Detalles clave

Arquitectura de plataforma SaaS a medida para garantizar una estrategia de cliente proactiva.

Cliente

Como gran minorista, nuestro cliente quería comprender el comportamiento de los clientes y, por tanto, necesitaba modernizar su infraestructura en la nube para desarrollar una plataforma Customer 360. La creciente variedad de fuentes de datos en silos imposibilitaba a la empresa una gestión eficiente.

Eran conscientes de la necesidad de desarrollar una canalización de datos fluida con servicios y desencadenantes bien diseñados para establecer una sólida arquitectura de software como servicio. Esto último era necesario para crear una base de datos de clientes unificada y centralizada que incluyera todos los puntos de contacto y las interacciones con su producto. El enfoque de gestión de datos existente carecía de una base de datos centralizada con datos aislados procedentes de múltiples fuentes en diversos formatos.

Para ello, hubo que reorganizar el ecosistema de datos existente en una arquitectura SaaS en la nube consolidada para centralizar los datos de los clientes procedentes de todas las fuentes y ponerlo a disposición para su posterior análisis.

Reto: integrar fuentes de datos heterogéneas para obtener una visión unificada de 360 grados de un cliente.

El principal cuello de botella en el camino hacia una flujo de datos unificado era la naturaleza desestructurada y en silos de los datos. Los datos de los clientes residían en múltiples fuentes, como SAP, Salesforce, API, archivos planos, CSV y otras. Antes de crear la arquitectura del producto SaaS, nuestro equipo tuvo que transformar la información existente, incluidas las tareas relacionadas de limpieza, asignación y fusión de datos.

Además, se necesitaba una plataforma de datos de clientes que se integrara a la perfección con cada uno de los productos SaaS. Un CDP también necesitaba capacidades avanzadas de automatización para construir una comprensión coherente de cada cliente.

Solución: sistema CDP personalizado basado en el proceso MDM y la correspondencia de datos basada en ML.

El proceso de desarrollo comenzó con nuestro equipo de ingenieros de Big data analizando los requisitos del cliente y las sutilezas de la arquitectura de datos actual. El proyecto se entregó en varias fases y abarcó el diseño, la implementación y el despliegue de la arquitectura de la aplicación SaaS.

Las siguientes tareas del proyecto se llevaron a cabo para establecer una base de datos de clientes completa para el análisis:

• Los distintos tipos y formatos de datos se agruparon en un formato de datos común con Azure Fábrica de datos
• El sistema de almacenamiento se estableció dentro de Azure Data lake
• Los datos se cargaron en ADLS Gen2 Azure Blob como una capa sin procesar en formato CDM
• La limpieza, el mapeo y la fusión se realizado con Azure DataBricks
• La elaboración de perfiles se hizo para cotejar los registros de distintas entidades y crear un perfil unificado
• La correspondencia y fusión de mapas se realizó para tres conductos diferentes para una solución basada en tres reglas basadas en
• Algoritmos de aprendizaje automático combinados con algoritmos de grafos.

Resultado: una arquitectura de datos SaaS diseñada a medida para garantizar una estrategia de clientes proactiva y procesable.

El equipo de ESSID Solutions creó un sistema CDP para obtener los datos de múltiples fuentes e integrarlos con otras aplicaciones empresariales SaaS. Combinamos los datos utilizando el proceso MDM y la correspondencia de Machine Learning para mostrar la visión completa de 360 grados del cliente.

A continuación, los datos finales fusionados pueden presentarse a través de una interfaz de usuario adecuada: un sencillo panel de control que muestra un perfil granular único del cliente en términos de muchos indicadores clave de rendimiento y modelos analíticos significativos.

Como resultado, el cliente ahora puede agregar y organizar los datos de los clientes a través de una variedad de puntos de contacto y utilizar estos datos para su posterior análisis, esfuerzos de marketing dirigidos y otros servicios personalizados.