,它将处理数据增长。

由于客户担心其数据的安全性,因此该解决方案是混合的(托管在数据中心的私有云中)。

咨询数据分析解决方案

ScienceSoft推荐了可以满足客户对解决方案要求的技术堆栈,例如可扩展性,性能,移动和桌面用户的可用性。由于客户已经在Microsoft SQL Server上运行了一些旧系统,因此我们首先检查了该技术和相关的Microsoft堆栈是否适合将来的解决方案,因为这将使客户减少实施成本(减少额外的费用)。许可证)。

根据我们对零售行业的了解,ScienceSoft还建议使用高级分析功能丰富将要解决的问题。为此,我们提供了推荐引擎的概念证明(引擎背后的预测模型是为客户增加在线商店的交叉销售和向上销售机会),以及用于预测的时间序列预测模型销售。

实施数据分析解决方案

实施的分析解决方案包含以下组件:

  • 一个数据中心,用于存储来自15个数据源的结构化和非结构化数据。
  • 大约有100个ETL(提取-转换-加载)过程。
  • 数据仓库 合并和汇总数据。
  • 具有5个OLAP多维数据集和大约60个维度的分析服务器。
  • 正在报告。

我们将实施过程分为多个版本,以确保客户可以从中期交付品中受益。总体而言,我们针对客户的不同业务方向和用户角色开发了90多个报告。

管理数据质量

如果没有完善的系统,来自多个系统的数据集成将毫无用处 数据质量管理流程,ScienceSoft的团队提出了在ETL流程中应用的规则,旨在:

  • 合并主数据,例如来自不同系统的客户资料。
  • 将数据转换为一种格式(例如,使用“男性”或“女性”而不是源系统中的“ 1”和“ 2”,“ M”和“ F”,“ m”和“ f”值) )。

有了这些规则,客户的数据管理流程几乎就会自动运行。但是,仍然可以由数据管理员进行手动干预。

设置用户访问控制

为了确保数据安全,ScienceSoft还详细说明了用户访问控制。我们分析了客户在项目开始之前设想的高度灵活且可调的访问模型,得出的结论是不合适的,因为这会对分析解决方案的性能产生负面影响(系统生成所需报告所需的时间过长)。因此,我们建议使用一种不太复杂但仍然高效的3级访问模型(针对业务部门,部门和特定员工)。实施的模型对系统的工作没有任何负面影响。

支持数据分析解决方案

在交付过程中 数据分析服务,ScienceSoft的团队还为客户提供了全面的支持。例如,在客户的第三方分析供应商对其方面进行了一些更改之后,我们提供了有关配置和使用OLAP多维数据集以及调整后的ETL流程的培训。

结果

借助开发的分析解决方案,客户可以受益于所有渠道和业务方向的360度客户视图,并且功能强大 零售分析,这使他们能够创建个性化的客户体验。客户还能够通过改善库存管理和评估员工绩效来优化内部业务流程。

跨所有渠道和业务方向的360度客户视图:

将所有数据集成在一起,客户能够:

  • 分析客户的行为和购物偏好。
  • 评估客户的新近度,频率和货币价值。
  • 确定他们的主要客户。

零售分析(针对在线和离线渠道):

客户能够分析以下内容:

  • 流量和转化率(即访问量最高/访问量最少的页面,无流量的页面,高流量但转换率低的页面)。
  • 网上商店访客的参与度。
  • 希望列出产品,销售和购物车遗弃。

库存管理优化:

客户无需在电话上使用共享文档来描述库存水平和不断澄清的必要性,而是能够几乎实时地在仓库和商店中跟踪实际库存水平。库存水平的透明性也对订购和物流流程产生了积极影响。

员工业绩:

借助KPI和目标管理报告,客户能够定义员工的工作质量。

技术领域

Microsoft SQL Server,Microsoft SQL分析和集成服务,Python, Microsoft Power BI.

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