Wellness Forever 利用 Azure 服務(wù),
將數(shù)據(jù)可用性時(shí)間從幾天縮短到幾分鐘
2022-05-31
Wellness Forever面臨的最大挑戰(zhàn)之一，是其數(shù)據(jù)駐留在多個(gè)系統(tǒng)的孤島中，沒有集成視圖。將相關(guān)情報(bào)帶給利益相關(guān)者涉及多次交接和人工干預(yù)。因此，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為見解需要更長的時(shí)間，這影響了運(yùn)營、商品和營銷。
該組織選擇部署 Microsoft 云服務(wù)以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集成流程。易用性，成本，透明度和安全性使Microsoft Azure成為一個(gè)明確的選擇。
Azure Data Lake的實(shí)施始于 2020年 3月，并在三個(gè)月內(nèi)完成。經(jīng)過穩(wěn)定和優(yōu)化，于2021年11月開始采用。該公司還實(shí)施了Azure Databricks和Power BI。
隨著微軟服務(wù)的加入，Wellness Forever的數(shù)據(jù)運(yùn)營發(fā)生了重大變化。以前，當(dāng)審計(jì)員需要數(shù)據(jù)時(shí)，技術(shù)團(tuán)隊(duì)會(huì)從不同的系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)，將其合并并轉(zhuǎn)發(fā)給審計(jì)員。這樣的請(qǐng)求需要四到五天才能完成，之后組織獲得了三個(gè)州商店庫存狀態(tài)的最新信息。
現(xiàn)在，財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)使用 Data Lake 中的多維數(shù)據(jù)集，只需半小時(shí)即可完成審核請(qǐng)求。審計(jì)員現(xiàn)在可以輕松管理多達(dá)二十個(gè)請(qǐng)求，并且組織可以快速查看其商店的庫存。
數(shù)據(jù)集成，實(shí)現(xiàn)快速、更好的決策
集成之前的另一個(gè)低效做法是管理兩個(gè)數(shù)據(jù)流 - 來自ERP系統(tǒng)的離線數(shù)據(jù)和在線數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來自不同的系統(tǒng)，然后合并供利益相關(guān)者使用。整個(gè)過程耗時(shí)三天，本質(zhì)上是臨時(shí)的和手動(dòng)的，存在風(fēng)險(xiǎn)和錯(cuò)誤。它還在決策過程中造成不必要的拖延。因此而遭受損失的一個(gè)重要領(lǐng)域是客戶保留。
利用 Azure 數(shù)據(jù)處理器，該組織已創(chuàng)建全渠道儀表板，目前所需的數(shù)據(jù)可在幾分鐘內(nèi)提供。因此，組織可以采取更快、更高質(zhì)量的決策，為業(yè)務(wù)提供敏捷性優(yōu)勢(shì)。客戶保留儀表板每天刷新五次，供全渠道利益相關(guān)者使用。
該組織還使用Databricks在Data Lake之上構(gòu)建了人力資源的員工評(píng)分和激勵(lì)模型。
微軟一直是Wellness Forever所有數(shù)據(jù)和分析服務(wù)的一站式解決方案合作伙伴。每天，數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)都會(huì)收到來自發(fā)起人和董事的無數(shù)關(guān)于分析，商業(yè)智能或數(shù)據(jù)提取的請(qǐng)求。傳統(tǒng)上，這是通過多次交接和手動(dòng)活動(dòng)的混亂過程來完成的。借助Data Lake，該過程在數(shù)據(jù)共享的每一步都變得簡(jiǎn)單可靠。Wellness Forever 在更短的時(shí)間內(nèi)創(chuàng)建復(fù)雜的分析輸出，并具有促進(jìn)單一統(tǒng)一組織視圖的透鏡。
全渠道團(tuán)隊(duì)使用 Power BI、數(shù)據(jù)工廠和數(shù)據(jù)湖創(chuàng)建了儀表板，而營銷團(tuán)隊(duì)則利用 Databricks 建立了客戶隊(duì)列。微軟幫助數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)以重要的方式發(fā)展。Wellness Forever已經(jīng)從其2022-23及以后的集成平臺(tái)中列出了廣泛的用例。它目前正在使用Data Lake進(jìn)行商店分析，以更深入地分析庫存和供應(yīng)鏈。該組織正在研究的另一個(gè)有趣的用例是在其商店中使用傳感器來捕獲設(shè)備上的數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行分析，以便能夠更好地管理溫度并構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。還有計(jì)劃從處方中獲取數(shù)據(jù)并創(chuàng)建客戶檔案。首席財(cái)務(wù)官Baurav Shah說：“我們?yōu)?/span>審計(jì)師提供了一個(gè)整合的數(shù)據(jù)源，加快了審計(jì)過程。我們對(duì)不同系統(tǒng)和人員獲取數(shù)據(jù)的依賴已經(jīng)消除，并且通過自助式分析系統(tǒng)，我們可以實(shí)時(shí)更改好地了解組織的財(cái)務(wù)狀況。
