A Webmotors, um dos maiores e-commerce de vendas de automóveis do país, colocou em operação uma estratégia de big data utilizando um novo conceito de aceleração de projetos para a integração rápida de estruturas de dados em inteligência de negócios. O projeto baseia-se numa solução denominada 4Insights que foi apresentada à Webmotors pela Amazon Web Services (AWS) e que começa a ser disseminada em outras grandes empresas de varejo, planos de saúde, bancos e governo.
Com o apoio dessa ferramenta, que funciona como um acelerador de estruturação de dados, em menos de quatro semanas, a Webmotors conseguiu enfrentar velhos impasses colocados pela complexidade técnica da sua plataforma de negócio e ativou o seu sistema de big data articulando vários tipos de informações extraídas de todos os pontos de cruzamento de suas operações de negócio.
Além de proporcionar uma ativação em tempo recorde, o emprego do 4Insights permitiu a implantação sem interrupção das transações online.
Para a mudança para a nova arquitetura, a equipe de TI da empresa contou com apoio da ST IT Consulting, que encapsulou as fontes dispersas de geração de dados da Webmotors em um repositório único e articulado.
O projeto contou também com auxílio da AWS, que recomendou o emprego do 4 Insights e indicou os serviços da ST IT Consulting para aplicar as funcionalidades do acelerador e carregar os dados extraídos da operação em uma base de dados colunar suportada pelo repositório Amazon Redshift.
De posse do mapeamento das fontes de entrada, geração, storage e pontos de cruzamento de dados da Webmotors, a SI IT introduziu o barramento do 4Insights como uma camada de integração, movimentação e encapsulamento posicionada no centro dessa estrutura.
Tal como um mecanismo de conformação e padronização dos dados, o 4Insights foi usado para a extração e modelação padronizada de dados voltados para o seu manejo e exploração de forma transparente pelas ferramentas de mineração e análise.
A suíte também realiza a orquestração e sincronização dos fluxos de dados heterogêneos ao longo das aplicações de negócios e propicia a confluência dos dados para a estrutura de um data warehouse com arquitetura compatível com os requerimentos de big data.
Tesouro de dados
Através desse novo modelo, a Webmotors passou a empregar inteligência analítica de forma intensiva e preditiva sobre toda a jornada do cliente final ao longo de sua plataforma.
Com isto, a equipe de TI da empresa consegue auxiliar as áreas de marketing, financeiro, vendas e gestão a produzir insights competitivos sobre tendências e propensões da audiência que são extremamente valiosos, tanto para a própria Webmotors, quanto para as estratégias de marketing digital de seus parceiros e clientes corporativos.
A cada mês, a Webmotors realiza cerca de 200 mil ofertas de veículos e processa em torno 130 milhões de buscas com grande número de detalhes e com um alto nível de liberdade de navegação pelo cliente.
Há muito tempo, a empresa vinha encarando o desafio de articular o enorme emaranhado de eventos digitais dessa plataforma de negócio para elevá-los à condição de dados passíveis de se converter em informação estratégica.
De acordo com Pedro Leme Fleury, diretor de tecnologia da Webmotors, mesmo já sendo considerado um paradigma do ecommerce brasileiro, a Webmotors vinha avaliando que sua oferta de valor, em termos de informações geradas pela operação digital, ainda estava muito aquém do potencial dessa grande audiência.
Afinal, são quase 10 milhões de visitantes únicos ao mês, cuja navegação pelo site fornece uma base consistente, por exemplo, sobre preferências por cor ou modelo de veículo, preço médio procurado por marca, nível de atividade por município, hesitação do cliente entre diferentes modelos e itens opcionais de carro mais procurados e decisivos na hora a aquisição.
“As informações produzidas a partir da interação do usuário com a nossa plataforma tendem a se transformar num dos ativos mais valiosos da Webmotors, daí a nossa procura por uma solução rápida, madura e escalável para essa questão de big data ”, afirma Fleury.
Segundo o gerente de TI da Webmotors, Denis Dainesi, antes da aplicação do 4Insights na estrutura analítica da empresa, o programa de inteligência [BI] preexistente era capaz de criar vínculos com apenas quatro categorias de fatos (variáveis quantificáveis), como vendas, receitas, números de visitantes e conversões por consulta.
“Em apenas três meses de uso da solução, conseguimos introduzir mais 14 categorias de fatos simplesmente fazendo uso de um painel de edição intuitivo e apoiado em modelos pré-formatados de fácil combinação e assimilação pelo esquema analítico”, comenta Dainese.
O executivo explica que, com estas funcionalidades, as equipes de TI da Webmotors deixam de se preocupar com a formatação e tratamento dos dados e passam a trabalhar com foco na produção de insights e relatórios de negócio voltados diretamente para a receita do próprio portal ou de seus clientes corporativos. “A tecnologia é crucial também para conhecermos a qualidade da experiência do cliente e, dessa forma, fazer a calibração dos indicadores relevantes para fidelizá-lo e engajá-lo”, completa o gerente de TI.
Na avaliação de Alam Vitório Perez, diretor da ST IT e responsável pela introdução da tecnologia 4Insights, a adesão da Webmotors à proposta de um acelerador de inteligência analítica ajuda a questionar uma tendência das empresas de adiar a implantação do big data, em função do traumatismo que estes processos de migração podem causar a estrutura.
“O excesso de complicação que costuma se associar a este tipo de projeto é, quase sempre, decorrente da pouquíssima taxa de reúso de códigos e da falta de conectores preformatados, que podem eliminar em até 65% a equação preço/prazo/recursos de uma implantação desse tipo”, assinala ele.
