Testimonianze dei clienti / Beni di largo consumo (CPG)

2021
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Coca-Cola Andina costruisce un data lake su AWS, aumentando la produttività delle analisi dell'80% per un processo decisionale più orientato ai dati

Coca-Cola Andina ha permesso sia all’azienda stessa che ai suoi clienti di prendere decisioni basate su dati affidabili, promuovendo la crescita congiunta dell’intero ecosistema, mantenendo il proprio vantaggio competitivo e aumentando le entrate dell'azienda.

80%

Aumento dell'80% della produttività del team di analisi  

95%

Unificazione del 95% dei dati provenienti da diverse aree aziendali in un unico data lake

Adozione di funzionalità avanzate

Adozione dell'intelligenza artificiale, del machine learning e di altre funzionalità avanzate

Dati affidabili e unificati

Possibilità di prendere decisioni basate su dati affidabili e unificati.

Pratiche commerciali semplificate

Aumento della redditività

Panoramica

Coca-Cola Andina ha l'obiettivo di promuovere una crescita redditizia del proprio business, sostenere i propri clienti e garantire agli oltre 54 milioni di consumatori in Cile, Argentina, Brasile e Paraguay la migliore esperienza possibile. A tal fine, sviluppa processi di livello mondiale per aumentare la produttività e la qualità del servizio. Una delle iniziative adottate per affrontare questa sfida è stato lo sviluppo di un data lake su Amazon Web Services (AWS). Adottando capacità di archiviazione, database, elaborazione e analisi supportate dalla tecnologia AWS, Coca-Cola Andina è riuscita ad aumentare dell'80% la produttività del team di analisi, consentendo sia all'azienda stessa che ai suoi clienti di prendere decisioni basate su dati affidabili, promuovendo crescita congiunta dell'intero ecosistema, mantenendo il suo vantaggio competitivo e aumentando i ricavi dell'azienda.

dipendente Coca-Cola

Opportunità 

Coca-Cola Andina produce e distribuisce in Sud America prodotti su licenza di The Coca-Cola Company. L'azienda ha 17.500 dipendenti ed è presente in parte del Cile, dell'Argentina, del Brasile e in tutto il Paraguay, servendo più di 267.000 clienti e dissetando 54 milioni di consumatori.

"Siamo consapevoli che la visione di Coca-Cola Andina va oltre il raggiungimento della mera redditività e che il valore che generiamo deve raggiungere tutta la società, sia per le generazioni attuali che per quelle future. Siamo certi che, attraverso l'innovazione e l'incorporazione di nuove capacità, come i data lake e l'analisi dei dati, raggiungeremo una crescita sostenibile a beneficio dei nostri clienti, dei consumatori e delle comunità in cui operiamo", afferma Miguel Angel Peirano, vicepresidente esecutivo di Coca-Cola Andina.

In quanto azienda di beni di consumo confezionati (CPG), Coca-Cola Andina ha un rapporto diretto con clienti e consumatori. "I nostri clienti sono i partner della nostra azienda, poiché sono una parte fondamentale della catena di distribuzione e vendita. Per questo vogliamo che crescano con noi, per avere le scorte necessarie e offrire un buon servizio ai consumatori", spiega Luis Valderrama, CTO regionale di Coca-Cola Andina.

In effetti, il settore CPG genera enormi volumi di dati, spesso archiviati in sistemi diversi e separati l'uno dall'altro, rendendo difficile l'analisi delle informazioni.
Coca-Cola Andina utilizza SAP come nucleo transazionale con dati su clienti, vendite, prodotti, ecc. Dispone inoltre di sistemi RPA e di soluzioni B2B con cui può entrare in contatto con questi clienti. Per garantire un'esperienza più personalizzata e sociale, l'azienda utilizza il suo CRM e le applicazioni per smartphone, oltre ad altri metodi, per interagire con i consumatori. Entrambi i casi hanno un concetto comune: i dati.

L'azienda avvicina i dati ai suoi partner per consentire ai team e ai partner di prendere decisioni basate su di essi. "Tuttavia, la presenza di dati in sistemi diversi o in data warehouse tradizionali rendeva tutto molto complesso", spiega Valderrama.

La sfida di Coca-Cola Andina è stata quella di raccogliere tutte le informazioni rilevanti su azienda, clienti, logistica, copertura e asset in un'unica fonte accurata. Questo ha portato l'azienda a decidere di costruire un data lake.

Perché AWS?

Coca-Cola Andina voleva un'architettura di facile accesso, con dati affidabili e senza limiti di capacità di archiviazione, risposta o elaborazione. "Questo era il livello che ci avrebbe permesso di unire il nostro mondo tradizionale con quello digitale, oltre a rendere possibile l'introduzione di tecnologie cognitive, come la visione artificiale, il machine learning, l'elaborazione del linguaggio naturale, l'elaborazione vocale, la robotica e così via", spiega Valderrama. 

L'azienda ha scelto Amazon Web Services (AWS) come fornitore di tutta la tecnologia e l'architettura per il suo data lake. "AWS era la soluzione cloud in grado di soddisfare tutte le aspettative definite per il nostro data lake", afferma Valderrama, aggiungendo che l'architettura doveva includere una piattaforma come servizio (PaaS) per consentire lo sviluppo e lo smantellamento delle soluzioni in modo rapido ed economico, e che era soddisfatto della decisione perché l'azienda ha la cultura dell'imparare facendo.

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Siamo certi che, attraverso l'innovazione e l'incorporazione di nuove capacità, come i data lake e l'analisi dei dati, raggiungeremo una crescita sostenibile a beneficio dei nostri clienti, dei consumatori e delle comunità in cui operiamo."

