Dans la vague de transformation numérique, les entreprises sont confrontées à des défis tels que les silos de données, une gouvernance chaotique et une analyse inefficace. Nanjing Ditawei Data, en tant que prestataire de services professionnel dans le domaine des mégadonnées, a établi une coopération écologique avec ses partenaires depuis 2019, en se concentrant sur le conseil en plateformes de mégadonnées. Grâce à sa solide expertise dans la pile technologique du big data, les deux parties fournissent conjointement aux clients des solutions de bout en bout allant de la collecte, du stockage, du traitement à l'analyse des données.
Contexte de la coopération : Les entreprises ont un besoin urgent de transformer leurs données en actifs, mais manquent de planification systématique. L'équipe de Ditawei Data, forte de plusieurs années d'expérience dans le secteur, maîtrise les technologies grand public telles que Hadoop, Spark et Flink, et est capable d'identifier les points sensibles des données des entreprises, tels que la mauvaise qualité des données, les coûts de stockage élevés et la lenteur des réponses analytiques.
Déroulement de la coopération : Les deux parties ont adopté une méthode de conseil agile. Elles ont d'abord réalisé une évaluation de la maturité des données afin d'identifier les scénarios métier clés. Ensuite, Ditawei Data a conçu une architecture de données fondée sur les meilleures pratiques du secteur, incluant une solution de fusion entre lac de données et entrepôt de données. Au niveau de la gouvernance, la gestion des métadonnées et le traçage de la lignée des données ont été introduits pour garantir la traçabilité et la fiabilité des données. Enfin, des modèles analytiques personnalisés, tels que le profilage utilisateur en temps réel et les prévisions de ventes, ont été développés en fonction des besoins métier des clients.
Problèmes résolus : Grâce à cette coopération, les clients ont réussi à briser les silos de données et à intégrer de manière unifiée les données dispersées dans les systèmes CRM, ERP, etc. La mise en œuvre de la stratégie de gouvernance des données a réduit le taux d'erreurs de données de 60 % et optimisé les coûts de stockage de 30 %. Après la mise en service des modèles analytiques personnalisés, le cycle de décision métier est passé de plusieurs semaines à quelques heures.
Résultats obtenus : Prenons l'exemple d'un client du secteur de la vente au détail. Ditawei Data l'a aidé à construire une plateforme de données en temps réel, ce qui a permis d'augmenter le taux de rotation des stocks de 25 % et d'améliorer le retour sur investissement (ROI) des campagnes marketing de 40 %. Un autre client du secteur financier a réduit le temps de génération des rapports réglementaires de 5 jours à 1 jour grâce à la gouvernance des données. Dans l'ensemble, le taux d'utilisation des données des clients a augmenté de 70 % et l'efficacité de l'équipe d'analyse des données a doublé.