Esta es una publicación de invitado en coautoría de Jacques Steyn, gerente sénior de servicios profesionales en Grupo Altrón.

Altron es pionera en brindar soluciones basadas en datos para sus clientes al combinar la experiencia técnica con una comprensión profunda del cliente para brindar soluciones tecnológicas altamente diferenciadas. Junto a su socio AWS, participaron en Todo basado en datos de AWS (D2E) talleres y a medida Día de inmersión de AWS taller que se adaptó a sus necesidades para mejorar su compromiso con sus clientes.

Esta publicación analiza el viaje que llevó a Altron desde sus objetivos iniciales hasta la implementación técnica y el valor comercial creado a partir de una mejor comprensión de sus clientes y sus oportunidades únicas. Pudieron pensar en grande, pero comenzar de a poco con una solución de trabajo que involucraba inteligencia comercial (BI) rica y conocimientos proporcionados a sus áreas comerciales clave.

Compromiso de todo basado en datos

Altron ha brindado servicios de tecnología de la información desde 1965 en Sudáfrica, Medio Oriente y Australia. Aunque el grupo obtuvo sólidos resultados a fines de 2022, la región continúa experimentando condiciones operativas desafiantes con cadenas de suministro globales interrumpidas, escasez de componentes electrónicos y escasez de talento de TI.

Para reflejar las necesidades de sus clientes distribuidos en diferentes geografías e industrias, Altron ha organizado su modelo operativo en empresas operativas individuales (OpCos). Estos se ejecutan de forma autónoma con diferentes equipos de ventas, lo que crea operaciones en silos y compromiso con los clientes y dificulta tener un movimiento de ventas holístico y unificado.

Para tener más éxito, su visión de los datos requiere que sean accesibles y procesables para todos, con funciones y responsabilidades clave definidas por quienes producen y consumen datos, como se muestra en la siguiente figura. Esto permite la transparencia, la velocidad de acción y la colaboración en todo el grupo, al tiempo que permite que el equipo de la plataforma evangelice el uso de los datos:

Altron se comprometió con AWS para buscar asesoramiento sobre su estrategia de datos y la modernización de la nube para hacer realidad su visión. El programa D2E se seleccionó para ayudar a identificar la mejor manera de pensar en grande pero comenzar de a poco trabajando en colaboración para idear oportunidades para crear datos como un producto, particularmente enfocado en federar datos de perfil de cliente en un enfoque ágil y escalable.

Mecanismos de Amazon como Trabajando al revés fueron empleados para idear la solución más agradable y significativa y poner a los clientes en el centro de la experiencia. El taller ayudó a idear la gran solución de que comenzar con Systems Integration (SI) OpCo como el primer giro del volante sería la mejor manera de comenzar de a poco y crear prototipos de la base de datos inicial en colaboración con AWS Solutions Architects.

Preparación para un taller del Día de inmersión de AWS

La preparación típica de un AWS Immersion Day implica identificar ejemplos de patrones de casos de uso comunes y utilizar datos de demostración. Para maximizar su éxito, el Día de Inmersión se extendió a lo largo de varios días como un taller práctico para permitir que Altron traiga sus propios datos, construya una canalización de datos sólida y escale su arquitectura a largo plazo. Además, AWS y Altron identificaron y resolvieron cualquier dependencia externa, como la conectividad de la red a las fuentes y destinos de datos, donde Altron pudo implementar la conectividad a las fuentes.

