Historia de cliente
Estadísticas clave de LNER
Industria: transporte
Departamento: Analítica
Región: Reino Unido
21 millones
de pasajeros por año
150,00
servicios de tren por día
London North Eastern Railway (LNER) sabe un par de cosas sobre trasladar de manera eficiente a millones de pasajeros de un punto A a un punto B, y lo mismo hace con millones de puntos de datos.
La compañía británica de trenes transporta más de 21 millones de pasajeros al año, y cuenta con 150 servicios de tren al día y cinco trenes por hora que viajan a destinos clave en toda Inglaterra y Escocia.
Son muchos trenes para mantener en funcionamiento, y Rob Taylor, Business Analysis Manager de LNER, ayuda a la empresa a encontrar los insights que hacen de esta una compañía informada y ágil en la industria ferroviaria dinámica.
Redirigir la estrategia de datos: hojas de cálculos limitadas a elementos visuales enriquecidos
El equipo de analítica de LNER comenzó su recorrido con Excel, con solo un analista que realizaba análisis y generaba informes de forma manual limitados a 65,000 filas del formato de hoja de cálculo. Los datos solo se actualizaban una vez a la semana con un alto nivel de agregación, lo que significaba que el equipo de LNER no tenía la información detallada y en tiempo real que necesitaba para reaccionar de manera más proactiva ante una industria en constante evolución.
Luego, LNER adoptó Tableau para facilitar la visualización y hacer que los insights fueran más accesibles. Rob descubrió que Tableau ayudó a los empleados no expertos en datos a interesarse más en los hallazgos relacionados con los datos.
“Con Tableau descubrimos que de verdad podíamos mostrarles visualmente los datos y darles la capacidad de ver lo que estaban mirando, y entender qué cambios necesitaban hacer”, dijo Rob.
Pero Tableau introdujo nuevos desafíos: una vez que las personas estuvieron más involucradas con los datos, tuvieron más preguntas y pidieron insights más profundos (un problema interesante para tener en cuenta a medida que una organización mejora su madurez analítica). LNER necesitaba una plataforma de analítica que pudiera responder a esas preguntas más profundas.
Alteryx Designer y Alteryx Server: el motor que impulsa al tren
LNER eligió Alteryx por su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, manejar diferentes tipos de datos y superar desafíos analíticos complejos. Al conectarse fácilmente con Tableau, Alteryx ofrece el complemento perfecto: LNER puede aprovechar el poder de Alteryx para descubrir, preparar, combinar, enriquecer y analizar datos, antes de compartir insights a medida con las atractivas visuales de Tableau.
Si el proceso de datos es un tren, Tableau es el vagón que trasporta a los pasajeros, mientras que Alteryx es el potente motor de obtención, transformación y análisis de datos.
“Esto cambió el negocio enormemente”, dijo Rob. “Alteryx es el poder detrás de escena, tal como lo dice nuestro equipo, ya que nos brinda la capacidad de manejar todo lo que queremos hacer”.
Rob rápidamente comenzó a ver los efectos positivos en el negocio. Como Alteryx eliminó las restricciones de ETL y ahorró muchísimo tiempo, el equipo pudo pasar de generar informes una vez a la semana a una vez al día, y con mejores insights.
“Nos proporcionó un mayor nivel de detalle, más datos, más frecuencia y más facilidad para que las personas pudieran hacer comparaciones y obtener respuestas a sus preguntas”, dijo Rob.
Pero una vez más, había más gente consumiendo datos, lo que dio lugar a más preguntas y más demanda de resultados rápidos. Entonces, el siguiente paso lógico fue adquirir Alteryx Server. Esta solución le permitió al equipo de LNER automatizar muchos de los procesos que ejecutaban de forma manual, incluida la limpieza y actualización automática de los datos.
“El análisis se hizo y se envió a la empresa antes de que los analistas llegaran a la oficina por la mañana”, dijo Rob.
Tres razones por las que LNER eligió Alteryx + Tableau
Stack integral
Alteryx facilita la conexión con Tableau para generar resultados, lo que hace que la transformación de datos y la visualización del resultado sean fluidas.
Versatilidad
Alteryx Designer cuenta con la amplia variedad de herramientas que el equipo necesita para la resolución creativa de problemas y los casos prácticos innovadores, lo que genera informes más completos en Tableau.
