Die Datenvalidierungs- und Testfähigkeiten sind weitaus leistungsfähiger, als wir erwartet hatten. FLIP verarbeitet große Datenmengen, komplexe Transformationen und Geschäftsregelprüfungen schnell, was manuell unpraktisch zu validieren wäre. Wir sind in der Lage, Quell-zu-Ziel-Daten, Aggregationen und Transformationslogik über Pipelines hinweg zu validieren, ohne große Mengen an SQL schreiben oder pflegen zu müssen. Die KI-unterstützten Funktionen reduzieren den Aufwand für den Aufbau und die Pflege von Validierungslogik erheblich. Das war besonders hilfreich, um die Entwicklung neuer Pipelines zu beschleunigen und Teammitglieder einzuarbeiten, die keine tiefen SQL-Experten sind. Sowohl QA- als auch technische Teams haben es schnell übernommen, da die Ergebnisse leicht zu interpretieren sind und Probleme klar gekennzeichnet werden.

Geschwindigkeit war der größte Vorteil. Wir sind ein CPG-Unternehmen, und Leistungsdaten zu neuen Produkten kamen viel zu spät an, um nützlich zu sein. FLIP hat unsere Einzelhandelsdatenströme vereinheitlicht und die Berichterstattung automatisiert, sodass wir nun sehen können, wie sich ein neuer SKU innerhalb weniger Tage nach dem Start entwickelt, anstatt auf eine monatliche Überprüfung zu warten. Die Vorlagen haben uns geholfen, schnell in Betrieb zu gehen, ohne alles von Grund auf neu zu erstellen. Mein Team verbringt jetzt Zeit mit der Analyse von Ergebnissen, anstatt Daten zu bearbeiten.

Die Kundeninformationen werden tatsächlich in Maßnahmen umgesetzt. Wir sind eine Regionalbank und hatten große Mengen an Kundendaten, die in Silos gefangen waren und nur wenig bewirkten. FLIP hat unsere Kernbankensysteme, digitalen Kanäle und Callcenter-Daten verbunden, um uns eine echte, einheitliche Sicht auf jeden Kunden zu geben. Das Filialpersonal hat nun relevanten Kontext, wenn ein Kunde hereinkommt, was zu intelligenteren Gesprächen führt. Die Personalisierung wirkt hilfreich statt aufdringlich, und die Cross-Selling-Leistung hat sich verbessert, da Empfehlungen auf echtem Verhalten basieren und nicht auf generischen Produktvorschlägen.