Identificación de casos de uso clave

Después de una serie de reuniones de preparación para analizar los aspectos comerciales y técnicos del caso de uso, AWS y Altron identificaron dos casos de uso para resolver sus dos desafíos comerciales:

• Business Intelligence para cuentas de empresa a empresa – Altron quería centrarse en sus cuentas de empresa a empresa (B2B) y en los datos de los clientes. En particular, querían permitir que sus gerentes de cuenta, ejecutivos de ventas y analistas usaran datos y hechos reales para obtener una vista de 360° de sus cuentas.
  • Goals – Aumentar los ingresos, aumentar el ratio de conversión de oportunidades, reducir el ciclo medio de ventas, mejorar la tasa de renovación de clientes.
  • Target – Tableros que se actualizarán diariamente y brindarán información sobre ventas, ganancias brutas, canalizaciones de ventas y clientes.
• Calidad de datos para datos de cuentas y clientes – Altron quería habilitar las mejores prácticas de calidad y gobierno de datos.
  • Goals – Sentar las bases para una plataforma de datos que puedan utilizar en el futuro las partes interesadas internas y externas.

Realización del taller del Día de Inmersión

Altron reservó 4 días para su Día de Inmersión, tiempo durante el cual AWS asignó un Arquitecto de Soluciones dedicado para trabajar junto con ellos para construir la siguiente arquitectura prototipo:

Esta solución incluye los siguientes componentes:

1. Pegamento AWS es un servicio de integración de datos sin servidor que simplifica el descubrimiento, la preparación, el movimiento y la integración de datos de múltiples fuentes para el análisis, el aprendizaje automático y el desarrollo de aplicaciones. El equipo de Altron creó un Rastreador de AWS Glue y lo configuró para que se ejecutara en Azure SQL para descubrir sus tablas. El rastreador de AWS Glue rellena la definición de la tabla con su esquema en Catálogo de datos de AWS Glue.
2. Este paso consta de dos componentes:
   1. Un conjunto de trabajos de AWS Glue PySpark lee las tablas de origen de Azure SQL y genera los datos resultantes en la "Zona sin procesar" de Amazon Simple Storage Service. El formato básico y la legibilidad de los datos están estandarizados aquí. Los trabajos se ejecutan de forma programada, de acuerdo con la disponibilidad de datos ascendentes (que actualmente es diaria).
   2. Los usuarios pueden cargar manualmente archivos de referencia (formato CSV y Excel) a través de la consola de Amazon Web Services directamente en los depósitos de Amazon S3. Dependiendo de la frecuencia de carga, el equipo de Altron considerará mecanismos automatizados y eliminará la carga manual.
3. La zona de notificación se basa en un conjunto de Atenea amazónica vistas, que se consumen con fines de BI. El equipo de Altron usó Athena para explorar las tablas de origen y crear las vistas en lenguaje SQL. Según las necesidades, el equipo de Altron materializará estas vistas o creará los trabajos de AWS Glue correspondientes.
4. Athena expone el contenido de la zona de informes para el consumo.
5. El contenido de la zona de informes se ingiere a través de SPICE en Amazon QuickSight. Los usuarios de BI crean tableros e informes en QuickSight. Los usuarios empresariales pueden acceder a los paneles de control de QuickSight desde su dispositivo móvil, gracias a la aplicación nativa de QuickSight, configurada para usar el inicio de sesión único (SSO).
6. An Funciones de paso de AWS la máquina de estado organiza la ejecución de los trabajos de AWS Glue. El equipo de Altron ampliará la máquina de estado para incluir la actualización automática de conjuntos de datos QuickSight SPICE.
7. Para verificar la calidad de los datos de las fuentes a través de métricas estadísticamente relevantes, Calidad de datos de AWS Glue ejecuta tareas de calidad de datos en tablas de AWS Glue relevantes. Esto se puede ejecutar manualmente o programado a través de Amazon Eventbridge (Opcional).

Generando resultados de negocio

En 4 días, el equipo de Altron SI salió del taller del Día de Inmersión con lo siguiente:

• Una canalización de datos que ingiere datos de 21 fuentes (tablas y archivos SQL) y los combina en tres vistas masterizadas y armonizadas que están catalogadas para las cuentas B2B de Altron.
• Un conjunto de paneles QuickSight para ser consumidos a través del navegador y el dispositivo móvil.
• Bases para un lago de datos con controles de gobierno de datos y controles de calidad de datos. Los conjuntos de datos utilizados para el taller se originan en diferentes sistemas; Al integrar los conjuntos de datos durante la implementación del taller, el equipo de Altron puede tener una visión general completa de sus clientes.

