Comment nos clients modernisent l'informatique avec BigQuery et Looker

Les entreprises recourent de plus en plus à la collecte de données afin de mieux comprendre leurs clients, leurs produits, leur marketing, etc. Mais pour dégager des insights utiles et pertinents de ces données, il faut des solutions puissantes, fiables et évolutives. Nos clients utilisant BigQuery et Looker nous expliquent qu'ils sont parvenus à moderniser leur informatique décisionnelle et à permettre la découverte en libre-service des données recueillies par l'entreprise. Les insights sont rapidement mis à la disposition des data scientists et des analystes de données, mais également de tous les collaborateurs de votre entreprise, y compris les principaux décideurs.  

Dans cet article, nous avons recueilli les témoignages de plusieurs clients Google Cloud qui ont utilisé BigQuery et Looker. Ils nous expliquent comment ils utilisent les insights issus des données pour générer de nouvelles opportunités.

Accélération de l'analyse de données

Leader de l'énergie solaire résidentielle, Sunrun propose des solutions propres, fiables et abordables de production d'énergie solaire et de stockage par batteries. Face à la demande croissante en énergie renouvelable, Sunrun avait besoin d'un outil plus efficace pour gérer les volumes croissants de données issues de ses activités d'installation, ses systèmes existants, ses opérations clients et ses ventes.

L'ancienne pile de données nécessitait l'assistance de l'équipe chargée de l'informatique et des données pour presque toutes les demandes de données internes. L'ancien entrepôt de données Oracle de Sunrun n'était pas en mesure de s'adapter aux demandes croissantes d'analyses ou de générer facilement des prédictions, et ces limites entraînaient le cloisonnement des données ainsi que des conflits.

Après son processus d'évaluation, Sunrun a migré vers la plate-forme d'analyse intelligente Google Cloud (en y incluant BigQuery et Looker) pour réduire la difficulté des opérations d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), exécuter facilement les requêtes rapides, et rendre les données accessibles et fiables dans toute l'entreprise.

Principaux avantages

• Optimisation des processus de construction grâce à une meilleure connaissance des données relatives à la productivité et au travail, ce qui rend la planification plus efficace et permet de repérer les opportunités.

• Réduction de 50 % du temps de conception des entrepôts de données, de l'ETL et de la modélisation des données.

• Réduction de plus de 60 % de l'ensemble du cycle de développement des données permettant d'accélérer la prise de décision grâce à une architecture modernisée et simplifiée.

• Possibilité d'effectuer des analyses en libre-service pour l'ensemble des opérations principales grâce à un modèle d'analyse en étoile, garantissant la fiabilité et la conformité de toutes les métriques.

• Unification des définitions de métriques dans toute l'entreprise grâce à LookML, la couche de modélisation de Looker.

• Des tableaux de bord Looker permettant aux dirigeants de se réunir régulièrement pour définir et mettre en œuvre des stratégies basées sur les données et reposant sur une source unique.

Grâce à Looker, Sunrun a resserré les liens entre les pôles informatiques et commerciaux de l'entreprise et a amélioré sa capacité à identifier les tendances dans son activité de vente, telles que les performances et les retombées de ses relations avec ses principaux partenaires. Chez Sunrun, les données sont analysées en tenant compte de l'expérience du client et des objectifs commerciaux. Depuis, Sunrun a développé des infrastructures et a amélioré son efficacité globale pour mieux répondre à la demande croissante d'énergie solaire.

L'informatique au service de la prise de décisions dans votre entreprise

Après s'être appuyée sur des classeurs Excel pour l'analyse des données, Emery Sapp & Sons, une société de génie civil industriel, a choisi BigQuery et Looker comme composantes principales d'une nouvelle pile de données capable de s'adapter à la croissance de son activité. Elle a ainsi pu unifier ses nombreuses sources de données et bénéficier d'une vue globale de l'entreprise. Looker a répondu au besoin d'un libre-service simple d'utilisation dans toute l'entreprise, permettant à toutes les équipes d'accéder à des données précises et de les traiter via une interface conviviale, tout cela avec une maintenance minimale.

Principaux avantages

• Les rapports de coûts et de paie automatisés et pré-établis dans Looker fournissent des données en temps voulu, en une fraction du temps qu'il fallait aux équipes d'Emery Sapp & Sons pour produire ces rapports.

• Un tableau de bord hebdomadaire de la rentabilité et des comptes clients avec des données en temps réel permet de mieux anticiper les flux de trésorerie et de savoir quels clients contacter.

• Le suivi des tickets d'assistance Zendesk dans Looker permet de voir clairement ce qui est en cours, urgent, prioritaire, en attente et fermé, et ainsi d'identifier les tendances.

• Accès instantané au total des montants en suspens et aux rapports sur les factures dues pour l'équipe chargée des comptes clients. Les directeurs de succursale peuvent trier ces informations par client et hiérarchiser les communications de suivi.

