Descripción.

El almacén de datos basado en la nube de Google BigQuery puede proporcionar a las compañías globales minoristas los recursos que requieren para almacenamiento de información. Desde información de marketing como KPIs, información objetiva de marketing, información de índice de clics, hasta recomendaciones proporcionadas al cliente por herramientas analíticas avanzadas; Google BigQuery puede almacenar toda esa información en un almacén de datos sin servidor, fácil de usar.

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Requerimientos de Clientes Globales Minoristas.

Cuando nuestros clientes globales minoristas se acercaron a nosotros, tenían grandes conjuntos de datos de sus POS (POS por siglas en inglés). En ese entonces ellos estaban replicando sus conjuntos de datos de sus POS de aplicaciones SAP a una base de datos SAP HANA. Su base de datos HANA estaba creciendo rápidamente, lo que creó una necesidad de mover su información histórica desde HANA hasta un data lake.

Ellos también querían ganar perspectiva de su amplia información histórica de sus POS, y al mismo tiempo combinarla con la información No SAP.

Consejo KochaSoft: Google BigQuery para Minoristas.

A través de nuestra investigación, recomendamos que Google BigQuery sería la mejor solución para su data lake en términos de costo y flexibilidad. No solo no tendrían que invertir en infraestructura adicional o incrementar la capacidad de su sistema HANA al utilizar BigQuery, sino que también podrían aumentar y mantener su crecimiento continuo.

Arquitectura de Alto nivel de la solución:

Arriba se puede ver que SAP POS es el sistema transaccional principal para nuestros clientes. La información de SAP POS fue cargada en SAP HANA utilizando SLT. Los analíticos en la información POS de SAP HANA es ejecutado en SAP Business Objects y SAP Analytics Cloud.

Después, la información histórica POS de SAP HANA es transferida a Google BigQuery utilizando SAP Datahub. El tamaño de la información histórica POS era 12 TB. La información No SAP fue cargada en BigQuery utilizando File Transfer y GCP Cloud Dataflow. De ahí, la información SAP es integrada con la información No SAP en BigQuery.

La información resumida histórica de POS es accedida en SAP HANA utilizando HANA Smart Data Access (SDA). Esto se combina con la información actual para obtener un resumen completo de su negocio.

Analítica de Datos.

Para nuestro Cliente Minorista Global, utilizamos Google Data Studio para visualización y Cloud DataLab para análisis de información. Estas herramientas también utilizan aprendizaje automático aplicado para predecir movimientos futuros en el mercado y fortalecer el marketing dirigido.

Resumen.

Arriba se encuentra una vista previa de las tres tablas que fueron creadas en Google Data Studio para mostrar los ingresos generados por ubicación geográfica y en línea contra las ventas en tienda. Estas tablas también utilizan aprendizaje automático para crear campañas dirigidas de marketing y recomendar productos a los clientes y obtener la categoría del producto principal objetivo.

Otro beneficio de estas tablas es que nuestro Cliente Minorista Global pueden ver los sentimientos sociales de su información de Twitter. En la gráfica mostrada arriba, se puede ver que el cliente está experimentando un incremento de reacciones positivas alrededor de junio, como resultado de una campaña en redes sociales que lanzaron.

Nuestra solución para nuestro Cliente Global minorista fue un éxito total porque les ayudó a revisar la perspectiva de sus clientes y les dio un resumen completo de su analítica minorista para darle a los equipos de ventas y marketing las herramientas que necesitan.