• Données dispersées à travers de multiples sources créant des silos de données
• Spécialistes techniques qualifiés (analystes de données, scientifiques des données) travaillant sur de multiples systèmes sources complexes, entraînant des coûts de soutien élevés
• Production de rapports précis à partir de différentes sources de données en utilisant plusieurs formats de fichiers et des types de données incohérents, provoquant ainsi des écarts dans les données
• Manque de capacités d’intégration et de migration, réduisant l’efficacité
• Plateforme non évolutive qui ne pouvait pas répondre aux besoins en données des utilisateurs d’affaires
• Traitement incrémentiel de données limité dans la couche de rapports
• Les forces de terrain (représentants médicaux) ne pouvaient pas performer à des niveaux optimaux ni travailler de façon proactive sur les campagnes et événements lorsque les systèmes patrimoniaux étaient utilisés
• La plateforme existante disposait de fonctions de sécurité des données limitées comme le chiffrement de bout en bout, la sécurité au niveau des comptes et des utilisateurs, le masquage des données, etc.
• Manque de modélisation des données et absence de couche sémantique, essentielles pour les activités BI
• Les fonctionnalités de partage des données et de « time travel » étaient totalement absentes

La plateforme Snowflake a été choisie par notre client car elle offrait un paysage de données intégré permettant d’effectuer des opérations de données, de l’analyse de données et des tâches de rapports sans friction.

• Évolutivité améliorée : Snowflake a accru l’évolutivité en doublant l’efficacité grâce à l’utilisation de sa plateforme analytique unifiée pour la modélisation prédictive et de Snowpipe pour ingérer plus d’un milliard de lignes par jour, tout en offrant un accès aux données en temps réel trois fois plus rapide pour les utilisateurs à l’échelle mondiale.
• L’analyse infonuagique favorise la performance robuste : L’analyse infonuagique a considérablement amélioré la performance en fournissant des informations enrichies sur les données par le biais de rapports exhaustifs pour la direction et les parties prenantes commerciales, tout en accélérant la livraison grâce à la modélisation de données optimisée pour les données commerciales, de vente, médicales et numériques utilisées dans les solutions d’intelligence d’affaires.
• Snowflake a optimisé les coûts : Snowflake a considérablement optimisé les coûts, générant environ 25 % d'économies grâce à son optimiseur dynamique entièrement automatisé et réduisant les coûts en ressources de 40 % en raison de la diminution de la dépendance au personnel technique pour la gestion de la plateforme de données.
• Analytique avancée : Snowflake offrait des capacités analytiques avancées, y compris les fonctionnalités de partage de données et de « remontée dans le temps » non disponibles dans les systèmes patrimoniaux, au bénéfice de nos clients. Le support applicatif de science des données axé ML et IA de sa plateforme, avec des intégrations transparentes à Spark, R et Python, a offert l’évolutivité essentielle pour divers modèles et algorithmes.
• Adoption de la livraison logicielle agile et de DevOps : En exploitant le Cloud de Données Snowflake, HCLTech a accéléré la livraison logicielle agile et les pratiques DevOps. Ceci a permis aux développeurs de se concentrer sur l’innovation, tout en profitant d’une performance, d’une simultanéité et d’une échelle illimitées. Par conséquent, la rétroaction à l’équipe marketing a été significativement accélérée, les données quasi en temps réel ont permis d’autonomiser les forces de terrain et les fonctionnalités de sécurité robustes intégrées ont surpassé les offres traditionnelles des SGBDR.