Désormais capables de voir les informations nécessaires de façon intuitive, les collaborateurs d'Emery Sapp & Sons peuvent donc interpréter rapidement les données importantes et agir en conséquence. Depuis qu'ils ont modernisé leur pile de données, ils ont réduit les heures consacrées aux activités manuelles et ont libéré du temps pour se concentrer sur l'analyse des données pour l'entreprise. Ils peuvent désormais se consacrer aux projets stratégiques qui stimuleront leur croissance et répondront aux besoins de leurs clients.

Faire progresser les soins en période d'incertitude

La Commonwealth Care Alliance (CCA) est une organisation de santé communautaire qui fournit et coordonne des soins à des personnes dans le besoin qui sont souvent vulnérables ou marginalisées. Dès les premiers cas de COVID-19 la CCA a su que ses bénéficiaires nécessiteraient des soins et une attention accrus. Son personnel et ses cliniciens auraient besoin de données fiables, disponibles rapidement et intégrées à partir de différentes sources et différents domaines.

Heureusement, l'organisation avait déjà mis en place une plate-forme d'analyse avancée avec BigQuery et Looker, que l'équipe de data scientists du CCA a utilisée pour fournir de précieuses informations et des prédictions aux cliniciens, ainsi que pour développer et déployer des opérations de données et des outils de machines learning. Toutes les fonctionnalités de Google Cloud étaient disponibles dans un accord de partenariat unique pour répondre aux exigences de conformité HIPAA de la CCA, et BigQuery proposé en tant que service a offert la flexibilité requise. Ces deux caractéristiques ont garanti des performances fiables de la plate-forme et ont permis à l’équipe de data scientists de rester concentrée et agile tout en maintenant la conformité.

En utilisant une fonction d'abstraction de requête et un moteur de données orienté colonnes, la CCA a pu s'adapter aux besoins changeants des cliniciens et fournir des données et des prédictions à travers des tableaux de bord généraux et des tableaux de bord par fonction (appelés en interne "tableaux d'action") qui aident les cliniciens à déterminer comment réagir aux besoins spécifiques de chaque personne.  

Principaux avantages

• Mises à jour régulières de BigQuery et Looker depuis la plate-forme interne de gestion des soins de la CCA et les dossiers patients informatisés.

• Création et distribution rapides de concepts personnalisés (tels que "Personnes vulnérables à très haut risque face à la COVID-19") dans LookML, la couche de modélisation flexible de Looker.
  

• Des tableaux de bord personnalisés permettent à chaque clinicien ou gestionnaire de soins (care manager) d'accéder aux données pertinentes pour ses membres, telles que les mesures recommandées pour la coordination des soins.

• Les attributs et autorisations utilisateur de Looker s'intègrent aux données telles que les interruptions de service pour permettre aux cliniciens de comprendre les changements de situation et d'y réagir efficacement.

Grâce à BigQuery et à Looker, l'équipe de data scientists de la CCA offre un accès sécurisé à des données fiables à toute l'entreprise, sans pour autant accabler les ressources internes. Alors que la pandémie de COVID-19 et ses conséquences continuent d'évoluer, la CCA utilise en permanence les dernières informations disponibles pour actualiser et orienter les stratégies de soins et d'assistance de ses membres. Désormais, l'équipe de data scientists peut approfondir l'extraction de caractéristiques et l'inférence causale afin d'enrichir les insights fournis à ses cliniciens et d'améliorer les soins prodigués à ses membres.

Faites des économies

Label Insight aide les marchands et les marques à rester en phase avec les tendances et la demande du marché en analysant l'emballage et l'étiquetage de différents produits. Ses clients utilisent ces informations pour prendre des décisions éclairées en ce qui concerne le reconditionnement de produits existants ou la création de nouveaux produits répondant aux dernières tendances alimentaires.

Auparavant, avec son ancien système d'informatique décisionnelle sur site, ses multiples silos de données et ses processus fastidieux, il était de plus en plus coûteux, chronophage et compliqué de dégager rapidement des insights pertinents à partir des données. Bien que Label Insight disposait d'ensembles de données enrichies, il fallait souvent une semaine entière d'analyse à une personne pour y accéder. Ce processus n'était ni évolutif, ni reproductible, ni fiable.

Aujourd'hui, la nouvelle plate-forme de données de Label Insight intègre BigQuery comme entrepôt de données et Looker pour l'informatique décisionnelle. En évaluant les offres d'entrepôts de données, l'équipe de direction a constaté que plus l'entreprise utilisait BigQuery, plus elle bénéficiait d'avantages importants et d'un bon retour sur investissement (ROI). BigQuery lui offre désormais une capacité de stockage quasiment infinie, économique et évolutive, et des performances inégalées.

