Digital Planet 利用云提升数据性能

数字星球

Digital Planet的使命是通过更多地获得教育和技术来丰富所有南非人的生活。

作为一家以合作为基础的 B2B2C 企业，它直接向银行和电信公司等企业客户采购并提供量身定制的技术和教育零售交易，并提供全方位服务分销，然后这些组织可以将其作为无缝价值的一部分提供给客户- 增加经验。

该公司管理从产品到客户再到消费者的所有接触点，例如销售、营销、客户技术支持、采购、库存和呼叫中心订单管理、交付和保修。其合作伙伴网络由教育机构和微软等领先技术品牌组成。

Digital Planet 与 Yellowfin 及其合作伙伴 AIGS 和 Exasol 密切合作，通过改善其不断增长的报告环境的性能来增强其数据分析产品。此后，该公司显着增强了向众多客户提供最新数据相关服务和自助报告工具的能力，同时大幅优化了数据仓库成本，并将性能从几小时缩短到几分钟。

Digital Planet 希望通过完整的自助报告功能为其客户提供更好的数据分析体验。然而，经过多年的运营，它的数据仓库已经大幅增长，其业务的逐渐扩展很快导致性能下降。

由于其数据仓库的性能遇到了挑战，该公司在办公时间内向客户提供额外数据相关服务的能力有限。数据刷新每小时完成一次，更新可能需要长达 20 分钟，这减慢了客户的报告环境——它希望立即纠正。

由于 Digital Planet 希望通过为其客户提供的自助报告和嵌入式分析报告来增强其技术产品，因此它明确需要首先优化其当前环境。这需要实施正确的分析和商业智能解决方案，以实现其所有各种与数据相关的目标。

Digital Planet 使用 Yellowfin 并与撒哈拉以南地区的 Yellowfin 官方软件分销商 AIGS 密切合作了七年。它决定扩展其对 Yellowfin 分析的使用，以适应其从 SQL 向更具可扩展性的数据环境的转变，该环境可以为其客户支持最新的自助式 BI。

在 AIGS 和 Yellowfin 的帮助下，Digital Planet 确定并评估了其选项，并决定与高性能分析数据库软件公司和 Yellowfin 的全球合作伙伴 Exasol 建立合作伙伴关系，以通过将其数据仓库托管在云端。 “通过使用 Exasol 来支持他们的数据分析，Digital Planet 现在可以让客户更快、更轻松地获得他们需要的洞察力，从而做出真正的数据驱动决策，”Exasol 云联盟负责人 Jurgen Fleiss 说。

Exasol 花了必要的时间让 Digital Planet 的开发人员了解其产品以及它如何显着提高仓库性能，然后通过初始开发构建工作提供其设置和支持的动手演练。 Exasol 和 Yellowfin 的共同努力帮助 Digital Planet 了解 Exasol 如何满足其需求 - 并最终在 Microsoft Azure 中成功部署其解决方案。

Digital Planet 从传统数据仓库迁移到云端后，数据负载和刷新性能瞬间显着提升，而云端固有的可扩展性也进一步优化了成本。

• The increased performance of its data warehouse has modernized the customer experience, by enabling the creation of a self-service customer portal and embedding Yellowfin for data analytics into its client portal. Digital Planet now uses Yellowfin’s embedded analytics and data visualizations to more effectively measure various contractual obligations. This includes the measurement of important key performance indicators (KPIs), such as fulfillment rate (measure of orders received vs delivered) and the duration of various important sub processes. Digital Planet is also leveraging data storytelling capabilities such as Yellowfin Present to share more widely accessible, richly visualized data stories to its customers. The company plans to experiment further with Yellowfin and Exasol’s high-performance database, as the better data load and refresh times allow for more flexibility to experiment with Yellowfin’s analytics suite.

• Reduced initial data load times from 2 hours to 7 minutes, an improvement of 1700%
• Reduced refresh loads from 20 minutes per hour to under 2 minutes, an improvement of 1000%
• Significantly increased the number of users of Yellowfin to offer self-service reporting to more of its customers overall