{"id":13153,"date":"2022-04-27T15:13:18","date_gmt":"2022-04-27T22:13:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=13153"},"modified":"2025-06-16T10:44:02","modified_gmt":"2025-06-16T17:44:02","slug":"dataworkz-accelerates-customer-360-adoption-with-couchbase-capella","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/dataworkz-accelerates-customer-360-adoption-with-couchbase-capella\/","title":{"rendered":"Dataworkz acelera a ado\u00e7\u00e3o do Customer 360 com o Couchbase Capella"},"content":{"rendered":"

Como a maioria das empresas B2B e B2C, obter uma compreens\u00e3o mais profunda dos comportamentos e desejos dos clientes tornou-se essencial para o sucesso comercial. Entretanto, os dados dos clientes ficam presos em diferentes sistemas e armazenamentos de dados, limitando os insights acion\u00e1veis que a empresa pode extrair para proporcionar uma melhor experi\u00eancia ao cliente.\u00a0<\/span><\/p>\n

Essa necessidade foi o ponto de partida para uma grande empresa de desenvolvimento de software implementar uma solu\u00e7\u00e3o Customer 360 dimension\u00e1vel, segura, robusta e flex\u00edvel, dispon\u00edvel para diferentes fun\u00e7\u00f5es da empresa que afetam o envolvimento do cliente.<\/span><\/p>\n

Customer 360: os dados devem estar juntos<\/b><\/h2>\n

Nos \u00faltimos anos, o crescimento dos neg\u00f3cios resultou em dados de clientes espalhados por quase dez diferentes reposit\u00f3rios e sistemas de dados internos e externos, cada um pertencente a outras partes da organiza\u00e7\u00e3o. Por exemplo, o Marketo lida com a comunica\u00e7\u00e3o por e-mail com clientes e prospects, o Salesforce gerencia pedidos e compras, o Zendesk para a equipe de suporte e v\u00e1rias planilhas e pain\u00e9is. N\u00e3o demorou muito para que essas fontes ficassem fora de sincronia e precisassem de manuten\u00e7\u00e3o manual.<\/span><\/p>\n

O desafio com a infraestrutura de dados existente era triplo:\u00a0<\/span><\/p>\n

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    1. Os clientes e usu\u00e1rios querem interagir com um \u00fanico banco de dados e esperam um retorno claro e consistente do envolvimento.\u00a0\u00a0<\/span><\/li>\n
    2. As equipes voltadas para o cliente precisam aprender a navegar em cada sistema, encontrar os dados de que precisam e conectar manualmente os pontos anal\u00edticos entre os clientes nomeados de forma inconsistente entre eles.<\/span><\/li>\n
    3. A an\u00e1lise e o BI entre clientes eram imposs\u00edveis.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      O crescimento e a efic\u00e1cia cont\u00ednuos da empresa dependiam do fornecimento de acesso mais consistente, seguro e f\u00e1cil de navegar aos dados relacionados aos clientes. Uma nova iniciativa nasceu desse imperativo: Criar um reposit\u00f3rio e um painel de controle consolidados e abrangentes do Customer 360, acess\u00edveis a todos. O objetivo principal era melhorar a produtividade da organiza\u00e7\u00e3o de vendas e, ao mesmo tempo, fornecer insights sobre a efici\u00eancia do produto e a dire\u00e7\u00e3o futura.<\/span><\/p>\n

      Informa\u00e7\u00f5es sobre o cliente em tempo real<\/b><\/h2>\n

      As consultas a esse novo reposit\u00f3rio do Customer 360 precisavam ser profundas e amplas. Alguns grupos precisam de uma vis\u00e3o abrangente de todos os dados relacionados ao cliente para <\/span>qualquer <\/span><\/i>cliente em <\/span>em tempo real<\/b>. Outros grupos precisavam de acesso a an\u00e1lises de BI <\/span>em todos os <\/span><\/i>bases de clientes, seu status e dire\u00e7\u00e3o. Para realmente atender aos objetivos do mandato, o novo reposit\u00f3rio precisava satisfazer os requisitos de ambos os grupos.<\/span><\/p>\n

      \"Dataworkz<\/p>\n

      Moderniza\u00e7\u00e3o vs. pipelines de ETL personalizados<\/h3>\n

      A primeira abordagem para esses desafios foi criar uma estrutura de ETL usando v\u00e1rias ferramentas que pudessem mover dados de v\u00e1rias fontes. As ferramentas moveram os reposit\u00f3rios de dados para um reposit\u00f3rio de destino flex\u00edvel e dimension\u00e1vel que serviu de base para os novos aplicativos Customer 360 e pain\u00e9is de BI. O reposit\u00f3rio de destino foi a parte mais f\u00e1cil, pois eles j\u00e1 usavam o Couchbase. O pipeline de ETL, embora adequado, rapidamente demonstrou suas desvantagens. Primeiro, ele n\u00e3o era flex\u00edvel; novos reposit\u00f3rios ou fontes de dados (geralmente provenientes de Vendas e Marketing) precisavam de novos pipelines de ETL e de tempo e recursos especializados de TI para serem criados. Da mesma forma, os processos de ETL exigiam que os recursos de TI investigassem e resolvessem os problemas \u00e0 medida que eles ocorriam. Naturalmente, a solu\u00e7\u00e3o de ETL n\u00e3o resolvia os principais problemas de qualidade, governan\u00e7a, seguran\u00e7a e confiabilidade dos dados.<\/span><\/p>\n

      Ao final da primeira fase do projeto, a conclus\u00e3o foi que o Couchbase como banco de dados (primeiro o Couchbase Server e depois o Couchase Capella) fornecia toda a escalabilidade, flexibilidade e confiabilidade necess\u00e1rias que o cliente precisava para o reposit\u00f3rio de dados consolidados. Infelizmente, o pipeline de ETL feito \u00e0 m\u00e3o n\u00e3o estava \u00e0 altura do desafio. A abordagem \"fa\u00e7a voc\u00ea mesmo\" funcionou bem para usu\u00e1rios, conjuntos de dados e consultas existentes. Ainda assim, n\u00e3o era boa para se adaptar a novas fontes de dados, novos usu\u00e1rios e novas perguntas ou an\u00e1lises de neg\u00f3cios.\u00a0<\/span><\/p>\n

      Pipelines de dados sem c\u00f3digo aceleram o Time to Value<\/b><\/h2>\n

      Neste ponto, Dataworkz<\/a> foi lan\u00e7ado para simplificar a pilha de gerenciamento de dados. O Dataworkz \u00e9 um servi\u00e7o SaaS que unifica v\u00e1rias camadas da pilha de gerenciamento de dados: descoberta, cataloga\u00e7\u00e3o, transforma\u00e7\u00e3o, linhagem e monitoramento de dados. Ap\u00f3s uma an\u00e1lise detalhada da seguran\u00e7a, foi fornecido acesso ao CRM (<\/span>Salesforce<\/span><\/a>), prospec\u00e7\u00e3o (<\/span>alcance.io<\/span><\/a>), e MAP (<\/span>Marketo<\/span><\/a>) para come\u00e7ar a recuperar dados em quest\u00e3o de minutos. Al\u00e9m da velocidade e da simplicidade, essa abordagem tinha v\u00e1rias vantagens:<\/span><\/p>\n