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US Venture + Dataiku:提高分析师技能以节省数千小时

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 U.S. Venture Leverages Dataiku to Streamline Data Efforts and Save Thousands of Hours - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 大数据分析
  • 分析与建模 - 机器学习
适用行业
  • 汽车
  • 运输
适用功能
  • 物流运输
  • 仓库和库存管理
用例
  • 时间敏感网络
  • 交通模拟
服务
  • 数据科学服务
客户
关于客户

US Venture在许多不同的行业(汽车售后市场、能源、技术等)开展业务。这种多样性导致管理和分析客户数据的复杂性以及创建消除孤岛和促进协作的企业工具和流程的困难。

  1. US Venture 被公认为能源和运输行业的创新领导者,在工业润滑油、轮胎和零部件、替代燃料应用、运输战略优化以及加油基础设施、分销和设备等细分市场开展业务
  2. US Venture 旗下品牌包括 US Oil、US Gain、US AutoForce、US Lubricants、US Petroleum Equipment、IGEN、Breakthrough 和 Tyre's Warehouse
  3. 1951 年在威斯康星州阿普尔顿成立
  4. 2,500 多名员工
挑战

US Venture 的数据和分析团队始于 2018 年。当时,该团队正在做数据仓库和基本报告,但很快意识到他们需要合适的人员和工具来进行大规模的高级分析——维护模型和不同的数据源是没有他们很快就会变得难以管理。那是他们最初的痛点:他们有人员可以从头开始为 DataOps 构建解决方案(但没有围绕数据收集、准备和模型连接的自动化)——但现在不是重新发明轮子的时候。

此外,该团队的数据科学家和分析师正在使用一组不同的工具和编码机制——一位数据科学家使用 R,一位使用 Python,一些分析师使用 SQL,而其他分析师使用 Python,等等。结果,各个团队成员构建了自己的组件,这些组件位于不同的地方,并通过他们自己的工具创建,保存在个人计算机上,其他团队成员看不到项目的位置以及它们是如何创建或运行的。这使他们无法相互支持并在项目上进行合作。

解决方案

在实施 Dataiku 后,该团队能够:

  1. 采取几个不同编码的流程,合并它们,并在 Dataiku 中为它们制作一个单一的配方,以便每个人都可以重复使用它们
  2. 结合治理和协作,目前,他们在一个地方拥有文档和项目可见性(从数据源到建模/输出)
  3. 自动化分析师和数据科学家手动管理的流程,节省时间
运营影响
  • The implementation of Dataiku not only resulted in significant time and cost savings but also fostered a culture of collaboration and reuse within the Data and Analytics team at U.S. Venture. The tool provided a standardized way of working, driving productivity, and gaining confidence and trust from leadership. The team was able to reinvest the time saved in other areas and focus on the art of storytelling with data. This allowed the data scientists and analysts to create richer relationships with the business units and partner directly to determine the best data-driven decisions. The use of Dataiku also enabled data analysts and other data-minded individuals to step in to do a project rather than data scientists, freeing up the data scientists to work on new, more complex projects and giving U.S. Venture a larger, more capable analytics organization.
数量效益
  • The implementation of Dataiku reduced the time taken to analyze a new market from 60-100 hours to just three hours, representing a 95% to 97% time savings.
  • The use of Dataiku also resulted in hard cost savings by avoiding the cost of expensive point software solutions that address only a specific use case.
  • Dataiku enabled the Data and Analytics team to source, cleanse, model, and share repeatable data science solutions without needing to look to a third party for a software solution for each use case.

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