Armstrong Transport Group
Il fornitore di servizi logistici ha ridotto i tempi di consolidamento dei dati del 98% e ha consentito a oltre 300 dipendenti di utilizzare strumenti di analisi self-service.
Obiettivi aziendali
Armstrong Transport Group, un importante fornitore di servizi logistici senza asset con una rete di agenti a livello nazionale, aveva bisogno di modernizzare il modo in cui gestiva e accedeva ai dati all'interno del proprio TMS proprietario. Per rimanere competitiva, Armstrong mirava ad automatizzare i processi manuali relativi ai dati, estendere l'accesso ai dati oltre il reparto finanziario a team come quello marketing e ridurre il carico di lavoro del team dedicato ai dati semplificando l'estrazione e il consolidamento. L'azienda cercava inoltre un'infrastruttura dati scalabile e automatizzata per supportare un processo decisionale più rapido e basato sui dati in tutta l'organizzazione.
Sfide tecnologiche
La configurazione di Power Automate e Power BI di Armstrong ha creato notevoli inefficienze. Gli analisti senior hanno impiegato 1.500 ore all'anno per estrarre e consolidare manualmente i dati ERP di Sage per la chiusura di fine mese. L'accesso ai dati era limitato al reparto finanziario, lasciando gli altri team senza informazioni. L'integrazione di fonti chiave come il mercato dei trasporti di DAT era difficile a causa della tecnologia obsoleta e della mancanza di connettori. I team di marketing non avevano inoltre visibilità sul ROI delle campagne su Facebook, LinkedIn, Google e Instagram perché le complesse integrazioni API mantenevano i dati isolati.
Come Boomi ha aiutato
Dopo aver valutato sei fornitori in base a 94 requisiti, Armstrong ha scelto Boomi Integration. Boomi connettersi a oltre 37 fonti di dati in pochi minuti, comprese app di nicchia per il trasporto merci, utilizzando Python serverless e kit predefiniti. Il team ha migrato il proprio magazzino trasferendo i dati dell'applicazione SQL Server in Snowflake CDC e query SQL. Pipeline intuitive hanno consentito una rapida ricostruzione senza codifica complessa, accelerando l'implementazione e riducendo la dipendenza dagli analisti senior, ottimizzando al contempo l'acquisizione da tutte le piattaforme chiave.
Risultati
Boomi l'architettura dei dati di Armstrong, consentendo una rapida integrazione e l'accesso ai dati in tutta l'azienda. I cicli di estrazione dei dati sono passati da 10 ore a 8 minuti, con un risparmio di 1.500 ore di lavoro degli analisti all'anno. La democratizzazione dei dati si è estesa dal reparto finanziario a oltre 300 utenti attraverso Sigma. Il reparto marketing ha ottenuto la piena visibilità del ROI delle campagne sulle principali piattaforme utilizzando i kit predefiniti Boomi, eliminando mesi di integrazione manuale e consentendo un processo decisionale più rapido e informato a livello aziendale.
