Sfida
Il Cliente, azienda operante nella grande distribuzione, ha espresso la necessità di migrare il proprio database di marketing in Cloud, su piattaforma Google, per velocizzare il processo di definizione e generazione delle campagne di marketing, attività che viene effettuata sempre più spesso, attualmente quasi giornalmente.
L’esigenza di ridurre le tempistiche si è scontrata però con quella di aggiornamento dei dati nel data warehouse on-premise le cui performance, anche a causa della sempre maggiore quantità di dati da gestire, subivano un continuo degrado.
Soluzione
D’accordo con il Cliente, per il database di marketing è stato scelto Google Big Query, un servizio di data warehouse serverless, scalabile e pay-per-use, senza costi di impianto, manutenzione e interruzioni del servizio.
Non si è trattato di una semplice migrazione in quanto i modelli predittivi alla base del processo di individuazione dei soggetti destinatari delle campagne di marketing erano stati definiti in un ambiente proprietario, con un elevato grado di personalizzazione e richiedevano molto tempo per la loro esecuzione. E’ stato perciò necessario riscriverli con linguaggi standard (SQL e python) ed ottimizzarli: grazie a questo intervento le tempistiche di caricamento, trasformazione ed elaborazione sono state notevolmente ridotte (da ore a pochi minuti). Il tutto è stato effettuato tenendo sempre sotto controllo costi e protezione dei dati sensibili.
Considerata la presenza di dati sensibili, è stata posta notevole attenzione alla loro anonimizzazione ed alla definizione puntuale di profili di accesso differenziati.
Risultati
- Notevole miglioramento delle performance dei processi di caricamento e di esecuzione dei modelli predittivi
- Anonimizzazione dei dati sensibili
- Sistema di monitoraggio e di alerting centralizzato
- Gestione della piattaforma secondo l’approccio CI/CD
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