Empoderar decisiones
Alteryx democratiza el proceso de analítica y Tableau hace que los insights sean más fáciles de entender, logrando que más miembros del equipo participen en la toma de decisiones basada en datos.
De sensores de puertas a paneles de control de Tableau en minutos
Rob ha encontrado muchas formas creativas de combinar Alteryx y Tableau para obtener nuevos insights. Un ejemplo reciente de casos prácticos de vanguardia que adopta LNER con Alteryx es analizar datos de sensores de puertas.
LNER, una empresa ferroviaria con visión de futuro, ha adoptado tecnología que mejora su capacidad para recopilar información, como los trenes Hitachi de alta tecnología que hacen posible recopilar datos de IoT.
LNER tiene sensores en las puertas externas e internas que muestran la circulación de pasajeros a medida que suben y bajan del tren o se trasladan entre vagones. Los datos se envían cada vez que un tren sale de la estación y el archivo JSON sin procesar se envía a un bucket de AWS S3.
El equipo creó tres flujos de trabajo en Designer que aprovechan herramientas como carga a Amazon S3 y salida de Tableau, y macros personalizadas. El flujo de trabajo verifica si un archivo es nuevo, lo pone en un formato utilizable, une los archivos con fuentes de datos adicionales como tipos de trenes y reservas y lo envía a Tableau Server.
El flujo de trabajo de Alteryx convierte los datos de JSON de texto desordenado, semiestructurado e ilegible a visualizaciones inteligentes e interactivas en Tableau, como un mapa de ruta con puntos de colores que muestran el estado de cada estación.
Con este proceso, LNER puede actualizar las imágenes de Tableau cada pocos minutos, brindándole al personal de LNER la información que necesita de un vistazo para actuar, como guiar a los pasajeros a lo largo del andén para distribuirlos en función de los vagones más llenos. Esto es especialmente útil para respetar los estrictos plazos de circulación de trenes; ¡las demoras pueden costar miles de libras!
“La capacidad de tener un flujo de trabajo de Alteryx que se ejecute cada cinco minutos con los datos más recientes actualizados, que se envíe directamente a Tableau y que alimente a Tableau de esos datos en vivo, simplemente significa que el personal y los equipos pueden tomar decisiones en tiempo real en caso de que sea necesario”, dijo Rob.
Ayudar al personal del tren a detectar fraudes a 125 MPH
Aquí hay otro ejemplo que Rob llama “detección de fraudes a 125 mph”, porque así de rápido pueden viajar los trenes LNER. LNER ofrece pases de tren de invitado que se asignan a personas que necesitan trabajar para LNER o que deben viajar en estos trenes a una oficina.
Antes de la creación de procesos con Alteryx, no existía una forma eficiente para hacer un seguimiento de quién estaba usando los pases, cuántos pases había disponibles o cuánto le costaba a la empresa.
El equipo de analítica intervino utilizando Microsoft Forms para las solicitudes de pases de invitado a fin de facilitar la recopilación de datos en un formato estándar. Con el flujo de trabajo de Designer, el equipo ingresa los datos del formulario, los analiza, los combina con otros datos relevantes como fechas y une las aprobaciones con los detalles del pase de invitado correspondiente antes de enviar la información a Tableau.
El personal del tren puede hacer clic en un enlace a Tableau, que abre el PDF con la aprobación firmada que muestra los detalles del pase de invitado. Gracias a Alteryx y Tableau, el personal de LNER puede acceder a información directamente desde su dispositivo móvil, evitar el uso incorrecto del pase de invitado y responder preguntas de los pasajeros, todo mientras viaja a 125 mph.
Próxima parada: explorar nuevos casos prácticos en la ciencia de datos y el aprendizaje automático
El equipo de LNER siempre está buscando más casos prácticos de ciencia de datos, como previsiones y analítica geoespacial. LNER cubre una vasta geografía con un amplio espectro de estaciones en Inglaterra y Escocia, y Rob quiere profundizar en cómo el equipo podría usar los insights espaciales de Alteryx para explorar datos de GPS. LNER también cuenta con un nuevo equipo de aprendizaje automático que puede comenzar a ponerse al día con Alteryx.
¿Estás listo para seguir el recorrido de LNER? Mira el seminario web para obtener más información sobre cómo LNER combina Alteryx y Tableau para resolver los tremendos desafíos que presentan los datos.
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