Automation Summit 2020: Alimentare l'analitica aziendale e abilitare il self-service

Immagine frontale di Dhananjay Bapat
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Nel nostro recente Automation Summit 2020abbiamo ascoltato i nostri clienti e i leader di pensiero del settore su come gli strumenti e le piattaforme tecnologiche giuste consentano loro di soddisfare le esigenze aziendali in rapida evoluzione. In queste sessioni sono emersi alcuni temi. In questo post mi concentrerò su due di essi: il potenziamento dell'analisi a livello aziendale e l'abilitazione del self-service degli utenti aziendali.

Analisi a livello aziendale

Un programma di analisi di successo ha tre ingredienti chiave 

  1. Ottenere dati da QUALSIASI fonte di dati e in tempo quasi reale
  2. Creare un'unica fonte di verità per gli utenti aziendali in cerca di approfondimenti
  3. Rapido time to value dai dati alle trasformazioni agli approfondimenti

Inoltre, durante l'Automation Summit, abbiamo ascoltato due nostri clienti che ci hanno spiegato come hanno costruito le loro analisi a livello aziendale con la piattaforma SnapLogic.

Vishal Shah, Solutions and Integration Architect di Pitney Bowes, ha condiviso che la loro visione era quella di avere un programma di analisi a livello aziendale alimentato da data lake che potesse funzionare tra i cloud e le fonti e on-premises per alimentare lo stack di analisi. che la loro visione era quella di avere un programma di analisi a livello aziendale alimentato da un data lake cloud in grado di funzionare attraverso i cloud e di attingere da fonti cloud e on-premises per alimentare il loro stack di analisi. Volevano costruire un data lake in grado di fungere da singola fonte di verità e di fornire dati transazionali da database OLTP, dati aziendali on-premises, dati in streaming da dispositivi IoT, dati di marketing e dati non strutturati da fonti di social media. Inoltre, Pitney Bowes voleva il pieno controllo della propria infrastruttura di dati.

Con SnapLogic, Pitney Bowes ha potuto creare un'unica fonte di verità per un'ampia gamma di dati. Con tutti i dati in un luogo centrale, il team di Pitney Bowes è stato in grado di creare set di dati aggregati in pochi giorni invece che in settimane. Inoltre, con SnapLogic è stato possibile imporre un accesso basato sui ruoli per soddisfare gli standard di sicurezza aziendali in modo molto semplice. All'inizio di questo percorso, Pitney Bowes ha acquisito i dati quotidianamente, ma con il tempo, utilizzando SnapLogic Snaps, ha potuto aggiornare il data lake quasi in tempo reale.

Lo stack analitico di Pitney Bowes è costituito da Snowflake come data warehouse e da Tableau e PowerBI come endpoint analitici. Gli utenti aziendali sfruttano il data warehouse Snowflake per ottenere approfondimenti critici. Inoltre, i team di data science possono costruire modelli simulati e volumi previsti. 

Venu Janga, responsabile dell'architettura di AstraZeneca, ha condiviso il modo in cui il suo team ha costruito uno stack di analisi per AstraZeneca. uno stack analitico per AstraZeneca, per essere la prima ad arrivare sul mercato con farmaci innovativi, gestire facilmente dati su scala petabyte, dagli studi clinici alle vendite e al marketing, e supportare infrastrutture distribuite a livello globale. La loro visione era quella di acquisire rapidamente i dati da partner e fornitori terzi per alimentare un'azienda "paziente-centrica", fornire pieno accesso ai dati clinici e commerciali alla comunità scientifica interna e alle autorità di regolamentazione e supportare le varie unità aziendali di AstraZeneca a soddisfare le loro esigenze di dati e analisi.

Con SnapLogic, AstraZeneca ha ottenuto un'ampia gamma di connettività precostituita tra le applicazioni e le fonti di dati on-premises e cloud . Grazie alla facilità d'uso superiore di SnapLogic, il team ha potuto creare e mantenere flussi di lavoro end-to-end con tempi e costi ridotti, lanciare prodotti e iniziative più rapidamente e semplificare l'architettura riducendo i rischi e il debito tecnologico.

AstraZeneca dispone di data lake geograficamente distribuiti in Amazon S3 per varie unità aziendali. Questi data lake fungono da piattaforma di verità a fonte unica per decine di sistemi operativi. Alimentano la pianificazione clinica, i magazzini di previsione delle risorse e le analisi commerciali globali in Amazon Redshift. 

Self-service per gli utenti aziendali

Le analisi e gli approfondimenti non sono limitati a un singolo reparto, né lo è la necessità di automatizzare i processi aziendali. Tuttavia, poiché le linee di business di tutta l'azienda stanno cercando di accelerare, l'onere ricade interamente sull'IT. L'unico modo in cui le aziende possono ottenere rapidamente gli insight è se gli utenti aziendali, che spesso non sanno codificare, vengono messi in condizione di farlo. Vediamo la necessità di un self-service per gli utenti aziendali non solo nelle piccole startup, ma anche nelle grandi organizzazioni. 

AstraZeneca ha permesso a oltre 400 utenti aziendali non tecnici di utilizzare SnapLogic. Questi utenti aziendali sono in grado di estrarre i dati da Salesforce, ottenere informazioni dai magazzini di dati clinici, collaborare con partner esterni come le università e altro ancora utilizzando la piattaforma SnapLogic. Gli utenti non tecnici sfruttano i modelli di integrazione costruiti dall'IT nella piattaforma SnapLogic e possono ottenere rapidamente il valore aggiunto utilizzando i video di formazione e le risorse di assistenza che l'IT centrale gestisce. 

Pitney Bowes ha anche potenziato gli oltre 500 utenti che utilizzano la piattaforma SnapLogic in oltre 15 reparti. Hanno permesso ai loro team di abbandonare le integrazioni ad hoc, codificate a mano, e hanno completato più di 1000 progetti per ottenere dati da un sistema specifico LOB nello stack di analisi. 

Provate voi stessi come potete potenziare l'analisi a livello aziendale e il self-service degli utenti come AstraZeneca e Pitney Bowes, iscrivetevi alla nostra prova gratuita o contattateci per una demo personalizzata.

Immagine frontale di Dhananjay Bapat
Responsabile marketing tecnico senior di SnapLogic

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