Services d'analyse de données à Daytona Beach, Floride

Vous collectez déjà plus de données que vous n'en utilisez. Chaque commande, chaque connexion, chaque ticket d'assistance et chaque paiement laissent une trace, et la plupart d'entre eux se trouvent dans des systèmes qui ne communiquent pas entre eux. Les services d'analyse de données comblent cette lacune : ils transforment des dossiers épars en une poignée de chiffres sur lesquels votre équipe peut réellement agir.

Voici comment le travail se décompose.

Pipelines de données

C'est la base peu glamour, et c'est là que se cache l'essentiel de sa valeur. Un pipeline est le code qui extrait les données de votre CRM, de votre processeur de paiement et de vos bases de données opérationnelles, les nettoie et les déplace selon un calendrier afin que les chiffres soient à jour au lieu d'un mois. Nous les développons en Python sur AWS, avec une surveillance afin qu'un échec silencieux n'empoisonne pas vos rapports pendant une semaine avant que quiconque ne s'en aperçoive.

Entreposage et modélisation

Une fois que les données circulent, elles ont besoin d'un endroit conçu pour être interrogées (un entrepôt) et d'une couche de logique métier qui définisse la signification réelle de vos indicateurs. Le « chiffre d'affaires » semble simple jusqu'à ce que deux ministères le calculent différemment. Nous retrouvons ces définitions une seule fois, au même endroit, afin que chaque tableau de bord soit basé sur la même vérité.

Tableaux de bord et visualisation BI

La couche visible. Nous créons des tableaux de bord sur n'importe quel outil de BI adapté à votre équipe, ou avec React personnalisé lorsqu'un outil standard ne peut pas afficher la vue dont vous avez besoin. L'objectif n'est pas de créer plus de cartes. Ce sont les quatre ou cinq chiffres qui modifient une décision, actualisés automatiquement, sans bruit.

Qui l'utilise

• Les opérateurs qui passent de gros appels proposent des rapports qui prennent des jours à assembler à la main
• Les équipes financières réconcilient des feuilles de calcul qui ne correspondent jamais vraiment
• Les fondateurs qui veulent un écran qui indique comment se porte réellement l'entreprise
• Les équipes qui ont acheté un outil de BI et ont découvert que c'était la partie la plus facile

Où cela a tendance à porter ses fruits

Le retour le plus clair apparaît partout où une personne prépare actuellement un rapport à la main. Si quelqu'un passe une matinée par semaine à assembler des exportations, ce n'est pas simplement du temps perdu, c'est un chiffre qui est déjà périmé au moment où tout le monde le lit et sujet à un copier-coller. L'automatisation de ce rapport permet souvent de financer à elle seule une partie de l'engagement.

La deuxième raison pour laquelle cela porte ses fruits, c'est que personne ne peut régler. Deux équipes citent des chiffres de revenus différents, un chiffre d'attrition qui varie en fonction de la personne qui le reçoit. Un entrepôt partagé avec un seul ensemble de définitions de métriques met fin à cet argument pour de bon, car chaque tableau de bord lit à partir de la même source.

Conçu sur AWS et détenu par vous

Nous effectuons ce travail en tant qu'ingénieurs seniors basés aux États-Unis sur AWS et des piles de données modernes, en intégrant votre propre compte cloud afin que vous soyez propriétaire de chaque pipeline et de chaque tableau de bord lorsque nous avons terminé. Sweent est basé à Daytona Beach, ce qui signifie un véritable ingénieur dans votre fuseau horaire plutôt qu'une file d'attente à l'étranger, même si le travail lui-même se déroule correctement à distance pour les clients, où qu'ils se trouvent.

À retenir : les tableaux de bord sont la partie la plus simple et la plus visible. La raison pour laquelle les projets d'analyse réussissent ou échouent est le pipeline sous-jacent, et c'est là que se déroule la majeure partie de l'ingénierie. Si vous posez les bonnes bases, les graphiques se construiront presque d'eux-mêmes ; si vous vous trompez, aucune précision de visualisation ne permettra d'économiser les chiffres en haut.