Los equipos de ventas de Altron ahora pueden actualizar rápidamente los tableros que abarcan conjuntos de datos previamente dispares que ahora están centralizados para obtener información sobre los flujos de ventas y los pronósticos en su computadora de escritorio o dispositivo móvil. Los equipos técnicos son igualmente expertos en ajustarse a las necesidades del negocio incorporando de forma autónoma nuevas fuentes de datos y enriqueciendo aún más la experiencia del usuario y la confianza en los datos.

Conclusión

En esta publicación, lo guiamos a través del viaje que realizó el equipo de Altron con AWS. Los resultados para identificar las oportunidades que eran más apremiantes para Altron, aplicar un enfoque de trabajo hacia atrás y crear una arquitectura que mejor se ajuste, llevaron al Día de inmersión de AWS posterior a implementar un prototipo de trabajo que los ayudó a estar más orientados a los datos.

Con su nuevo enfoque en las habilidades y los mecanismos de AWS, el aumento de la confianza en sus datos internos y la comprensión de la importancia de impulsar el cambio en la mentalidad y la alfabetización de datos, Altron está mejor preparado para el éxito y servir mejor a sus clientes en la región.

Para obtener más información sobre cómo Altron y AWS pueden ayudarlo a trabajar hacia atrás en su estrategia de datos y emplear las metodologías ágiles que se analizan en esta publicación, consulte Administración de datos. Para obtener más información sobre cómo puede ayudarlo a convertir sus ideas en soluciones, visite la D2E sitio web y la serie de Días de inmersión en AWS que puedes elegir. Para obtener más opciones prácticas a medida, comuníquese con su administrador de cuentas de AWS, quien puede brindarle más detalles.

Un agradecimiento especial a todos en Altron Group que ayudaron a contribuir al éxito de los talleres D2E y Build Lab:

• Los analistas (Liesl Kok, Carmen Kotze)
• Ingenieros de datos (Banele Ngemntu, James Owen, Andrew Corry, Thembelani Mdlankomo)
• Desarrolladores QuickSight BI (Ricardo De Gavino Dias, Simei Antoniades)
• Administrador de la nube (Shamiel Galant)

Sobre los autores

jacques steyn ejecuta los servicios profesionales de análisis de datos de Altron. Ha estado liderando la construcción de almacenes de datos y soluciones analíticas durante los últimos 20 años. En su tiempo libre, pasa tiempo con su familia, ya sea jugando al golf, caminando por las montañas o acampando en Sudáfrica, Botswana y Namibia.

jason yung es un especialista principal en análisis de Amazon Web Services. Al trabajar con ejecutivos sénior en las regiones de Europa y Asia-Pacífico, ayuda a los clientes a basarse en los datos mediante la comprensión de sus casos de uso y la articulación del valor comercial a través de los mecanismos de Amazon. En su tiempo libre, pasa tiempo cuidando a una hija muy activa de 1 año, además de hacer malabarismos con actividades geek con pasatiempos respetables, como cocinar comida por debajo de la media.

michele lamarca es Arquitecto de Soluciones Sénior en Amazon Web Services. Ayuda a diseñar y ejecutar aceleradores de soluciones en Europa para permitir que los clientes se familiaricen con los servicios de AWS y construyan prototipos rápidamente para liberar el valor de los datos en la organización. En su tiempo libre, lee libros y trata (desesperadamente) de mejorar sus habilidades de piano de jazz.

Hamza es Arquitecto de Soluciones Especializado en Amazon Web Services. Dirige Solutions Accelerators en las regiones de EMEA para ayudar a los clientes a acelerar su viaje para pasar de una idea a una solución en producción. En su tiempo libre, pasa tiempo con su familia, se reúne con amigos, nada en la piscina municipal y aprende nuevas habilidades.

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• Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-aws-helped-altron-group-accelerate-their-vision-for-optimized-customer-engagement/