Niceshops reduce un 50% el costo de ingesta de datos

DoiT aportó servicios gestionados y soporte para que Niceshops expandiera su plataforma de datos en Google Cloud con BigQuery y Looker. El equipo construyó pipelines avanzados de data engineering, implementó frameworks de monitoreo de costos y recibió capacitación en buenas prácticas para el desarrollo de pipelines y la optimización de modelos de BigQuery ML.

Niceshops es un retailer de e-commerce que opera alrededor de 40 portales distintos. Cada tienda se enfoca en un nicho específico, desde bicicletas eléctricas hasta impresión 3D o cosméticos. Un equipo de más de 500 personas le da vida a estas tiendas. Cada persona aporta habilidades distintas, y la compañía busca aprovecharlas dándole a su gente la autonomía para tomar decisiones propias con los datos correctos a la mano.

Para empoderar a los equipos con herramientas de datos, Niceshops tuvo que resolver los silos que existían en más de 40 tiendas, con fuentes aisladas como historiales de ventas, reportes financieros y datos de performance marketing. Necesitaban unificar todo eso en un único warehouse. El equipo eligió Google Cloud por su sólida trayectoria de colaboración y por el liderazgo de Google en data warehousing en la nube. Combinaron las capacidades de data warehouse de BigQuery con las funciones analíticas de Looker para crear modelos self-service e insights analíticos entre áreas.

A los equipos les encantaron las nuevas posibilidades de datos self-service y empezaron a pedir más fuentes y opciones de uso. Para aprovechar mejor el stack de Google Cloud y expandir la plataforma, Niceshops sumó el acompañamiento de DoiT. DoiT se convirtió en su guía de confianza dentro de las tecnologías de Google Cloud, ayudándolos a recorrer el ecosistema para armar el mejor stack según sus necesidades. Con servicios gestionados y soporte de nivel enterprise, DoiT ayudó al equipo a sacarle el máximo provecho a su setup de Google Cloud.

Con el soporte de DoiT, Niceshops expandió su plataforma de datos con pipelines de data engineering y analítica más avanzados. Entre las nuevas fuentes se sumaron el monitoreo de precios de la competencia, insights de marketing y reportes financieros. El equipo construyó nuevos pipelines in-house para reemplazar herramientas legacy de ingesta de terceros. DoiT brindó capacitaciones sobre cómo construir pipelines de datos, con tips útiles y buenas prácticas de orquestación, scheduling y monitoreo que permitieron desarrollar los nuevos pipelines con rapidez.

Cuando el equipo de Niceshops se topaba con problemas que no podía resolver internamente, DoiT era el primer punto de contacto. Los tickets de soporte enviados a través de la DoiT Console se resolvían normalmente el mismo día, lo que aceleraba el desarrollo. DoiT solía tener las respuestas listas porque ya había enfrentado casos similares con otros clientes. Ese soporte mantuvo a Niceshops en el camino correcto, evitando usos incorrectos de las herramientas o decisiones poco escalables.

Hoy los silos de datos ya no existen en Niceshops. El retailer online se convirtió en una compañía verdaderamente data-driven, con una visión integral de las métricas de negocio gracias a la nueva plataforma de datos. Con unos pocos clics, los equipos acceden a insights detallados sobre operaciones y mercado, y los aprovechan para tomar mejores decisiones de negocio. Marketing es una de las áreas más beneficiadas: la plataforma ayuda a identificar patrones de compra por segmento de clientes, lo que orienta las campañas y mejora la comunicación con los clientes, además de reducir el trabajo manual de semanas a horas.