Как сенсорные и операционные данные движат прибыльность ведущего производителя грузовиков

Проминентная автогруппа, проектирующая грузовики, автобусы и строительную технику, столкнулась с крошечными маржами и яростной конкуренцией. Чтобы опередить, они обратились к дата-ориентированной стратегии, смешивающей потоки датчиков транспорта с операционными записями, доставляя персонализированные предложения, превосходный сервис и измеримый подъем прибыльности. Роб Меллор, VP & GM EMEA в WhereScape, делится путем компании.

Какие изменения в грузовиковой индустрии подтолкнули вашу дата-стратегию?

Как автосектор 1990-х, рынок грузовиков теперь работает на бритвенно-тонких маржах и интенсивной соперничестве. Прибыль в основном строится на аддон-продажах — гарантиях, финансировании, сервисе и страховании — так что дифференциация предложений критична. Оборудовав грузовики датчиками, компания может генерировать инсайты, лежащие в основе гораздо более релевантных, клиенто-центричных пропозиций.

Как данные датчиков грузовиков стали ядром вашего бизнеса?

Потоки датчиков дают нам 360° вид каждого транспорта: здоровье компонентов, точные маршруты, профили скорости и стиль вождения. Слияние этих данных с традиционными операционными деталями (марка, модель, история сервиса) позволяет создавать высокоточные профили транспорта. С правильными инструментами управления данными мы генерируем предложения, которые статистически несут наивысшую вероятность прибыльности.

Например, когда истекают лизинговые контракты, мы оцениваем истинную остаточную стоимость возвращенных грузовиков через сенсорную аналитику. Транспорт, проехавший австралийский аутбэк, заметно отличается по остаточному ресурсу от того, что ездил только по европейским шоссе. Ценообразование по ожидаемой жизни, а не только пробегу, позволяет поднять маржи на высокоценных грузовиках до 5% — подъем, переводящийся в миллионы евро ежегодно.

Сенсорная аналитика также флагует компоненты, которые выйдут из строя после определенного пробега. Если грузовик эксплуатируется в суровых условиях, мы можем предсказать, когда потребуется сервис, и проактивно планировать обслуживание. Эта дальновидность позволяет предлагать фиксированные сервисные контракты, гарантирующие нулевые поломки.

Покупатели флотов требуют данные по топливной эффективности. С сенсорными потоками мы считаем средний расход топлива на грузовик, на поездку и даже на водителя. Вооруженные этим инсайтом, мы рекомендуем более экономичные маршруты или обучение водителей, ведущее к существенной экономии топлива для владельцев флотов.

Создает ли использование сенсорных данных большую технологическую проблему для организации?

Сенсорные данные сами по себе инертны; их нужно контекстуализировать с операционными записями. Эти два типа данных драматически отличаются: сенсорные — высокий объем, низкая сложность, операционные — низкий объем, высокая сложность. Интеграция их в единый Enterprise Data Warehouse (EDW) — только первая преграда. Объем и сложность сенсорных потоков также перегружают возможности традиционных инструментов обработки.

Нам требовался быстрее, более гибкий пайплайн для захвата, обработки и анализа этих данных, поддерживающий наши стратегические цели. Мы также интегрировали неструктурированные данные — погоду, трафик, информацию о стачках — для дальнейшего усиления инсайтов по прибыльности.

Как вы преодолели эти вызовы?

С WhereScape мы приняли agile-подход к анализу и управлению данными. Платформа автоматизирует планирование и строительство дата-мартов в нашем IBM Netezza EDW, доставляя результаты в 10 раз быстрее legacy-методов. Эта гибкость сокращает time-to-market наших BI-решений и ускоряет извлечение ценности из сенсорных данных.

WhereScape также унифицирует все наши системы управления информацией. Мы перешли от изолированных дата-мартов с разными техниками моделирования к полностью интегрированному EDW, управляемому единым глобальным стандартом моделирования. Смена от ad-hoc технического подхода к model-driven фреймворку драматически улучшила консистентность и целостность данных на пяти сайтах.

Наша новая централизованная среда доставляет 360° кросс-функциональный вид данных, основанный на единой методологии моделирования. EDW — наш первый конкретный шаг к управлению большими данными, давая near real-time ответы, лучшую прослеживаемость и высокую переиспользуемость при смешивании объемов из разных бизнес-юнитов.

WhereScape остается центральным для нашего будущего, и я жду долгосрочного партнерства.

Автор блога: Роб Меллор, VP & GM EMEA WhereScape