Miguel Angel Peirano
Executive Vice President, Coca-Cola Andina

Soluzione | Architettura e servizi

Il data lake è diventato la fonte unica dei dati generati dall'ERP SAP, dai file CSV e dai database legacy. Coca-Cola Andina è stata in grado di implementare un'architettura tecnica che copre l'intero spettro, dall'inserimento dei dati allo sfruttamento, passando per gli strumenti di analisi e machine learning.

Il data lake utilizza Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) per archiviare in modo sicuro i dati grezzi per l'analisi, il machine learning e altre applicazioni.  Utilizza anche servizi come Amazon QuickSight e Amazon Athena nel livello consumer; tecnologie cognitive, come Amazon Personalize e Amazon SageMaker, per il machine learning; AWS Lambda per il calcolo serverless; Amazon DynamoDB come database di documenti chiave-valore e Amazon Redshift per creare data warehouse quando necessario. "L'architettura che abbiamo costruito su AWS soddisfa le aspettative di avere un data lake basato su un PaaS", afferma Valderrama.

Per garantire i migliori processi e l'utilizzo e l'integrazione ottimale di queste soluzioni, l'azienda si è avvalsa del supporto del team di AWS Professional Services. "Nel corso del 2020, Coca-Cola Andina ha lavorato duramente per incorporare le conoscenze di data lake e analisi dei dati condivise da AWS Professional Services, riuscendo a generare gli strumenti e le capacità per diventare un'azienda "data-driven decision", concentrandosi sul miglioramento dell'esperienza e della relazione con i propri consumatori e clienti e generando produttività ed efficienza nei propri processi", afferma Nicolás Nazario Condado, responsabile della trasformazione digitale di Coca-Cola Andina. 

Inoltre, nell'ambito della strategia digitale complessiva, Coca-Cola Andina ha implementato un'infrastruttura cloud più ampia su AWS, oltre al data lake, e ha iniziato a sviluppare altri prodotti e soluzioni digitali per affrontare vari verticali strategici per clienti, consumatori e processi interni.

Risultato  

Coca-Cola Andina ha creato un team multidisciplinare con partner del mondo aziendale e tecnologico per combinare le conoscenze e la formazione fornita da AWS Professional Services. 

Grazie alla nuova struttura cloud e alle oltre 300 ore di formazione fornite da AWS, Coca-Cola Andina ha acquisito le capacità necessarie per diventare un'azienda che prende decisioni basate sui dati, aumentando la produttività e l'efficienza del processo decisionale nelle diverse aree aziendali.

Infatti, l'infrastruttura cloud ha permesso a Coca-Cola Andina di migliorare e implementare nuovi prodotti e servizi, personalizzando le diverse proposte di valore per i suoi oltre 260.000 clienti. Questo ha portato a un aumento del fatturato dell'azienda, migliorando l'efficienza delle promozioni, riducendo la carenza di scorte - e quindi migliorando l'esperienza di acquisto dei clienti - e aumentando la produttività del team di analisi dell'80%. Coca-Cola Andina è riuscita ad acquisire oltre il 95% dei dati provenienti dalle sue diverse aree di interesse, il che le consente di creare report di eccellenza in pochi minuti e di implementare analisi avanzate.

Con tutte le risorse e le funzionalità che il data lake consente, Coca-Cola Andina assicura ai propri partner e clienti l'accesso a informazioni affidabili per prendere decisioni strategiche per l'azienda. In questo modo, l'azienda ha unito il mondo tradizionale con quello digitale, permettendo a team e partner di prendere decisioni basate sui dati.

Coca-Cola Andina intende sviluppare nuove applicazioni e soluzioni sull'infrastruttura AWS. Queste includono, tra l'altro, applicazioni di autogestione, strategie di prezzo dinamiche e modelli di machine learning.

Progetti futuri

Coca-Cola Andina intende sviluppare nuove applicazioni e soluzioni sull'infrastruttura AWS. Queste includono, tra l'altro, applicazioni di autogestione, strategie di prezzo dinamiche e modelli di machine learning.

Informazioni su Coca-Cola Andina

Coca Cola Andina è un'azienda cilena con oltre 17.500 dipendenti, autorizzata a produrre e commercializzare i prodotti di The Coca-Cola Company in alcune zone dell'Argentina, del Brasile, del Cile e in tutto il Paraguay. È uno dei principali imbottigliatori dell'America Latina e uno dei sette maggiori imbottigliatori di Coca-Cola nel mondo.

Servizi AWS utilizzati

Amazon Athena

Amazon Athena è un servizio di query interattivo che semplifica l'analisi dei dati in Amazon S3 con SQL standard. Athena è un servizio serverless, quindi non è necessario gestire alcuna infrastruttura e si paga soltanto in base alle query eseguite.

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Amazon Lambda

AWS Lambda è un servizio di elaborazione serverless che ti permette di eseguire il codice senza effettuare il provisioning o gestire i server, creare una logica di dimensionamento dei cluster in funzione dei carichi di lavoro, mantenere integrazioni degli eventi o gestire i tempi di esecuzione.

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker aiuta sviluppatori e data scientist a preparare, creare, addestrare e implementare rapidamente modelli di machine learning (ML) di alta qualità combinando un’ampia gamma di funzionalità create ad hoc per il ML.

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Servizi professionali di Amazon

L'organizzazione AWS Professional Services è un team globale di esperti che ti aiuta a raggiungere i risultati aziendali auspicati utilizzando il cloud AWS.

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