Nauto déploie Databricks, Fivetran et Hightouch pour établir une source unique de vérité

‍Cette étude de cas a été initialement publiée par Databricks.

« Avec Databricks, Fivetran et Hightouch, chacun peut apporter ses propres données dans n'importe quel format et les comparer à celles des autres pour parvenir à la vérité, afin que nous puissions prendre les bonnes décisions pour l'entreprise. » 
— Ernest Prabhakar, Business Data Lead chez Nauto
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Nauto a pour objectif de rendre les routes plus sûres en rendant les flottes plus sûres. L'entreprise fournit une technologie d'IA prédictive qui aide les conducteurs à éviter les collisions sans porter atteinte à leur vie privée. Les caméras et capteurs de Nauto détectent la somnolence ou la distraction au volant, tandis que sa technologie d'IA prédictive tient compte des conditions de conduite avant d'envoyer des alertes pour encourager une conduite plus sûre. La vente de sa solution sophistiquée oblige Nauto à suivre un flux de travail complexe. Tout au long du processus de vente, les parties prenantes peinaient auparavant à trouver une source unique de vérité entre les multiples systèmes. Aujourd'hui, Nauto utilise Hightouch pour synchroniser automatiquement les données de son Databricks Lakehouse vers Salesforce et NetSuite. Grâce à Fivetran, Nauto centralise toutes ses données les plus importantes dans le Lakehouse en quelques clics. Disposer d'une source unique de vérité aide les parties prenantes de tout Nauto à prendre les décisions stratégiques qui font avancer l'entreprise.

Un logiciel basé sur l'IA aide les conducteurs de flotte à rester en sécurité sur la route

Nauto propose un logiciel de gestion de flotte basé sur l'IA qui accompagne les conducteurs afin de réduire les collisions et de sauver des vies. Pendant des années, Nauto s'est appuyé sur de fragiles intégrations point à point pour enregistrer les nouvelles commandes, traiter les paiements, expédier le matériel aux clients et gérer les abonnements des clients à ses services de traitement de données dans le cloud. Une seule intégration défaillante pouvait empêcher ses utilisateurs métier de servir les clients pendant des jours — et les différents systèmes métier partageaient rarement la même version de la vérité. Soucieuse d'offrir un service client fluide, Nauto a fini par chercher un moyen d'établir un référentiel de données unique qu'elle pourrait gérer en interne à l'aide d'outils modernes et flexibles.

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Synchroniser les systèmes métier avec le lakehouse améliore le service

Aujourd'hui, toutes les données qui comptent pour l'activité de Nauto sont facilement accessibles dans Databricks Lakehouse. Maintenant que Nauto a transféré ses données de systèmes propriétaires vers Amazon Web Services, l'entreprise dispose d'un contrôle total sur les accès et les formats. 

« Nous savions que nous voulions une architecture lakehouse, car elle est économique et ouverte. Elle nous aide à rassembler toutes nos données en un seul endroit, quel que soit le format ou le type, et à les utiliser dans le format dont nous avons besoin. » 
— Ernest Prabhakar, Business Data Lead chez Nauto

Nauto utilise Hightouch pour synchroniser automatiquement les données de Databricks vers Salesforce et de Databricks vers NetSuite, éliminant la série complexe de scripts et de feuilles de calcul qu'elle utilisait auparavant pour suivre les modifications des données. L'entreprise a également suivi de nombreuses recommandations de ses pairs en mettant en œuvre Fivetran, qui permet à Nauto de centraliser ses données métier dans Databricks en quelques clics seulement. Cette nouvelle intégration a aidé Nauto à rationaliser des tâches telles que la coordination des retours d'appareils — au lieu de passer des semaines à comparer des feuilles de calcul, l'entreprise génère désormais automatiquement les rapports et les flux de travail nécessaires. De plus, les tableaux de bord clients et les relevés de facturation affichent les mêmes informations de facturation exactes, éliminant les litiges chronophages. L'équipe informatique a constaté une optimisation des coûts de 75 % par rapport aux approches ETL traditionnelles telles qu'Informatica.

Aligner tout le monde sur un ensemble unique de données conduit à des décisions plus avisées

Depuis sa transformation, Nauto est passée d'une stratégie de données limitée à la mise en place d'une stack de données moderne, exploitant trois pipelines de données majeurs comportant au moins 15 tables. En l'espace d'un mois, tout le monde s'est aligné autour d'un ensemble commun de métriques, et le service informatique ne passe plus trois jours (et 80 heures-homme) par mois à corriger les incohérences de données. Chacun, au sein de toutes les équipes, peut apporter ses propres données dans son propre format pour étayer les grandes décisions stratégiques. Nauto a désormais une confiance totale dans la synchronisation de ses systèmes métier — ce qui donne aux décideurs la perspective dont ils ont besoin pour faire avancer l'entreprise.

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