Convoy는 Amazon QuickSight를 사용하여 발송인과 운송업체가 효율성을 개선하고 데이터 기반 의사 결정을 통해 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.

호송 미국 최고의 디지털 화물 네트워크입니다. 우리는 연결된 운송업체 네트워크를 통해 수백만 대의 트럭을 전국으로 이동하여 운송업체의 비용을 절감하고 운전자의 수입을 늘리며 지구를 위한 탄소 폐기물을 제거합니다. 2015년에 Convoy는 효율적인 화물 운송을 위한 움직임을 시작했습니다. 우리는 화주와 운송업체를 연결하는 더 스마트한 방법을 찾는 동시에 화물 산업에서 낭비를 초래하는 가장 어려운 문제를 해결하는 기술을 구축합니다.

디지털 화물 네트워크인 Convoy는 기계 학습 및 자동화를 사용하여 화주와 운송업체를 효율적으로 연결합니다. 시장이 성장함에 따라 양측 모두에게 이익이 되는 플라이휠 효과가 발생합니다. 더 많은 화주가 네트워크에 가입함에 따라 운전자는 더 나은 선택권을 갖게 되고, 빈 마일이 줄어들고, 낭비되는 시간이 줄어들어 하루에 더 많은 수익을 올릴 수 있습니다. 더 많은 운송업체가 네트워크에 가입함에 따라 용량이 증가하고 발송인은 비용이 절감되고 서비스 품질이 향상됩니다. Convoy는 무한한 용량과 폐기물 제로로 세계를 운송하는 임무를 수행하고 있습니다.

당사의 디지털 화물 네트워크는 수천 개의 개별 데이터 포인트를 수집하고 점을 지능적으로 연결하여 화물 운영에 대한 투명한 가시성을 제공합니다. 운송 라이프사이클의 모든 단계에 대한 투명성과 통찰력을 제공함으로써 발송인은 비용 절감, 폐기물 감소 및 운송업체 충성도 향상의 이점을 누릴 수 있습니다. 제품 내부의 고객에게 이러한 통찰력을 제공하기 위해 우리는 대량의 데이터를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 한눈에 통찰력을 제공할 수 있는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구가 필요했습니다. 데이터 중심의 의사결정, 예상치 못한 문제를 해결하는 과정에서 추측을 제거합니다.

옵션을 검토하고 요구 사항에 가장 적합한 옵션을 평가한 후 아마존 퀵 사이트.

이 게시물에서는 QuickSight가 고객에게 필요한 통찰력을 제공하는 데 어떻게 도움이 되는지, 그리고 이 비즈니스 결정이 Convoy의 승리라고 생각하는 이유에 대해 설명합니다.

서로 다른 데이터 포인트에서 한 눈에 보는 인사이트까지

전국적으로 총 400,000대 이상의 트럭을 보유하고 있는 당사의 방대한 소형 운송업체 및 자영업자 네트워크는 Convoy 앱을 통해 의미 있는 데이터 포인트를 제공합니다. 우리는 화물을 운반할 때 운송업체가 우리 앱을 사용하도록 요구합니다. 이것이 실제 화물의 95%와 낙하 화물의 100%에서 GPS 추적을 제공하는 방법입니다. 체류 시간, 억류 비용 등에 관한 강력한 데이터를 수집하는 방법이기도 합니다. 지금까지 Convoy 앱에서 2.7만 개 이상의 시설 리뷰를 캡처했습니다.

개발의 용이성이 필요했기 때문에 QuickSight를 선택했습니다. 우리는 신속하게 대시보드를 구축하고 고객에게 제공할 수 있기를 원했습니다. 이것은 외부에 대면하는 도구이기 때문에 데이터 개인 정보 보호 및 거버넌스 요구 사항도 고려해야 했습니다. 특히 중요한 것은 행 수준 보안에 세분성이 필요하다는 것입니다. QuickSight는 즉시 필요한 기능을 제공했지만 우리가 고려한 다른 BI 플랫폼은 그렇지 않았습니다. 또한 QuickSight의 가격 책정을 통해 사용자 기반이 계속 증가함에 따라 플랫폼을 확장할 수 있습니다.

데이터와 점 연결

고객이 직면한 문제는 항공사가 매일 여행하는 풍경만큼 다양합니다. 운송업체 측의 날씨, 교통량 및 예측할 수 없는 적재 시간으로 인한 지연 관리부터 운송 가시성 부족, 운영 문제의 근본 원인 및 운송업체 측 수동 보고의 부정확성에 이르기까지 현상 유지를 개선할 수 있는 기회는 무궁무진합니다.

다음 스크린샷은 체류 시간 및 발송물당 부수적인 것과 같은 성능 지표와 각 시설의 부수적인 유형 및 범주를 보여주는 분류를 보여줍니다.

배송업체와 배송업체 모두의 요구를 충족하기 위해 노력하는 곳에서 우리는 점을 연결하여 한쪽 끝에는 다른 쪽에도 해당 입력이 있는 간격을 식별할 수 있는 고유한 위치에 있습니다. 발송인이 직면하는 문제는 종종 상품 운송의 가격, 복잡성 및 신뢰성으로 인해 발생합니다. 운송업체의 경우 화물 찾기, 일정 구축 및 지연 조정에 최소한의 시간과 노력을 투자하여 예측 가능하고 일관된 수입을 얻는 데 더 중점을 둡니다. 우리 고객은 정교한 내부 분석 프로그램을 가지고 있지만 매우 세분화된 데이터 또는 공급업체의 합성 데이터는 드뭅니다. 특정 비즈니스 엔터티(차로, 지역, 시설 등)에 대한 메트릭 및 벤치마크를 개발하는 방법을 찾으려면 제품을 빠르게 배우고 업데이트해야 했습니다. QuickSight를 사용하면 그렇게 할 수 있습니다.

