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Implementación de estrategia de datos
Objetivo
Implementar una capa de datos común en EDL siguiendo el mejores prácticas de AWS y Databricks para garantizar que necesidades empresariales actuales y futuras de datos y Los análisis se realizan en los distintos equipos empresariales..
Industria: Fabricación de maquinaria agrícola y de construcción
Servicios: Habilitación de la Transformación
Tecnología: Arquitectura de datos y gestión de datos
Aumento del volumen de ventas al informar la exposición crediticia acuerdo por acuerdo, identificando así a los clientes para realizar ventas adicionales.
Reducción del riesgo al predecir la probabilidad de incumplimiento crediticio y tomar mejores decisiones crediticias a través de modelos eficientes de calificación de riesgo y mejores modelos de modelado de pérdidas.
Mejora de los ingresos y el margen de beneficio aprovechando los modelos de modelado y previsión de costes.
Nuestro cliente
Nuestro cliente es un líder en servicios financieros de Fortune 100 que se especializa en financiamiento agrícola y arrendamiento de equipos, con una sólida trayectoria de apoyo a agricultores y comunidades rurales en todo el mundo.
Desafío
La unidad financiera de una agricultura global. La empresa manufacturera está en una transformación digital. viaje, con una arquitectura de datos que se mueve desde elprem a la nube y se enfrenta a varios desafíos Aprovechar el potencial de sus activos de datos.
- Arquitectura de datos no optimizada para informes y Necesidades de análisis avanzado: los profesionales gastan 80%. de tiempo en preparación y combinación de datos frente a análisis
- Los análisis son limitados, la calidad y la disponibilidad de los datos son deficientes. y usabilidad
- Múltiples arquitecturas de datos heredadas dan como resultado una alta Latencia de datos, costos significativos y datos deficientes. capacidad de búsqueda y comprensión
Acercarse
- Identifique los requisitos de datos/procesos y las brechas en las capacidades de análisis y el rendimiento técnico.
- Implemente marcos, procesos y estándares para optimizar la ingesta y el descubrimiento de datos y organizarlos en múltiples capas.
- Configure múltiples equipos de productos centrados en datos utilizando una metodología ágil para ofrecer valor incremental.
Resultados
- Establecí 3 equipos centrados en productos que cubren la aplicación del cliente, el acuerdo de cuenta y el distribuidor y ventas y marketing.
- Construyó marcos de ingesta para ingerir y transformar datos de varios sistemas de origen a capas Bronce, Plata y Oro. Los marcos incluyen desencadenantes basados en tiempo y eventos.
- Implementé procesos automatizados de validación de la calidad de los datos a través de Collibra DQ.
- Ejecutado en una hoja de ruta de 2 años utilizando metodología Agile, ajustando según sea necesario para cumplir con las prioridades del negocio y entregando valor de manera incremental.
Impacto
- Mayor volumen de ventas al reportar crédito exposición acuerdo por acuerdo, por lo que Identificar clientes para realizar ventas adicionales.
- Riesgo reducido al predecir la probabilidad de crédito. incumplimiento y tomar mejores decisiones crediticias a través de Modelos eficientes de calificación de riesgos y mejores pérdidas. Modelos de modelado.
- Mejora de los ingresos y el margen de beneficio mediante el apalancamiento Modelización de costes/Modelos de previsión.
- Permitir el crecimiento del mercado identificando nuevos clientes, ofrecer incentivos financieros atractivos para ellos y retener clientes valiosos.
- Experiencia del cliente mejorada significativamente reduciendo el tiempo necesario para abordar los existentes clientes para un aumento del límite de crédito.
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