CASO DEL CLIENTE

PDPAOLA se destaca en un mercado de comercio electrónico saturado con Google Cloud Dataprep

Desafíos principales

PDPAOLA es una joyería en línea con cientos de productos únicos de alta calidad. Si bien su plataforma subyacente de comercio electrónico, Shopify, proporciona analítica útil sobre los márgenes de ganancias generales de los productos, PDPAOLA sabía que incorporar grandes cantidades de datos para descubrir insights más detallados como márgenes netos o márgenes de contribución era la única forma en que podría diferenciarse del mercado a largo plazo. Sin embargo, cuando PDPAOLA comenzó a crear sus pipelines de datos con SQL en Google Cloud, rápidamente se dio cuenta de que alcanzaría un límite de escalabilidad. Contratar a otros desarrolladores de SQL y capacitarlos en los procesos únicos de la empresa exigiría mucho tiempo y una gran inversión de recursos. PDPAOLA necesitaba una plataforma que aumentara la automatización y le permitiera escalar sin gastos adicionales.

Cómo Cloud Dataprep resolvió este problema

PDPAOLA seleccionó Google Cloud Dataprep porque se integra de forma nativa con Google Cloud Platform, lo que le permite al equipo comenzar a migrar su trabajo a Dataprep con rapidez. Ahora, el equipo usa Stitch para ingerir una variedad de fuentes de datos, Dataprep para crear pipelines que limpien y estructuren datos diversos en BigQuery y Google Data Studio para visualizar y generar informes de datos. Gracias a la automatización de Dataprep, PDPAOLA pudo progresar muy rápido en los esfuerzos de analítica sin contratar nuevos empleados. Además, cuando se contraten nuevos empleados, Dataprep les permitirá ponerse al día de inmediato, gracias a sus flujos de datos visuales que muestran exactamente de dónde provienen los datos y su transformación. PDPAOLA usa Dataprep para impulsar los paneles de control de Data Studio que brindan insights avanzados para cada SKU individual, lo que permite tomar decisiones comerciales más inteligentes y precisas.

BENEFICIOS DE USAR ALTERYX
Mayor escalabilidad

Con Dataprep, un solo empleado puede crear y automatizar múltiples flujos de datos, mientras que los flujos visuales permiten a los nuevos empleados ponerse al día rápidamente con la estrategia del pipeline de datos.

Menos gastos

Dataprep no solo permite a PDPAOLA optimizar su crecimiento sin necesidad de contratar más personal, sino que también minimiza los tiempos de inactividad (y las pérdidas económicas asociadas) al permitir la identificación visual y resolución rápida de problemas.

Insights más detallados

Dataprep facilita a PDPAOLA transformar con facilidad diversas fuentes de datos, como costos de envío, información de productos o Google Analytics, para lograr una generación de informes sólidos en Data Studio.

 

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