【全球案例】借助 BigQuery 和 Looker 實現商業智慧!企業成功案例精選

企業借助數據了解他們的客戶、產品和市場。但要從這些數據中獲得高價值的情報,就需要強大、可靠且具有可擴展的解決方案,而 BigQueryLooker 就是能幫助企業實現強大商業智慧 (Business Intelligence, BI) 的工具。這兩項工具,不僅能提供資料科學家、資料分析師使用,其視覺化圖表,也能提供業務決策者關鍵的資訊。

您還沒使用過這些強大的資料分析工具嗎?這篇文章,我們就帶您透過 5 則全球知名案例,了解 BigQuery 和 Looker 的用戶如何利用這些工具,挖掘潛在商機。

太陽能公司借助 Looker 節省 50% 時間,加速資料分析

隨著市場對可再生能源的需求增長,太陽能住宅的領導者 Sunrun 的資料量體也持續增加。Sunrun 得處理來自安裝操作的資料、已安裝的系統資料、客戶操作資料、業務資料等,因此開始尋求解決方案。

以往,當公司內部有任何資料分析需求,就需要動用到 IT 和資料團隊人力。他們使用的 Oracle 資料倉儲無法滿足不斷增長的分析需求、更難以協助團隊挖掘商業洞察,而這樣的局限性,間接導致了資料間的孤立及衝突。

經過評估,Sunrun 選擇搬遷到 Google Cloud 智慧化資料分析平台(包括採用 BigQuery 和 Looker),以減少提取、轉換和加載資料 (ETL) 的複雜性,不僅能夠增加查詢的回應速度,同時也提升了企業內資料的可訪問性和信任度。

有了 Looker,Sunrun 能夠將組織的 IT 和商業部門緊密連結,並幫助他們更清楚了解整體零售業務的趨勢,包括與主要零售夥伴合作的績效和影響。有了這項工具,Sunrun 在進行分析時,能夠更深入考量顧客體驗與商業目標。自從 Sunrun 整合雲端技術以來,他們已經有效建立了基礎架構和業務效率,幫助他們滿足在太陽能產業不斷增長的需求。

客戶關鍵成效

  • 藉分析生產和勞動數據,Sunrun 成功優化建設過程,使企業更有效規劃、瞄準商機
  • 在設計資料倉庫、ETL 和資料建檔時,成功節省 50% 時間
  • 資料相關開發週期減少 60% 以上
  • 採用軸輻式 (hub-and-spoke) 分析模型,於其核心業務實現自助式的分析,並確保所有分析指標均受到管理和信任(延伸閱讀:了解 Looker 如何讓企業各單位即時取用資料,並確保原始資料真實性)
  • 透過 LookerML 的 Model 層將整個公司的指標定義統一
  • Looker 可視化工具幫助 Sunrun 執行分析策略時,能有整體的評估

 

財務流程的數位轉型:客製化 BI 剖析營收、帳款、現金流

一改過去採用 Excel 做資料分析,建築公司 Emery Sapp & Sons 選擇 BigQuery 和 Looker 作為新的資料分析系統。這樣的改變,讓他們成功統一多管道的資料來源,並提供企業更全面完整的業務視角。Looker 友善的操作介面讓人能更快速地操作,並可在最精簡維運的情況下,使所有團隊都可通過介面取用資料,並進行操作。

Emery Sapp&Sons 現在能更直覺地看到需要的資訊,並根據關鍵資料採取行動。自從對資料分析系統升級以來,他們成功降低了人工處理的比例,有更多時間分析並提升公司績效。他們現在可以更專注擬定成長策略,並為客戶提供優質服務。

客戶關鍵成效

  • Looker 中預建的自動化成本報表、薪酬報表,為企業定期提供資料,幫助團隊省下自建報告的時間
  • 每週的獲利、應收帳款介面以及即時資料,使他們能更準確地預測現金流,並方便提供他們客戶關懷名單
  • Looker 能透過 Zendesk 顯示已打開、緊急、高優先級、未決和已關閉的問題內容,方便團隊了解支援情況
  • 財務團隊能即時取用應收帳款、未付帳款與帳單等資料,而分公司經理也能依照客戶訊息進行分類,並決定後續溝通的順序

迅速應對醫療突發狀況!符合 HIPAA 規範的資料解決方案

去年初 COVID-19 首次爆發,美國麻州 Commonwealth Care Alliance (CCA) 社區醫療保健組織的工作人員與臨床醫生,急需可靠、迅速、且能跨多區域來源的資料,整合進行診療。

CCA 資料科學團隊迅速用 BigQuery 和 Looker 打造了一套資料分析平台,為臨床醫生提供關鍵資訊和預測建議,團隊還部署了整套資料操作和 ML 管理流程。所有 Google Cloud 服務都有相關協議已以滿足醫療產業的 HIPAA 規範,且由於 BigQuery 提供很高的靈活性與可用性,讓平台效能穩定可靠,也允許小型資料科學團隊在合法的範圍內敏捷開發

團隊在不增加內部資源負擔的情況下,讓團隊安全地取用受信任的資料。隨著 COVID-19 大流行,CCA 持續使用最新的資訊來提供醫療支援和照護。現在,團隊可以繼續進行更深入的功能導向工程和因果推理,提供臨床醫師和其他成員更準確的照護建議。

