A GreenJinn é uma inovadora plataforma de cashback que oferece aos usuários promoções personalizadas através de um aplicativo móvel fácil de usar. Com ela, os consumidores podem comprar produtos a preço cheio, enviar seus recibos e receber cashback de forma prática. Além de beneficiar os consumidores, a GreenJinn também fornece às marcas de bens de consumo rápido (FMCG) insights valiosos sobre o comportamento de seus clientes, facilitando a adoção de novos produtos e transformando publicidade em vendas diretas nas lojas. A empresa se destaca por seu compromisso em simplificar processos, melhorar continuamente seus serviços e manter sempre o cliente no centro de suas estratégias.
Como a GreenJinn liberou sua equipe técnica principal e obteve um ROI de 200% com o Datalore
À medida que a GreenJinn crescia, sua equipe de tecnologia e engenharia estava ficando sobrecarregada com solicitações de extração de dados de equipes não técnicas, incluindo operações, insights, vendas e marketing. Essas equipes dependiam do departamento de tecnologia para todas as suas necessidades de dados, criando um gargalo que atrasava as operações e atrapalhava o desenvolvimento de produtos.
"Se você tivesse me perguntado alguns meses atrás, eu teria dito que estávamos absolutamente travados. Estávamos em uma luta constante para atender a solicitações de insights. A equipe de tecnologia estava ocupada com tarefas de baixo valor, como extrair dados e fazer revisões sem fim, o que nos impedia de focar no desenvolvimento de produtos de alta prioridade."
— Daniel Sonny Agliardi, líder técnico da GreenJinn
O loop de insights era um ciclo repetitivo. A equipe de operações e insights enviava solicitações de dados, mas, muitas vezes, as solicitações iniciais estavam incompletas, o que levava a vários acompanhamentos e atrasos. Essa ineficiência significava que a equipe de tecnologia gastava até 11 horas por semana em tarefas de extração de dados, em vez de se concentrar no trabalho de desenvolvimento principal.
"Identificamos que nossa dependência da equipe de tecnologia para a extração de dados era a causa principal das ineficiências. A necessidade constante de acompanhamento e esclarecimentos nos impossibilitava de fornecer insights em tempo hábil."
— Marco Patrini, líder de operações e insights da GreenJinn
A pequena equipe de tecnologia da GreenJinn enfrentava dificuldades com a dívida técnica e painéis desatualizados, o que aumentava a pressão sobre o sistema. Isso gerava atrasos, falhas de comunicação e, por fim, retardava a tomada de decisões em toda a empresa.
A GreenJinn percebeu que não tinha as ferramentas certas para permitir que suas equipes não técnicas gerenciassem os dados de forma independente, o que resultou em uma grande dependência da equipe de tecnologia. Para resolver isso, eles implementaram o Datalore, uma plataforma colaborativa de ciência de dados que capacitou suas equipes de operações e insights a lidar com a extração e a análise dos dados, reduzindo a carga sobre a equipe técnica.
"O Datalore nos deu a flexibilidade para lidar com a extração e a análise sem depender da equipe de tecnologia para cada solicitação."
— Marco Patrini, líder de operações e insights da GreenJinn
Com notebooks colaborativos em SQL e Python e o agendamento automatizado de relatórios, o Datalore simplificou significativamente os workflows de dados da GreenJinn, possibilitando um gerenciamento de dados mais eficiente e contínuo entre as equipes. A interface amigável da plataforma permitiu que a equipe não técnica acessasse, extraísse e analisasse os dados de forma independente, ao mesmo tempo em que se integrava perfeitamente a ferramentas como o Google Looker.
Caso de uso 1: relatórios de clientes B2B
O processo de relatórios de clientes da GreenJinn era manual e demorado, levando até dois dias para cada relatório. A equipe de operações contava com a equipe de tecnologia para extrair, limpar e configurar os dados para os relatórios dos clientes.
