i-spark maakt data extra waardevol voor WWL holding met expertise op verschillende gebieden zoals data architectuur, data engineering, machine learning, dashboarding en data analyse.

- i-spark maakt data extra waardevol

Case bekijken

WWL holding is specialist in verlichting, zowel conventionele lampen als future ready Ledverlichting en armaturen. Met 24 webshops in 15 landen en een groot aanbod aan milieuvriendelijke LED-oplossingen levert WWL een belangrijke bijdrage aan de vergroening van Europa. Het bedrijf heeft een eigen data-afdeling en i-spark levert daar hands-on ondersteuning met expertise op verschillende gebieden zoals data architectuur, data engineering, machine learning, dashboarding en data analyse.

Data

Extra Waardevolle

i-spark maakt data extra waardevol

Verschillende teams van WWL holding gebruiken de inzichten uit de data voor evaluatie van de effectiviteit van hun webshops, marketing en interne processen. Inzicht zorgt voor groei! Een deel van de informatie wordt zelfs gebruikt voor het aanleveren van shipping-gegevens aan internationale douane-instanties. Dankzij de expertise van i-spark krijgt het data-team van WWL extra kennis. En zo maken we hun data samen superwaardevol.

Over ons

Inzicht uit gecombineerde databronnen

Voor de webshops van WWL is naast de verkoopcijfers het aantal retouren een belangrijke KPI. Op basis van clickstream-data, transactionele data en gegevens van de marketingkanalen is WWL voortdurend bezig de webshops te optimaliseren. 

De data van de 24 webshops is verspreid over een groot aantal verschillende systemen en platformen. Denk hierbij aan bronnen als e-commerce platformen, warehousing software, customer support solutions, ERP pakketten en diverse marketing automation oplossingen. 

i-spark ondersteunt WWL bij het ontsluiten en het gecentraliseerd opslaan van deze data, zodat de gegevens gecombineerd kunnen worden.

Soepele engineering, heldere rapportages

We ontwikkelden een dataplatform op basis van Amazon Web Services (AWS). Elk uur halen we alle data binnen via verschillende ELT-pipelines, zowel maatwerk (in AWs Lambda en AWS Glue) als via onze partner Dataddo. Die slaan we op in een Data Lake in AWS S3. Vervolgens schrijven we deze ruwe data weg naar het Amazon Redshift datawarehouse. 

Gezien de grote hoeveelheid data gebruiken we DBT voor het transformeren van de data naar een datamodel. DBT helpt om de belasting op de dashboarding tool te verminderen, in dit geval is dat Looker. Onze analisten gebruiken dit datamodel om in Looker de gewenste inzichten beschikbaar te maken in heldere rapportages. 

Brondata verrijken met klantinformatie

Naast de Looker-rapportages levert het door ons ontwikkelde systeem via API’s zogenaamde ‘Customer Cards’ terug naar de bronsystemen om zo ook de brondata te verrijken met informatie van de klanten van onze opdrachtgever. Op deze manier zijn we in samenwerking met WWL holding non-stop bezig om meer waarde te geven aan de grote hoeveelheid aanwezige data.

Technologies

Ben je op zoek om de waarde van je gegevens te verhogen of de capaciteiten van je datateam te verbeteren? Neem gerust contact met ons op zonder verplichtingen. Zet de volgende stap om het maximale potentieel van je gegevens te benutten door vandaag nog contact met ons op te nemen!