Ontdek hoe onze expertise op het gebied van datastrategie, architectuur en implementatie meetbare resultaten oplevert voor onze klanten.
Een groot e-commerceplatform gebruikte een duur extern hulpmiddel voor het meten van gebruikersinteracties, maar wilde overstappen naar een intern ontwikkeld hulpmiddel vanwege de aanzienlijke kosten en complexiteit. Het doel was om het interne hulpmiddel gebruiksvriendelijk en kosteneffectief te maken.
We identificeerden belangrijke uitdagingen met het interne hulpmiddel, waaronder datavolume, granulariteitsproblemen en systeemcomplexiteit. Ons doel was om het hulpmiddel te vereenvoudigen voor gemakkelijkere analyse en bruikbaarheid.
We concentreerden ons op kerncomponenten: klantgedrag en gerelateerde financiën. In samenwerking met interne belanghebbenden ontwierpen we een modulaire architectuur en bouwden we een proof of concept (PoC) voor kernmodules om A/B-testanalyse te vergemakkelijken.
We refactoriseerden het bestaande systeem in modulaire, beheersbare componenten. Door best practices te implementeren, verminderden we de analysecomplexiteit aanzienlijk, waardoor gestroomlijnde en consistente A/B-testanalyse mogelijk werd voor teams.
De oplossing omvatte incrementele tabelmodellen en visualisaties in Looker Studio. Dit zorgde voor langdurige bruikbaarheid, snelle iteratie en effectieve data governance, wat voortdurende verbetering en schaalbaarheid ondersteunde.
Dit project verminderde de complexiteit van de analyse met een factor 10, waardoor een snellere en efficiëntere analyse mogelijk werd. Het zorgde ook voor aanzienlijke kostenbesparingen doordat er geen dure tools van derden meer nodig waren. Door de bruikbaarheid van de interne tool te verbeteren, stelden we zakelijke gebruikers in staat om rijkere inzichten te verkrijgen, waardoor een datagestuurde cultuur werd bevorderd.
Een wereldwijde bank meet haar genderloonkloof (GPG) om gendergelijkheid aan te pakken. Hoewel de bank jaarlijkse gelijkloonanalyses uitvoerde, werd de noodzaak voor een robuuster hulpmiddel om de GPG te analyseren en aan te pakken geïdentificeerd. Het bestaande hulpmiddel was script-gebaseerd en miste flexibiliteit, consistentie en softwarekwaliteit.
We identificeerden noodzakelijke verbeteringen, met de focus op het creëren van een directe databaseverbinding, het valideren en opschonen van data, en het verbeteren van statistische analyse om accurate en bruikbare inzichten te garanderen.
In samenwerking met het HR Analytics-team van de bank refactoriseerden we het bestaande hulpmiddel in modulaire componenten. We pasten object-georiënteerde ontwerpprincipes toe en integreerden robuuste datahandling- en analysefuncties.
We reverse-engineerden het originele script, scheidden de zorgen en implementeerden best practices. Dit omvatte logging, hypothesetesten en uitgebreide documentatie, waardoor de betrouwbaarheid en effectiviteit van het nieuwe hulpmiddel werd gegarandeerd.
Het verbeterde hulpmiddel omvatte command-line argument parsing en Power BI-visualisaties, waardoor snelle onderzoeksiteraties en langdurige bruikbaarheid mogelijk werden. We zorgden voor kennisoverdracht en robuust bestuur om toekomstige behoeften te ondersteunen.
Dit project verbeterde aanzienlijk het vermogen van de bank om genderloonverschillen te analyseren en aan te pakken, ter ondersteuning van haar inzet voor gendergelijkheid. Het nieuwe hulpmiddel verkortte de analysetijd van weken tot minuten, waardoor snellere identificatie en oplossing van loonkloof mogelijk werd. Door de flexibiliteit en consistentie van het hulpmiddel te verbeteren, droegen we bij aan de inspanningen van de bank om gendergelijkheid en transparantie te bevorderen. Dit project sluit aan bij onze missie van “Data voor een betere toekomst,” door gendergelijkheid op de werkplek te bevorderen, een cruciaal aspect van maatschappelijke vooruitgang.
De klant, een leidende fabrikant van halfgeleiderapparatuur, moest overschakelen van uptime-gebaseerde naar productiviteit-gebaseerde servicecontracten. Deze transitie vereiste een geautomatiseerde manier om de prestaties van scanners te koppelen aan beschikbaarheid, wat voorheen handmatig werd gedaan.
We identificeerden belangrijke uitdagingen met het interne hulpmiddel, waaronder datavolume, granulariteitsproblemen en systeemcomplexiteit. Ons doel was om het hulpmiddel te vereenvoudigen voor gemakkelijkere analyse en bruikbaarheid.
We concentreerden ons op kerncomponenten: klantgedrag en gerelateerde financiën. In samenwerking met interne belanghebbenden ontwierpen we een modulaire architectuur en bouwden we een proof of concept (PoC) voor kernmodules om A/B-testanalyse te vergemakkelijken.
We refactoriseerden het bestaande systeem in modulaire, beheersbare componenten. Door best practices te implementeren, verminderden we de analysecomplexiteit aanzienlijk, waardoor gestroomlijnde en consistente A/B-testanalyse mogelijk werd voor teams.
De oplossing omvatte incrementele tabelmodellen en visualisaties in Looker Studio. Dit zorgde voor langdurige bruikbaarheid, snelle iteratie en effectieve data governance, wat voortdurende verbetering en schaalbaarheid ondersteunde.
Dit project verbeterde de manier waarop prestatieverbeteringen bij klantlocaties worden geïdentificeerd, waardoor de benodigde tijd van zes weken naar minder dan een dag werd teruggebracht. Deze efficiëntiewinst bespaart waardevolle tijd voor hooggekwalificeerde individuen en ondersteunt het nieuwe bedrijfsmodel van productiviteit-gebaseerde servicecontracten. De geschatte extra omzet die wordt gegenereerd uit dit nieuwe contracttype bedraagt 150 miljoen euro per jaar, wat een aanzienlijke financiële impact aantoont. Bovendien ondersteunen we door het optimaliseren van scannerprestaties de technologische vooruitgang die maatschappelijke vooruitgang en innovatie bevordert. Dit project sluit aan bij onze missie van “Data voor een betere toekomst,” door de efficiëntie en productiviteit van de productie van halfgeleiders te verbeteren, wat cruciaal is voor technologische vooruitgang en maatschappelijke vooruitgang.
