Intégration des Databricks et du Data Cloud

Lors de Dreamforce 2024, Perficient a exploré l’intégration de Databricks et Salesforce Data Cloud, en se concentrant sur un cas d’utilisation du secteur de l’assurance. Cette session a présenté le traitement des données, l’engagement client et les informations basées sur l’IA, offrant une valeur réelle aux entreprises.

Voici un récapitulatif complet de la session, mettant en évidence les principaux points à retenir et la profondeur technique discutée.

Haut-parleurs

Deux des meilleurs experts de Perficient, Eric Walk (directeur, Data Strategy Consulting) et Johnathon Rademacher, JR (principal, Salesforce Global Operations), ont dirigé la session.

Les deux intervenants ont apporté des années d’expertise à la discussion, en se concentrant sur l’aide aux entreprises pour qu’elles soient davantage axées sur les données grâce à l’IA et aux technologies basées sur le cloud.

Scénario commercial : assurance avec données clients en temps réel

La séance présentait un scénario réel d’assurance automobile. L’histoire était centrée sur Roberta, une cliente d’Acme Insurance, et son fils Ricky, qui est signalé pour comportements de conduite à risque. L’utilisation par Acme de la télématique et d’un système de suivi de conduite sûre, combinée aux informations en temps réel de Databricks et Data Cloud, a permis à l’équipe du service client d’Acme d’impliquer la famille de manière proactive.

Cette sensibilisation améliore non seulement la satisfaction des clients, mais offre également des économies potentielles sur les primes d’assurance.

Intégration technique : Data Cloud et Databricks

Les participants ont découvert comment ces technologies fonctionnent ensemble pour :

• Traitez des pipelines de données massifs en temps réel, en tirant parti de l’architecture Lakehouse de Databricks.
• Utilisez les transactions ACID et la gouvernance des données pour maintenir l’intégrité des données tout en bénéficiant de la flexibilité des lacs de données.
• Créez des expériences client personnalisées avec des modèles d’IA et d’apprentissage automatique qui peuvent être rapidement déployés à l’aide des plateformes Databricks et Salesforce Data Cloud.

Principales caractéristiques de l’intégration

• Architecture Lakehouse : ce système hybride combine des lacs de données et des entrepôts pour permettre des données structurées et non structurées, améliorant ainsi l’évolutivité et la flexibilité.
• Harmonisation des données : l’intégration unifie les données provenant de diverses sources, offrant une vue cohérente dans toute l’organisation.
• Intégration de l’IA avec Salesforce : avec des outils comme Einstein GPT, la plate-forme combinée facilite l’obtention d’informations exploitables à partir des données, améliorant ainsi les opérations de vente et de service.

Avancées de l’IA et du Data Cloud

Eric et JR ont souligné le changement de paradigme de Salesforce, en se concentrant sur la façon dont la combinaison Data + AI + CRM est en passe de transformer la gestion de la relation client. Cela inclut Einstein GPT de Salesforce, qui exploite de grands modèles de langage et des données en temps réel pour automatiser les tâches, fournir des informations et améliorer l’expérience client.

L’ajout des capacités de traitement des données de Databricks permet une modélisation et une activation sophistiquées des données, donnant aux entreprises le pouvoir d’interagir de manière plus significative avec leurs clients.

Répartition technique : architecture de démonstration

Une grande partie de la session comprenait une démonstration montrant comment Databricks et Data Cloud fonctionnent ensemble. Les composants clés de l’architecture de démonstration comprenaient :

• Ingestion de données : apport de grands volumes de données de télémétrie et de clients en temps réel.
• Harmonisation des données : Consolidation de données disparates dans des profils clients unifiés, permettant une vue à 360 degrés du client.
• Informations exploitables : utilisation de l’analyse prédictive pour stimuler l’engagement client en temps réel, y compris des alertes proactives pour les comportements de conduite à risque.

L’architecture a exploité le Service Cloud de Salesforce pour fournir aux équipes de support client les outils appropriés pour gérer les interactions avec les clients. Cette plateforme holistique simplifie non seulement la gestion des données, mais accélère également le temps nécessaire pour extraire des informations exploitables, ce qui en fait un outil clé pour les entreprises axées sur les données.

Cadre PACE

Une partie importante des offres de services de Perficient est leur framework PACE, conçu pour opérationnaliser l’IA de manière responsable :

• Politiques : définition de directives pour l’utilisation de l’IA.
• Plaidoyer : promouvoir l’adoption de l’IA.
• Habilitation : offrir des outils et des ressources pour le déploiement de l’IA.
• Contrôles : Assurer la gouvernance et la gestion des risques des systèmes d’IA.

Points à retenir : l’avenir des données et de l’IA dans l’engagement client

La session s’est terminée en mettant l’accent sur les possibilités futures de combinaison de Databricks et Data Cloud. Les entreprises, en particulier dans des secteurs comme l’assurance, peuvent désormais interagir avec leurs clients en temps réel, en tirant parti de l’IA pour offrir des expériences personnalisées et proactives.

Tout comme la façon dont le beurre de cacahuète et la gelée se combinent pour créer un sandwich classique, l’intégration de Databricks et Data Cloud crée une combinaison puissante qui est supérieure à la somme de ses parties.

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