Com o Datalore, a equipe de operações automatizou todo o processo, desde a extração de dados até a geração de relatórios. Usando consultas SQL e código Python, eles conseguiram extrair dados para o Datalore, analisá-los e gerar relatórios prontos para uso em menos de metade do dia. A flexibilidade da plataforma permitiu que a equipe mantivesse os mesmos formatos de relatório e, ao mesmo tempo, aumentasse a produção em 70% para atender ao aumento da demanda dos clientes sem recursos adicionais.
"Reduzimos drasticamente os prazos de entrega, ampliando nossos relatórios sem interrupções."
— Daniel Sonny Agliardi, líder técnico da GreenJinn
Caso de uso 2: relatório de KPIs internos
O processo de relatório de KPIs internos da GreenJinn era igualmente fragmentado, com dados dispersos por várias planilhas e exigindo esforços manuais significativos. O Datalore permitiu que a equipe consolidasse a extração, a análise e a visualização de dados em uma única plataforma.
Usando notebooks SQL e Python compartilhados, vários membros da equipe colaboraram em tempo real na análise de KPIs. O Report Builder simplificou a transformação dos notebooks Jupyter em relatórios limpos, enquanto o recurso Metric cells realçou os principais KPIs. Com visualizações interativas , a equipe pôde acompanhar facilmente as métricas de desempenho e ajustar as estratégias. Graças a esse acesso aos dados em tempo real , a GreenJinn melhorou em 35% a concretização de KPIs, possibilitando respostas mais rápidas ao feedback contínuo.
"Transformamos nossos relatórios de KPI em um processo simplificado, o que nos ajudou a responder mais rapidamente ao feedback interno."
— Marco Patrini, líder de operações e insights da GreenJinn
Com a implementação do Datalore, a GreenJinn obteve um retorno sobre o investimento (ROI) de mais de 200%, graças à economia de tempo e ao aumento da eficiência em todos os processos internos e voltados para o cliente.
Os principais resultados incluem:
"O Datalore proporcionou um ROI impressionante de mais de 200% ao liberar nossos recursos e simplificar os workflows internos e dos clientes. Só a economia de tempo já foi inestimável."
— Daniel Sonny Agliardi, líder técnico da GreenJinn
"O Datalore transformou a forma como abordamos os dados, capacitando nossas equipes e melhorando a eficiência em todos os aspectos."
— Marco Patrini, líder de operações e insights da GreenJinn
A adoção do Datalore permitiu que a GreenJinn escalasse as operações, otimizasse a tomada de decisões e liberasse recursos valiosos, levando a melhorias substanciais no desempenho dos negócios e a um ROI significativo.
Dr. Steffen Möllenhoff, sócio-gerente da neXDos
Antes, a neXDos criava protótipos, fazia simulações e testava a compatibilidade futura dos seus algoritmos de negociação hospedando o JupyterLab e o JupyterHub. Porém, essa abordagem era problemática devido à complexidade em muitas áreas, incluindo o gerenciamento do ambiente do servidor, a realização de atualizações frequentes e o uso dos plug-ins associados no JupyterLab.
Alexandria Morales-Garcia, analista de riscos de investimento na Venerable
Um dos principais problemas que prejudicavam nossa eficácia era essa rede inter-relacionada de planilhas. Agora imagine que uma dessas planilhas tem um erro que você não percebeu. Agora, três planilhas depois, você precisa voltar tudo, consertar aquela planilha e todas as outras que dependiam dela. Isso se você não chegou a enviá-la para sua equipe interna ou, pior ainda, para fora da empresa.
Youngrae Lee, chefe da equipe do centro de Big Data da Drama & Company
Antes de adotar o Datalore, a Drama & Company usava um servidor Jupyter independente para suas necessidades de pesquisa de dados. No entanto, essa configuração costumava enfrentar problemas de desempenho. Transferir os resultados da pesquisa para um pipeline de dados, distribuir o código escrito pelos pesquisadores e outras tarefas semelhantes provaram ser tarefas difíceis e demoradas. A Drama & Company percebeu a necessidade de uma plataforma de ciência de dados mais robusta e escalável.