Groupe Armstrong Transport
Un prestataire logistique a réduit le temps de consolidation des données de 98 % et a donné à plus de 300 employés les moyens d'effectuer des analyses en libre-service.
Objectifs commerciaux
Armstrong Transport Group, un important prestataire logistique sans actifs propres disposant d'un réseau national d'agents, avait besoin de moderniser la manière dont il gérait et accédait aux données dans son système de gestion des transports (TMS) propriétaire. Pour rester compétitif, Armstrong souhaitait automatiser les processus manuels de traitement des données, étendre l'accès aux données au-delà du service financier à des équipes telles que le marketing, et réduire la charge de travail de l'équipe chargée des données en rationalisant l'extraction et la consolidation. L'entreprise recherchait également une infrastructure de données évolutive et automatisée afin de faciliter une prise de décision plus rapide et basée sur les données à l'échelle de l'organisation.
Les défis de l'intégration
La configuration Power Automate et Power BI d'Armstrong entraînait d'importantes pertes d'efficacité. Les analystes seniors passaient 1 500 heures par an à extraire et consolider manuellement les données Sage ERP pour la clôture mensuelle. L'accès aux données était limité au service financier, privant les autres équipes d'informations précieuses. L'intégration de sources clés telles que la place de marché du fret DAT était difficile en raison d'une technologie obsolète et de connecteurs manquants. Les équipes marketing manquaient également de visibilité sur le retour sur investissement des campagnes sur Facebook, LinkedIn, Google et Instagram, car les intégrations API complexes maintenaient les données cloisonnées.
Comment Boomi nous a aidés
Après avoir évalué six fournisseurs par rapport à 94 exigences, Armstrong a choisi Boomi Integration. Boomi se connecter à plus de 37 sources de données en quelques minutes, y compris des applications de fret spécialisées, à l'aide de Python sans serveur et de kits pré-construits. L'équipe a migré son entrepôt en transférant les données de l'application SQL Server vers Snowflake CDC et des requêtes SQL. Des pipelines intuitifs ont permis une reconstruction rapide sans codage lourd, accélérant le déploiement et réduisant la dépendance vis-à-vis des analystes seniors tout en rationalisant l'ingestion à partir de toutes les plateformes clés.
Résultats
Boomi l'architecture de données d'Armstrong, permettant une intégration rapide et un accès aux données dans toute l'entreprise. Les cycles d'extraction des données sont passés de 10 heures à 8 minutes, ce qui représente un gain de 1 500 heures de travail par an pour les analystes. La démocratisation des données s'est étendue du service financier à plus de 300 utilisateurs grâce à Sigma. Le service marketing a obtenu une visibilité totale sur le retour sur investissement des campagnes sur les principales plateformes à l'aide des kits préconfigurés Boomi, éliminant ainsi des mois d'intégration manuelle et permettant une prise de décision plus rapide et mieux informée à l'échelle de l'entreprise.
