OVH увеличила информативность и скорость обработки данных панелей мониторинга вместе с Dataiku

Компания

OVH является мировым поставщиком гипермасштабных облаков (hyperscale cloud). Основанная в 1999 году компания имеет десятки центров сбора и обработки данных на четырёх континентах. У OVH  есть собственная глобальная оптоволоконная сеть. Опираясь на внутреннюю инфраструктуру, OVH предоставляет простые и мощные инструменты для предприятий. В настоящее время у компании насчитывается 1,5 миллиона клиентов.

Панели мониторинга – важная составляющая предприятия. Они помогают специалистам отслеживать основные рабочие показатели компании с учётом деятельности каждого отдела. Кроме того, благодаря им специалисты понимают, как ведет себя потребитель. И всё же, несмотря на полезность, такие панели иногда создают трудности для масштабируемого производства, в основном, за счёт постоянного обновления. В итоге они оказываются более трудоёмким инструментом и могут быть обработаны только с помощью сложных аналитических процессов.

Основная точка контакта между OVH и пользователями – веб-сайт компании, на котором клиенты размещают заявку и получают техническую консультацию или поддержку. Поэтому первостепенное значение имеет анализ взаимодействия пользователей и получение информации об их поведении для информирования рабочих групп. Но бизнес-аналитики, отвечающие за распространение данных и аналитические материалы для информирования о коммерциализации и оптимизации веб-сайта, столкнулись с проблемами. А именно: была создана панель мониторинга с базовыми метриками высокого уровня (такими как поведение пользователей и посещаемость сайта), но ее полезность была ограничена.

Проблема

Проблема OVH заключалась в том, что панель мониторинга не объединяла разные источники данных для полного представления, поэтому требовала более детального анализа, на который у аналитиков было недостаточно времени. Кроме того, ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для панели мониторинга представляли интерес для data architect (специалисты по проектированию и организации информационных ресурсов в ИС) относительно качества данных и их понимания, отсутствовала прозрачность в отношении того, какие именно данные были преобразованы и как именно.

Результат применения Dataiku 

Dataiku помогла OVH расширить возможности панели, используя функции платформы для сокращения времени на подготовку данных и обеспечения наглядности их жизненного цикла.

Благодаря Dataiku бизнес-аналитики OVH смогли:

• Быстро подключаться напрямую к любому количеству источников данных (веб-журналы, CRM и т. д.).
• Объединить источники данных для более качественного понимания клиентов.
• Эффективно выполнить подготовку данных благодаря интуитивно понятному визуальному интерфейсу и автоматизации большей части процесса.
• Освоить быстрое прототипирование.
• Достигнуть максимальных показателей с небольшой командой data-экспертов..

Кроме того, Dataiku: 

• Дает архитекторам данных уверенность в том, что аналитики работают с качественной информацией (благодаря четкой визуализации потоков данных).
• Позволяет data-экспертам видеть проблемы с качеством данных и тут же исправлять их.
• Предоставляет data scientist возможность прямой работы с данными, подготовленными аналитиками (для более эффективного применения методов ML к другим аспектам бизнеса).

Внедрение Dataiku в качестве части передовой стратегии OVH в области аналитики и обработки данных имело огромный успех. Департаменты компаний используют аналитическую платформу для всех видов проектов, к тому же в проект можно добавить неограниченное количество пользователей. И, что самое главное, OVH задействовала Dataiku во внутреннем революционном SEO-проекте, основанном на машинном обучении.

OVH повысила эффективность своих data scientist на 40% и, как следствие, теперь они более эффективно участвуют в проектах и ​​работают вместе с остальной командой, а также используют возможности Dataiku для подготовки данных и мониторинга всей входящей информации.