Les capacités de validation et de test des données sont bien plus puissantes que ce à quoi nous nous attendions. FLIP gère rapidement de grands volumes de données, des transformations complexes et des vérifications de règles métier, ce qui aurait été impraticable à valider manuellement. Nous sommes capables de valider les données de la source à la cible, les agrégats et la logique de transformation à travers les pipelines sans écrire ou maintenir de grandes quantités de SQL. Les fonctionnalités assistées par l'IA réduisent considérablement l'effort nécessaire pour construire et maintenir la logique de validation. Cela a été particulièrement utile pour accélérer le développement de nouveaux pipelines et l'intégration de membres de l'équipe qui ne sont pas des experts en SQL. Les équipes QA et techniques l'ont adopté rapidement car les résultats sont faciles à interpréter et les problèmes sont clairement signalés.

La vitesse a été le plus grand avantage. Nous sommes une entreprise de biens de consommation courante, et les données de performance sur les nouveaux produits arrivaient bien trop tard pour être utiles. FLIP a unifié nos flux de données de vente au détail et automatisé les rapports, nous permettant ainsi de voir comment un nouveau SKU se comporte quelques jours après son lancement, au lieu d'attendre une revue mensuelle. Les modèles nous ont aidés à démarrer rapidement sans tout construire à partir de zéro. Mon équipe passe maintenant du temps à analyser les résultats au lieu de manipuler les données.

Les informations sur les clients se traduisent réellement en actions. Nous sommes une banque régionale et avions de grands volumes de données clients enfermées dans des silos, faisant très peu. FLIP a connecté nos systèmes bancaires centraux, nos canaux numériques et les données de notre centre d'appels pour nous donner une vue véritablement unifiée de chaque client. Le personnel des agences dispose désormais d'un contexte pertinent lorsqu'un client entre, ce qui conduit à des conversations plus intelligentes. La personnalisation semble utile plutôt qu'intrusive, et la performance de la vente croisée s'est améliorée car les recommandations sont basées sur un comportement réel plutôt que sur des propositions de produits génériques.