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客戶關鍵成效

  • 成功將內部照護管理平台和電子健康記錄,定期更新至 BigQuery 和 Looker
  • 利用 Looker 的 modeling layer — LookML 中,可迅速佈建自定義的資料概念,例如「 COVID-19為高風險」
  • 客製化儀錶板讓每個臨床醫師和護理師取用相關資料,並提供照護中的協調
  • Looker 的用戶屬性、權限與資料整合,使臨床醫師迅速了解並應對不同情況

每月省超過一萬美元,Looker 結合 BigQuery 投資報酬率大幅提升 200%

零售資訊服務商 Label Insight 透過分析產品包裝和標籤,幫助零售品牌更貼近市場需求。他們的零售業客戶會用這些資訊來調整現有產品,或製作符合目前趨勢的新產品。Label Insight 過去使用的 BI 系統因為資料分散、過程繁瑣,做分析時非常耗費時間與金錢成本。該公司擁有豐富的資料集,但光是要取用分析資料,就得花一週人天的時間。而且,此一過程無法擴展、重複。

改用 BigQuery 作為新的資料倉儲,並搭配 Looker 作為 BI 工具後,執行團隊發現,使用 BigQuery 的次數越多,就能為公司帶來越多的效益,提高 ROI。BigQuery 現在為他們提供了幾乎無限的經濟效益、可擴展的儲存容量和無與倫比的效能。

透過簡單的設定介面、報告和分析,Looker 實現了組織內的資料民主化。Looker 還可以做完善的管理控制,讓團隊成員輕鬆使用 BigQuery 資料而不再頻繁消耗資料團隊的時間。

另外,Looker 透過嵌入式分析,將有價值的資料整合到 Slack 等現有應用程式中,團隊開始能以習慣的管理工具訪問資料,並維持資料的共享性與正確性;讓團隊成員都能為其客戶提供更多價值。

客戶關鍵成效

  • 達到 200% 的投資報酬率、每周節省 120 個工作小時的報表處理時間,節省資源外團隊也能將時間應用在其他業務活動上
  • 每月節省大約 10,000 美元的經常性開銷
  • 平台上的用戶參與度約 60%(與日俱增)
  • 搭配 Fivetran 使用讓 ETL 流程自動化,輕鬆取用 17 個不同的資料源

MLB:BigQuery 資料倉儲現代化,讓球迷、球隊共同擊出全壘打!

美國職棒大聯盟 (MLB) 內,有個負責管理粉絲資料的工程團隊。團隊負責管理超過 350 個 data pipelines,將第三方和內部資料源,集中到企業資料倉儲 (EDW) 中。該資料倉儲推動了內部產品、行銷、財務、票務、商店、分析和資料科學部門的業務,範圍涵蓋 30 個大聯盟球隊。該團隊過去一直使用 Teradata 作為他們的企業資料倉儲。

過去,團隊就碰到了查詢失敗、延遲以及同步等問題。由於網路連接限制和客戶端軟體設置問題,提供直接的用戶訪問往往具有挑戰性。隨著 2019 年完成從 Teradata 到 BigQuery 的搬遷,MLB 從這項雲端資料倉儲中取得許多優勢。

客戶關鍵成效

  • 以最低成本且無需綁定承諾的方式做並行效能測試。由 on-demand 計價轉為 flat-rate 定價,團隊可控制成本避免意外超支,並在部門之間共享未使用的容量
  • 與 Workspace 用戶或小組使用安全的一鍵式資料集共享,實現資料民主化
  • 用 BigQuery 控制台查詢資料,並使用 Connected Sheets 功能在熟悉的介面樞紐分析,分析大型資料集
  • 資料倉儲查詢完成速度提高 50%
  • 與大聯盟使用中的多項服務進行整合,包括 Google Ads、Google Campaign Manager 和 Firebase
  • 減少了以往對於資料庫管理上的操作開銷
  • Google 的技術支援使 IT 團隊可以專注於更具策略性的工作

 

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大聯盟現在可以採取更全面、輕鬆的方法,用資料服務他們的球迷和聯盟球隊。遷移到 BigQuery 和 Looker 已完成了兩個目標,包括:

  • OneView:此計劃將 30 多個相關資料源匯總到一個表中,每個粉絲的資料整理為一列,以方便往後的資料做更細的區分(如新聞文章針對不同個性作區分)。
  • 即時表單送出:藉由 Google 提供的 Dataflow 範本即時將數據從 Pub / Sub 傳輸到 BigQuery,大聯盟創建了 Looker 儀錶板,作為特定活動的表單送出用途,也讓他們的編輯團隊可以最高以分鐘為單位創建的結果分析。

隨著大聯盟全新的資料平台開始運行,他們將能更好地將數據提供給相關單位,善用資料賦能,為粉絲創造更好的、個人化的線上體驗。

(延伸閱讀:從球場到雲端:一窺美國職棒大聯盟 MLB 如何善用 Anthos 部署混合雲

 

(本文翻譯改編自 Google Cloud。)


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