Grâce à des tableaux de bord, rapports et analyses faciles à configurer, Looker démocratise les données pour tous les utilisateurs de Label Insight. Looker facilite également la gouvernance et le contrôle, en aidant l'entreprise à utiliser les données de grande qualité de BigQuery et en soulageant l'équipe en charge des données de la gestion constante des demandes de rapports. Grâce à la capacité de Looker d'intégrer des insights au moyen d'analyses intégrées dans ses applications existantes comme Slack, Label Insight peut accéder à des données cohérentes et précises dans ses outils habituels de gestion des tâches, ce qui permet à chacun de continuer à générer de la valeur pour les clients.

Principaux avantages

• Un ROI de 200 %, avec une économie de 120 heures de travail par semaine sur les rapports, ce qui a libéré du temps et des ressources pour les équipes qui peuvent ainsi mener de nouveaux projets.

• Une économie récurrente de 10 000 $ par mois.

• Un score d'engagement des utilisateurs sur la plate-forme d'environ 60 % (et qui va croissant), et avec l'aide des super-utilisateurs Looker, l'objectif de continuer à augmenter ce chiffre.

• L'automatisation de l'extraction, de la transformation et du chargement (ETL) avec Fivetran permet un accès rapide et facile aux données de 17 sources différentes.

La modernisation de la pile technologique des données de Label Insight a transformé l'entreprise en profondeur, conformément aux attentes.

Un engagement de haut niveau pour les supporters et les clubs

L'équipe d'ingénierie des données des supporters de la Major League Baseball (MLB) est responsable de la gestion de plus de 350 pipelines de données pour ingérer les données provenant de sources tierces et internes et les centraliser dans un entrepôt de données d'entreprise. Cet entrepôt pilote les activités relatives aux données dans les services internes chargés des produits, du marketing, des finances, de la billetterie, des boutiques, de l'analyse et des sciences des données, ainsi que dans les 30 clubs de la MLB. L'équipe avait déjà utilisé Teradata comme entrepôt de données d'entreprise.

La MLB rencontrait des problèmes tels que des échecs de requêtes et des problèmes de latence et de synchronisation avec leur entrepôt. Offrir un accès direct aux utilisateurs était souvent difficile en raison des restrictions de connectivité réseau et des problèmes de configuration des logiciels clients. Grâce à une migration de Teradata vers BigQuery finalisée en 2019, la MLB a tiré de nombreux avantages de sa plate-forme cloud-first et moderne d'entrepôt de données.

Principaux avantages

• Les tests de performance en parallèle sont effectués à moindre coût et sans engagement. En passant d'une tarification à la demande à une tarification forfaitaire, la MLB peut fixer les coûts, éviter les surcoûts inattendus et répartir les capacités inutilisées entre les différents services.

• La démocratisation des données est favorisée par le partage sécurisé en un clic des ensembles de données avec tout utilisateur ou groupe Google Workspace.

• Accès à la console Web de BigQuery pour contrôler et exécuter des requêtes SQL sur les données, et utiliser des feuilles connectées pour analyser de grands ensembles de données avec des tableaux croisés dynamiques dans une interface familière.

• Augmentation de 50 % de la vitesse d'exécution des requêtes par rapport au précédent entrepôt de données d'entreprise.

• Intégrations à plusieurs services utilisés par la MLB, tels que Google Ads, Google Campaign Manager et Firebase.

• Intégration de BigQuery à Looker, le nouvel outil d'informatique décisionnelle de la MLB, qui fournit une interface claire et performante permettant aux utilisateurs professionnels d'accéder aux données et de les explorer.

• Réduction des dépenses opérationnelles de l'ancienne administration de la base de données.

• Prise en charge par Google de tout problème de service majeur, permettant aux équipes informatiques de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.

La MLB peut désormais adopter une approche plus globale et plus fluide dans l'utilisation des données au service des supporters et de la ligue. Deux projets ont déjà été facilités par le passage à BigQuery et Looker :

• OneView : ce projet compile plus de 30 sources de données utiles dans un seul tableau, avec une ligne par supporter, afin de faciliter les actions de personnalisation et de segmentation en aval, telles que la personnalisation des actualités.

• Reporting en temps réel de l'envoi de formulaires : en utilisant le modèle Dataflow fourni par Google pour transmettre en temps réel des données de Pub/Sub à BigQuery, la MLB crée des tableaux de bord Looker avec un reporting en temps réel des formulaires envoyés pour des actions telles que son concours "Opening Day Pick 'Em". Cela permet à l'équipe éditoriale de créer des analyses de résultats à la minute près.

Grâce à sa nouvelle pile de données, la MLB est en mesure de répondre plus efficacement que jamais aux besoins des utilisateurs de données et peut exploiter ses nouvelles capacités de gestion des données afin d'offrir aux supporters une meilleure expérience en ligne et sur site.

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