x

    Hoe een toonaangevend Amerikaans telecommunicatiebedrijf uniforme data-intelligentie opbouwde met GCP BigQuery en Power BI.

    Cliënt: Een toonaangevend Amerikaans telecommunicatiebedrijf
    • LinkedIn
    • Twitter
    • Copy
    • |
    • Shares 1
    • Reads 190
    • Downloads 2
    case study
    • Power BI
    • AI
    Probleemstelling Probleemstelling
    • De klant is een snelgroeiende Amerikaanse aanbieder van telecommunicatiediensten, actief op zowel de traditionele koper- als de nieuwe generatie glasvezelnetwerken.
    • Naarmate het bedrijf groeide door netwerkuitbreiding, modernisering en marktconsolidatie, had het management behoefte aan een uniforme analysebasis voor glasvezelgroei, klantbeleving, verkoopuitvoering en koperstrategie.
    • Gefragmenteerde rapportage, tegenstrijdige KPI-definities, handmatige afstemming en reactief databeheer beperkten het vermogen van het bedrijf om één betrouwbaar beeld van de prestaties te creëren.
    • Om dit op te lossen, bouwde Polestar Analytics een uniform data-intelligentie-ecosysteem op basis van GCP BigQuery en Power BI. Dit stabiliseerde de masterdatarepository, versterkte het beheer en maakte dashboards voor business intelligence op directieniveau mogelijk.
    Belangrijkste uitdagingen Belangrijkste knelpunten
    • Door de gefragmenteerde gegevensbronnen werden tegenstrijdige cijfers gegenereerd voor dezelfde bedrijfsstatistieken.
    • De rapportage van inkomsten en abonnees vereiste veel handmatige afstemming.
    • Het management beschikte niet over een centraal dashboard voor groei, klantverloop, gemiddelde opbrengst per gebruiker (ARPU), netwerkbetrouwbaarheid en klantervaring.
    • De KPI's van het contactcentrum waren verspreid over verschillende, losgekoppelde rapporten en tools.
    • Problemen met de datakwaliteit werden reactief aangepakt, wat leidde tot herhaaldelijk brandjes blussen en een tragere analyse van de onderliggende oorzaken.
    • De ontwikkeling van de masterdatarepository miste gestructureerde workflows voor intake, prioritering, gebruikersacceptatietesten (UAT) en probleemoplossing.
    Architectuur bouwen met de beste technologie-stack
    • Power BI-logo
    • GCP BigQuery-logo
    Oplossing geïmplementeerd Oplossing geïmplementeerd
    • Stabilisatie van de masterdatarepository: Versterking van de MDR als de betrouwbare bedrijfsdatabasis voor rapportage, analyses, voorspellende toepassingen en AI-gereedheid.
    • Enterprise Data Governance: Vastgestelde eigendom, beheer, metadatabeheer, observeerbaarheid en incidentbeheer.
    • Marktgezondheidsscorekaart: Er is een uniform managementdashboard ontwikkeld voor de koper- en glasvezelmarkten om de prestaties per staat, cluster, groei, klantbeleving (CX) en verkoopproces te vergelijken.
    • CEO-dashboard: Biedt inzicht in acquisitie en basisbeheer, inclusief bruto-omzet, installaties, netto-aanwinsten, ARPU, klantverlies, betrouwbaarheid en opzeggingen.
    • Contactcenterdashboard: Een overzicht van gespreksvolume, ASA, AHT, FCR, agentprestaties en supervisorprestaties in één beheerde weergave.
    • MDR BAU-framework: Gestructureerde workflows voor bugs, verbeteringen, UAT-tracking, backlogbeheer en incidenten via JIRA, Confluence en ServiceNow.
    • Zijn er uitdagingen?
      Onze branche-experts kunnen uw probleem oplossen.
    Impact op het bedrijfsleven
    • Eén betrouwbare bron: gestabiliseerde MDR en minder tegenstrijdige meetwaarden tussen systemen.
    • Gestandaardiseerde KPI's: Gelijkmatige definities van meetwaarden in alle dashboards en teams.
    • Proactief beheer: Verbeterde gegevensbewaking, herkomstanalyse en oorzaakanalyse.
    • Snellere besluitvorming: CEO's krijgen inzicht in groei, klantverlies, netwerkstatus en klantbeleving.
    • Schaalbare processen: Gestructureerde intake, UAT en incidentbeheer voor MDR opgezet.

    More Case Studies