Case study:
Laisser les données faire l'affaire
La laine est achetée lors d'enchères sur plusieurs jours avec des variations de prix. Cette complexité ne manquera pas de produire des modèles, mais comment en tirer parti ?
Case study:
Laisser les données faire l'affaire
La laine est achetée lors d'enchères sur plusieurs jours avec des variations de prix. Cette complexité ne manquera pas de produire des modèles, mais comment en tirer parti ?
The challenge
Standard Wool est un groupe d'entreprises de plusieurs millions de livres sterling qui, ensemble, constituent l'une des principales entreprises de négoce de laine au monde, avec des clients dans plus de 30 pays.
Standard Wool voulait comprendre la meilleure période de l'année, le meilleur jour et même le meilleur moment de la journée pour acheter leur laine. Cela leur permettait de rester compétitifs et de proposer des prix plus bas à leurs clients.
Notre première tâche a consisté à collecter de multiples points de données à partir de plus de 90 feuilles de calcul et autres sources. Nous devions ajouter non seulement le moment de l'achat, mais aussi les coûts de transport et les facteurs de traitement pour nous assurer que le modèle était robuste.
The solution
Le SAS était une technologie idéale pour analyser de grandes quantités de données historiques afin d'identifier des tendances. Il permet à nos analystes de trouver rapidement des réponses à des questions qui se posent depuis longtemps.
The result
Standard Wool prend désormais des décisions en toute confiance grâce à des données fiables. Les acheteurs disposent désormais de tableaux de bord visuels, ce qui leur permet de prendre des décisions d'achat en toute confiance. Les données sont ajoutées après chaque vente aux enchères, ce qui permet aux tableaux de bord d'être toujours pertinents et à jour.
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