Crée et automatise des pipelines de données
Sans sacrifier la scalabilité et en réduisant les temps d'arrêt
Région : EMEA
Secteur : Retail et biens de consommation
Département : BI/Analytique/Data Science
Présentation de l'entreprise :
PDPAOLA est une bijouterie en ligne qui propose des centaines de produits uniques et de qualité.
Data stack : Shopify, Google Cloud, Dataprep, BigQuery, Stitch, Data Studio.
PDPAOLA est une bijouterie en ligne qui propose des centaines de produits uniques et de qualité. Bien que la plateforme Shopify sous-jacente propose des analyses utiles sur les marges des produits, PDPAOLA savait que l'intégration d'énormes quantités de données pour découvrir des insights plus granulaires, comme les marges nettes ou les marges de contribution, était le seul moyen de se différencier sur le marché sur le long terme. Mais lorsque l'entreprise a commencé à construire un pipeline de données en SQL sur Google Cloud, elle s'est rapidement rendu compte qu'elle atteindrait une limite de scalabilité. L'embauche d'autres développeurs SQL et leur formation aux processus uniques de l'entreprise nécessiteraient beaucoup de temps et de ressources. PDPAOLA avait besoin d'une plateforme capable de booster l'automatisation afin de passer à grande échelle sans dépenses supplémentaires.
PDPAOLA a choisi Google Cloud Dataprep parce que cette solution s'intègre nativement à Google Cloud Platform, ce qui permet à l'équipe de commencer rapidement à migrer son travail vers Dataprep. Aujourd'hui, l'équipe travaille avec Stitch pour ingérer un large éventail de sources de données, Dataprep pour construire des pipelines qui nettoient et structurent diverses données dans BigQuery, et Google Data Studio pour la visualisation de données et reporting. Grâce à l'automatisation de Dataprep, PDPAOLA a pu développer rapidement son analytique sans embaucher de nouveaux employés. Et même lorsque de nouveaux employés sont embauchés, Dataprep leur permet de se mettre immédiatement au diapason grâce à ses flux visuels qui décrivent exactement d'où viennent les données et comment elles sont transformées. PDPAOLA utilise Dataprep pour alimenter les tableaux de bord de Data Studio qui présentent des insights approfondis pour chaque référence, ce qui permet de prendre des décisions plus intelligentes et plus précises.
Avec Dataprep, un seul employé peut construire et automatiser de nombreux pipelines de données différents, tandis que les flux de données visuels permettent aux nouveaux employés de se familiariser rapidement avec la stratégie.
Non seulement Dataprep permet à PDPAOLA de limiter les recrutements sans sacrifier la scalabilité, mais il réduit également les temps d'arrêt (et les pertes financières qui en découlent), grâce à la possibilité d'identifier visuellement les problèmes et d'y remédier rapidement.
Dataprep permet à PDPAOLA de transformer facilement de nombreuses sources de données différentes, sur les coûts d'expédition, sur les informations produits ou Google Analytics, afin de produire un reporting robuste dans Data. Studio
Avec Dataprep, vous n'avez pas besoin d'une grande équipe. Auparavant, vous deviez disposer d'un grand nombre de développeurs ou d'experts Excel. Aujourd'hui, ce n'est plus nécessaire, ce qui se traduit par des économies pour l'entreprise. Il y a également une grande flexibilité. Si quelque chose ne fonctionne pas, il est beaucoup plus facile de dépanner un flux Dataprep que de dépanner plusieurs requêtes, surtout si vous avez plusieurs développeurs avec des styles de codage différents.
Joel Chaparro Benaim
Data Scientist
PDPAOLA
Région : EMEA
Secteur : Retail et biens de consommation
Département : BI/Analytique/Data Science
Présentation de l'entreprise :
PDPAOLA est une bijouterie en ligne qui propose des centaines de produits uniques et de qualité.
Data stack : Shopify, Google Cloud, Dataprep, BigQuery, Stitch, Data Studio.
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