关键成果
概览
随着 Trustly 开始快速增长，这家金融科技公司希望实现其数据分析能力的现代化，变得更加数据驱动。其先前的分析解决方案已无法处理公司不断增加的数据量，因此，Trustly 向 Amazon Web Services（AWS）寻求替代方案。使用 Amazon QuickSight，它为数据驱动型组织提供大规模统一的商业智能，Trustly 提高了生产力和可扩展性，将成本降低了大约 50%，并使用户能够独立生成见解。
关于 Trustly
金融科技公司 Trustly 提供开放银行解决方案，帮助消费者直接从银行账户向商家付款，无需使用借记卡或信用卡。Trustly 将 8,300 多家商户与 6.5 亿消费者和 12,000 家银行联系起来。
机会 | 使用 Amazon QuickSight 和 Amazon Redshift 来支持增长、提高可扩展性
作为一家著名的开放银行组织，Trustly 帮助消费者直接从银行账户向商家付款，无需使用借记卡或信用卡。Trustly 将 8,300 多家商户与 6.5 亿消费者和 12,000 家银行联系起来。
该公司于 2015 年开始使用 AWS，其基础设施就建立在 AWS 之上。2022年，Trustly开始探索通过实现数据分析现代化和增强数据可视化来支持其增长的选项。Trustly 选择迁移到 Amazon Redshift ，由于其可扩展性，它通过出色的性价比云数据仓库为数据驱动的决策提供支持。作为项目的一部分，Trustly 实施了 QuickSight，并快速构建了仪表板，以帮助用户可视化数据。到 2023 年 2 月，Trustly 已迁移到 Amazon Redshift，并在不到 6 个月的时间内实施了 QuickSight。Trustly 数据分析部门总监 Ricardo Oliveira 说：“开发仪表板和了解 Amazon QuickSight 的工作原理很简单。”
自实施其现代化分析解决方案以来，Trustly 一直与 AWS 团队密切合作，提供反馈并提出新功能建议，以继续增强 QuickSight。Oliveira 还说：“与 AWS 团队合作，我们可以取得成果。”AWS 还会自动发布安全补丁和新功能，以不断改进 Amazon QuickSight。Trustly 软件和安全运营部门高级总监 Denner Padilha 说：“早上醒来，我们就会发现 Amazon QuickSight 可能又增加了新功能。”
解决方案 | 以 50% 的成本将生成见解的速度提高 4 倍
使用 QuickSight，Trustly 就可以从单一管理平台访问其整个数据集，为用户提供全面的数据视图。Trustly 还加强了数据治理，可以向特定用户提供数据，而不是让所有人都有访问权限。Trustly 的数据保持安全，不会离开 AWS，因为各服务相互兼容。Oliveira 说：“Amazon Redshift 与 Amazon QuickSight 原生集成，因此，我们不需要在数据库和可视化工具之间设置任何东西，这样可以减少数据问题并提高数据质量。”
使用 QuickSight 和 Redshift 之后，Trustly 估计，其分析解决方案生成见解的速度是之前的四倍。Padilha 说：“在团队规模不变的前提下，我们可以取得更多成果。该解决方案提高了可见性、可监控性、可用性、韧性。”
自项目完成以来，Trustly 迅速扩展了解决方案的规模，并将用户数量从 80 人增加到 300 人。Trustly 估计，该解决方案的维护成本可降低 50％，这有助于公司更有效地使用资源，并让更多用户可以使用这项方案。Padilha 说：“由于 Amazon QuickSight 是无服务器的，因此我们可以非常方便快捷地引入更多团队和用户。”Trustly 的数据分析团队还可以在更短的时间内开发新的仪表板，无需进行大量培训，因为该解决方案总体上不那么复杂。
使用之前的解决方案时，一位分析师每天要花 4 个小时来维护仪表板，用户在提交查询后，通常还需要等待回复。使用新解决方案，用户可以专注于更能创造价值的工作。受益于近乎实时的数据，Trustly 还可以每 15 分钟更新一次仪表板（而不是每天三次），从而提供更新的数据，获得更好的见解。Oliveira 说：“我们几乎每个月都会推出新产品，而且需要关键绩效指标和仪表板来支持这些项目。借助基于 AWS 构建的解决方案，我们可以跟上这一步伐。”
Trustly 使用生成式商业智能助手 QuickSight 中的 Amazon Q ，可轻松构建和使用见解，使用户能够使用自然语言查询来自助提供数据，而不是依赖技术团队。Oliveira 说：“运行查询会增加犯错或提取错误数据的几率。但如果使用 QuickSight 中的 Amazon Q，即使是我们的首席运营官和首席执行官，也可以亲自动手，使用自然语言提问。”
当用户能够自行处理数据时，他们就能更快地获得见解，并立即做出决策。该功能还可以减少未经深思熟虑的请求，分流通常会发送给数据分析团队的查询，来节省技术团队的时间。在 6 个月的时间里，来自风险、数据科学、高管、产品和销售团队的 Trustly 用户，使用 QuickSight 中的 Amazon Q 提交了 15,000 个问题，并获得了答案，准确率高达 89％。如果由于客户特定的命名规范，QuickSight 中的 Amazon Q 无法理解问题，Trustly 的数据分析团队可以进行调整，以便该服务在下次遇到该术语时返回准确的结果。Oliveira 说：”使用 Amazon QuickSight，用户可以在正确的时间访问适当格式的数据，从而更快地做出决策，并促进更牢固的卖家关系。”
成果 | 使用 AWS 加强提高数据治理和提高数据素养
2024 年，Trustly 计划通过增强数据目录、数据谱系和数据质量来加强数据治理，这将使团队更清楚地了解整个数据生命周期。Trustly 还计划继续投资其解决方案，为员工提供数据素养技能，以支持其成为数据驱动型公司的愿景。Padilha 说：“我们基于 AWS 的解决方案为实现公司的雄心壮志铺平了道路。”
架构图
使用亚马逊 QuickSight，用户可以在正确的时间访问适当格式的数据，从而更快地做出决策并促进更牢固的卖家关系。
里卡多·奥利维拉
Trustly 数据分析总监使用的 AWS 服务
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