廣告行銷業

1. 場景:多元數據來源整合

行銷公司的每個客戶專案需重新建立資料渠道,佔去太多專案時程業務需求需從客戶端收集數據做分析,工程師需花時間建立異質資料收集的渠道以便收集每個客戶的數據、Web 上數據及廣告平台商的數據等再結合公司內部的數據作分析。公司的核心業務是 AI 分析及標籤製作,但專案時程有限,卻花了很多時間在資料𢑥整。

整合 CannerFlow 後

CannerFlow 節省原本建立ETL的時間,佔去了每個專案時程的 50% - 80% 的時間,縮短至於 10% - 30% 不等,專案小組可更專注在數據分析上。克服各專案在混合雲及地端的界限,整合客戶端異質資料庫及不同檔案格式的數據源。原本的資源僅可同時導入兩個客戶專案,現在可以同時導入更多專案。

2. 場景:企業的反應速度追上數據的生產速度

數據生產速度越來越快,企業再建置傳統數據渠道會遇到分析與生產的瓶頸。

整合 CannerFlow 後

企業的回應速度追不上數據的生產速度,是數據驅動運營的關鍵問題。 一.第一手數據需要直達第一手分 析。 二.第一手分析需要直達決策人。三.第一手決策需要直達執行團隊。 完成從數據到行動的全過程。 只 有數據-分析-決策-執行全部秒級回應,才能保證企業的回應速度跟得上數據的生產速度。

3. 場景:混合雲與多雲數據分析加速遊戲綜合分析

企業數據會遇到資料孤島與數據整合困難來自於混合雲與多雲的狀況需要花特別多力氣整合不同雲數據資料。

整合 CannerFlow 後

遊戲業所收集資料越來越大量與全面整合,遊戲業數據整合來自多處使用多種雲地端的資料儲存方式與整 合。 其中最關鍵的工具之一,把混合雲、多種雲數據格式的綜合數據快速分析整理,並產出即時的綜合報表。