매우 많은 데이터 포인트와 이를 핵심 인사이트로 전환할 수 있는 기회가 있는 QuickSight가 제공하는 대시보드 및 시각화를 통해 사소한 문제가 그 어느 때보다 쉽게 ​​주요 문제로 발전하기 전에 미리 대처할 수 있도록 추세를 파악하고 선제적 조치를 취할 수 있습니다.

BI 옵션을 검토할 때 QuickSight를 사용하기로 결정한 데 있어 다음 요소가 가장 중요했습니다.

• 개발 속도 – 고객에게 인사이트를 빠르게 전달하고 싶었습니다. QuickSight와 다른 AWS 서비스의 원활한 통합으로 대시보드가 ​​즉시 실행되었습니다.
• 데이터에 대한 보안 액세스 – 행 수준 인증을 통해 QuickSight는 데이터가 안전하다는 확신과 함께 필요한 유연성을 제공합니다.
• 확장 가능한 비용 모델 – QuickSight 요금 모델은 우리의 요구 사항에 적합하여 사용량에 따라 확장할 수 있습니다.

외부 통찰력 제품을 처음 시험했을 때 이전에 사용했던 BI 도구로 프로토타입을 만들었습니다. 이 동일한 도구로 향후 반복을 구축하는 것은 여러 주요 영역에서 기능이 부족했기 때문에 실현 불가능했습니다. 우리는 여러 소스의 데이터를 결합하고, 데이터 계층으로 드릴다운하고, 정보에 액세스하는 사용자를 기반으로 데이터를 사용자 정의할 수 있어야 했습니다. 또한 자체 호스팅을 했기 때문에 공간을 확장하는 오버헤드가 높을 것입니다. 우리는 다른 솔루션을 고려했지만 QuickSight는 우리가 필요로 하는 모든 기능을 가장 저렴한 가격으로 제공할 수 있었습니다.

가시성으로 효율성 향상

QuickSight를 사용하여 운송업체 고객을 위한 외부용 제품을 구축하여 공급망의 상태에 대한 가시성을 확보하고 이를 통해 작업을 보다 효율적으로 실행할 수 있는 통찰력을 제공할 수 있었습니다.

다음 스크린샷은 지출, 유형 또는 범주 등으로 분류된 부대 비용을 보여줍니다.

예를 들어 부수적 비용이 어떻게 분석되는지 시각화하면 시설에서 트럭을 하역하는 비용, 운전자의 짐을 취소하는 비용, 시설에서 대기하는 트래버스 비용 등을 확인할 수 있습니다. 이러한 가시성을 통해 발송인 고객은 이제 일정을 개선하여 운전자 대기 시간을 줄이는 등 비용을 절감할 수 있는 시스템 문제를 해결할 수 있습니다.

다음 스크린샷은 배송업체가 더 빠르고 원활한 경험을 제공하는 개선 사항을 만드는 데 사용할 수 있는 배송업체 피드백에 대한 시각화를 보여줍니다.

파트너 팀 확장을 통한 향후 계획

그들은 모방이 가장 순수한 형태의 아첨이라고 말합니다. 이 문구는 기존 제품이나 서비스와 의심스러울 정도로 유사한 제품과 서비스를 개발하는 경쟁업체의 맥락에서 자주 사용되지만 조직 내에서 좋은 아이디어가 중복되는 경우에도 적용될 수 있습니다. 우리의 QuickSight 채택이 우리의 구현 세부 사항과 그 결과 우리가 본 성공을 이해하기 위해 우리에게 연락한 파트너 팀의 관심과 호기심을 끌었다는 점에서 우리의 경우입니다.

우리는 QuickSight Embedded 경험에 매우 만족하며 추가 고객 프로필 및 사용 사례에 대한 사용을 계속 반복하고 확장하기를 기대합니다.

맞춤형 데이터 시각적 개체, 대화형 대시보드 및 자연어 쿼리를 애플리케이션에 포함하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하십시오. Amazon QuickSight 임베디드.

저자에 관하여

Dorothy Li는 Convoy의 CTO입니다., Convoy의 제품 및 엔지니어링 그룹과 기술 전략을 감독하고 회사의 혁신 및 업계 정의 기술 플랫폼을 형성 및 확장합니다. Convoy 이전에 Dorothy는 Amazon에서 리더십 역할을 맡았으며 가장 최근에는 AWS에서 BI 및 분석 부사장을 역임했습니다. Amazon에서 20년 이상 근무하는 동안 Dorothy는 Amazon의 전자 상거래 플랫폼 구축을 도왔으며 Amazon Prime의 초기 출시부터 Kindle 및 그녀가 집중한 AWS에서 전 세계 고객에게 눈에 띄는 영향을 미친 제품을 주도하고 협력했습니다. 데이터 분석 및 BI. Dorothy는 Brigham Young University에서 이학사를 취득하고 Shanghai International Studies University에서 학업을 마쳤습니다.

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• 출처: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/convoy-uses-amazon-quicksight-to-help-shippers-and-carriers-improve-efficiency-and-save-money-with-data-driven-decisions/