Soluciones de visualización empresarial con Amazon QuickSight

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2024

Visión general

La plataforma de la empresa AdTech se basó en el análisis en tiempo real de las interacciones de los usuarios con el contenido web para personalizar las experiencias. Sin embargo, carecían de visibilidad sobre estas interacciones, lo que les impedía evaluar la participación de los usuarios y tomar decisiones informadas. Para hacer frente a estos desafíos, el equipo emprendió un proceso de recopilación de datos, análisis y desarrollo de paneles. Implementaron sistemas para capturar las interacciones de los usuarios, aprovechando la tecnología de reconocimiento de imágenes y los mecanismos de seguimiento del navegador.

Desafío

El desafío era doble:

1. Generación de datos: Capture y analice las interacciones de los usuarios para generar datos significativos para la toma de decisiones. Esto implicaba reconocer las imágenes de la pantalla del usuario, rastrear sus actividades de navegación y comprender el contexto de sus acciones.

2. Desarrollo de tableros: Una vez que se generaron los datos, el desafío pasó a ser presentarlos de manera efectiva a las partes interesadas. Se requerían dos tipos de paneles:

  • Panel de socios comerciales: Este panel tenía como objetivo ayudar a las partes interesadas de la empresa a tomar decisiones basadas en datos al mostrar las métricas de rendimiento de los productos, los niveles de participación de los usuarios y otros indicadores clave de éxito. Tenía que ser visualmente atractivo y proporcionar información práctica.
  • Panel de métricas de ingeniería: Este panel se centró en las métricas técnicas esenciales para evaluar el rendimiento y la estabilidad del sistema, como la latencia, el rendimiento y las tasas de error. Estaba dirigido a los equipos de ingeniería internos y requería una presentación de los datos más granular.

Solución

  • Estableció una infraestructura de lago de datos mediante tablas de Amazon Glue en archivos de parquet de Amazon S3, lo que garantizó la escalabilidad y la eficiencia.
  • La ingesta de datos se gestionó mediante Amazon Firehose, mientras que Amazon EMR se empleó para la transformación de los datos, lo que permitió una transición fluida de los datos sin procesar a la información procesable.
  • Los datos validados se utilizaron para generar paneles completos con Quicksight, que respondían a las necesidades de los usuarios internos y externos.
  • Se implementaron sistemas avanzados para capturar las interacciones de los usuarios, incorporando tecnología de reconocimiento de imágenes y mecanismos de seguimiento del navegador.
  • El proceso de desarrollo del tablero priorizó las interfaces intuitivas, la selección de métricas relevantes y la creación de visualizaciones efectivas para facilitar la comprensión y la toma de decisiones.

Impacto

La implementación de nuestra solución generó beneficios significativos en múltiples frentes. En primer lugar, logramos reducir con éxito el tiempo necesario para lanzar nuevas funciones del producto en una media del 25%, lo que mejoró nuestra agilidad y capacidad de respuesta a la hora de satisfacer las demandas del mercado. Nuestro enfoque permitió obtener información personalizada que respondiera a las necesidades únicas de los diferentes grupos de partes interesadas, lo que permitió tomar decisiones más informadas y estratégicas en toda la organización. También obtuvimos un mayor control sobre nuestro sistema de paneles al implementar intervalos de agrupación de datos personalizables (diarios, semanales o mensuales), lo que nos proporcionó flexibilidad y adaptabilidad para adaptarnos a los diferentes requisitos y preferencias analíticas. Estos logros subrayan la eficacia y la versatilidad de nuestra solución para impulsar la eficiencia, mejorar la toma de decisiones y optimizar el control operativo dentro de la organización.

Puntos de datos clave

  • Reducción del 25% del tiempo necesario para lanzar nuevas funciones del producto.
  • Información personalizada y crucial para cada parte interesada.
  • Obtuvo el control de diversos paneles alterando los intervalos de agrupación de datos