Big Data Warehouse & Plataforma BI para un Conglomerado Nacional de Publicaciones

Objetivo del Negocio
Un conglomerado editorial de mil millones de dólares con sede en Chicago acudió a eSage Group en busca de ayuda con el diseño, desarrollo y soporte de producción de un almacén integrado de ventas y marketing de Big Data basado en la nube y una plataforma de BI para permitir el seguimiento y análisis del rendimiento de ventas y marketing en todo el recorrido del cliente, para nueve periódicos propiedad de la compañía.

El cliente quería que eSage Group diseñara y desarrollara una infraestructura de informes fácil de usar que permitiera el desarrollo rápido de varios informes y paneles de control de ventas y marketing de canales cruzados. El cliente también quería que los miembros de su equipo interno de análisis pudieran tener capacidades de autoservicio para desarrollar rápidamente sus propios informes ad-hoc sobre la marcha.

El almacén de datos debería estar diseñado para contener información sobre todo el recorrido del cliente desde el momento en que se presentó una oferta de marketing a un cliente potencial, a través de la suscripción del pedido y el saldo del ciclo de vida del cliente.

Solución
Se diseñó y desarrolló un nuevo almacén de datos multidimensionales y un cubo de informes para combinar datos de marketing digital de las siguientes fuentes:

  • Plataforma de Marketing G2 (MG2)
  • Omniture Website analytics
  • Base de datos de administración de suscripciones que contiene información sobre todas las suscripciones, tipos de suscripción, precios y términos
  • Plataforma de gestión de contenido editorial para los 9 papers.
  • El compromiso social se alimenta desde varias plataformas sociales como Facebook y Twitter
  • Administración de Información de anuncios de DoubleClick

La información de las diferentes fuentes de datos se combinó y se vinculó dentro de un nuevo almacén de datos para permitir la capacidad de rastrear todos los puntos de contacto de los clientes en las fuentes de datos de ventas, marketing, contenido, redes sociales y suscripción de clientes.

La solución se creó utilizando una combinación de componentes SQL y Big Data relacionados con Microsoft y Hadoop. Un almacén de plataforma de datos de Hortonworks (HDP) fue diseñado y desarrollado para ejecutarse en una solución basada en la nube de Microsoft Azure. Los datos se ingresaron diariamente en la plataforma HDP desde las diversas fuentes de datos utilizando ETL desarrollados en Python y programados a través de Oozie. Los datos se procesaron a través de SSIS, ETL y Hive para importarlos al nuevo almacén y cubo de informes de SQL Server. Las conexiones al almacén de datos HDP se establecieron a partir de Power BI y la nueva base de datos interna de informes de SQL Server.

La solución Microsoft Power BI se conectó a Azure HDP Data Warehouse en la nube para informes y análisis. Una actualización diaria de datos creada por eSage Group proporcionó a todos los informes de Power BI la información de rendimiento más actualizada disponible para su análisis. Los usuarios pueden ver varios informes pre definidos y ad-hoc a través de la interfaz de informes de Power BI. Los usuarios avanzados pueden consultar directamente en el almacén de datos para un análisis detallado y desgloses.

Resultados
Con la nueva solución de Big Data y BI basada en la nube de Azure, diseñada y desarrollada por eSage Group, el cliente ahora podía ver los datos integrados contenidos en el nuevo Big Data Warehouse para comprender los siguientes tipos de métricas de rendimiento:

  • Comportamiento de consumo de contenido por segmento de clientes a lo largo del tiempo (lector de negocios, entusiasta de los deportes, fanático del entretenimiento, etc.)
  • Rendimiento de marketing de una oferta promocional dada por región y publicación
  • Rendimiento de la plataforma de redes sociales para impulsar el consumo de contenido y compromiso
  • Valor de vida del cliente por publicación
  • Rendimiento de marketing por canal, propiedad y tipo de dispositivo
  • Análisis de marketing mixto
  • Análisis de contenido para retención de clientes por tipo de dispositivo (a través de redes sociales y otros canales)
  • Optimización de ingresos por fuente de canal y segmento del cliente
  • Análisis de recurrido de contenido por segmentos de clientes
  • Rendimiento de la suscripción del cliente por fuentes de marketing/propiedad

El nuevo Big Data warehouse fue diseñado e implementado en la nube para ofrecer un nivel de velocidad y flexibilidad que antes no estaba disponible en la empresa.

La nueva solución ofrece al cliente un conjunto flexible de informes y reportes de múltiples canales que antes no estaban disponibles para monitorear el desempeño de los aspectos clave del compromiso del cliente, nuevas suscripciones e ingresos a lo largo del recorrido del cliente. Los informes se adaptaron fácilmente a las necesidades específicas de las diversas unidades de negocio dentro de la empresa; tales como ventas, marketing/social y editorial.

La solución provista es flexible y fácilmente expandible, lo que hacía que fuera eficiente agregar fuentes de datos adicionales, potencia de procesamiento e informes según fuera necesario.

Entregables
  • Diseño y desarrollo de un Big Data Warehouse en Microsoft Azure Cloud Platform y HDInsight (Hortonworks Hadoop)
  • Cubo de informes de Microsoft SQL Server / SSIS
  • Microsoft Power BI
  • Acceso ad hoc a datos de Hive
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