Implementação de um data lakehouse para um provedor líder de telecomunicações

Resumo

Uma empresa líder em telecomunicações da América do Norte, com mais de 21 milhões de assinantes pré-pagos sem contrato, enfrentou ineficiências operacionais devido a sistemas fragmentados e baixa integração de dados. A Marlabs enfrentou esses desafios implementando um laboratório de dados abrangente na AWS, permitindo análises em tempo real, gerenciamento de dados simplificado e insights aprimorados dos clientes.

Desafio

A infraestrutura do cliente foi prejudicada por um ambiente de dados fragmentado e desatualizado. Os registros dos clientes estavam separados em várias plataformas, com as integrações de dados frequentemente atrasadas devido à dependência de vários fornecedores. Isso levou a vários problemas críticos: falta de visibilidade da atividade do cliente, programas de fidelidade ineficazes, resultando em altas taxas de rotatividade e frequentes quedas de estoque de dispositivos devido à baixa inteligência da cadeia de suprimentos. Essas ineficiências operacionais foram agravadas pela ausência de acesso aos dados em tempo real, limitando a capacidade do cliente de tomar decisões oportunas e informadas.

Solução

Design e arquitetura

O projeto começou com o estabelecimento de uma base sólida para a casa do lago, projetando e arquitetando a solução baseada na AWS. Essa fase garantiu escalabilidade, reutilização e alinhamento com as metas estratégicas de longo prazo do cliente. A equipe desenvolveu uma estrutura de ingestão reutilizável usando PySpark e Python, permitindo um fluxo de dados eficiente e consistente para o novo sistema. O projeto arquitetônico também enfatizou segurança, desempenho e facilidade de manutenção.

Integração de dados em tempo real

Com a base estabelecida, a próxima fase se concentrou em permitir a ingestão e a integração de dados em tempo real. A equipe implementou soluções para consolidar dados de várias plataformas de assinatura, criando uma visão unificada do comportamento do cliente. Tecnologias como Kafka e Kinesis foram implantadas para suportar cargas de trabalho em tempo real, o que permitiu o rastreamento preciso e imediato da atividade do cliente. Isso levou à criação de uma visão abrangente de 360° do cliente, capacitando o cliente com uma melhor visibilidade dos padrões de uso e do engajamento com o serviço.

Gerenciamento e conformidade de dados

Na terceira fase, a atenção se voltou para o aprimoramento das práticas de governança e conformidade. A equipe ofereceu treinamento para administradores de dados e usuários corporativos para promover uma melhor alfabetização e responsabilidade em dados. Iniciativas de gerenciamento de mudanças foram introduzidas para apoiar a adoção organizacional, enquanto o monitoramento contínuo da qualidade dos dados garantiu confiabilidade sustentada. Essa fase também incluiu a finalização das políticas de governança de gerenciamento de dados mestres (MDM), alinhando as práticas de dados com padrões regulatórios e políticas internas.

Melhoria contínua e flexibilidade

A fase final introduziu mecanismos para melhoria contínua e adaptabilidade futura. Os recursos de análise de autoatendimento foram implementados para a liderança, permitindo uma tomada de decisão mais ágil e informada. O sistema foi configurado para permitir a adição perfeita de novas fontes de dados, garantindo que a infraestrutura pudesse evoluir com as mudanças nas necessidades dos negócios. Esse design inovador não apenas tornou o sistema mais resiliente, mas também mais acessível e fácil de usar em toda a organização.

Resultados

A implementação da casa do lago proporcionou melhorias mensuráveis nas operações do cliente. O processamento de dados em tempo real eliminou os gargalos anteriores e melhorou a capacidade de resposta. Os insights do cliente se tornaram mais acionáveis, as iniciativas de fidelidade mais estratégicas e o gerenciamento de estoque mais preciso. Esses ganhos operacionais se traduziram em maior retenção de clientes, melhor tomada de decisão e maior alinhamento entre as unidades de negócios e a infraestrutura de tecnologia.

Impacto

• Visibilidade aprimorada em tempo real da atividade e do comportamento do cliente
• Redução da rotatividade de clientes por meio de programas de fidelidade mais direcionados
• Possibilitou a liderança com ferramentas de autoatendimento para decisões baseadas em dados
• Maior agilidade na adição de novas fontes de dados e na adaptação às mudanças
• Conformidade e governança reforçadas em toda a organização
• Gerenciamento otimizado de estoque e redução de faltas de estoque por meio de melhores previsões

Essa iniciativa do lakehouse demonstra como uma estratégia de dados robusta e escalável pode transformar a eficiência operacional e a tomada de decisões estratégicas no setor de telecomunicações.