Sidney Hayvanat Bahçesi, otopark güvenlik operatörü tarafından yakalanan araç plaka anlık görüntülerini kullanarak, ziyaretçilerin arabayla ne sıklıkla geldiklerini ve ne kadar kaldıklarını ölçmek için düşük maliyetli bir yöntem modelledi.
Eastern Creek merkezli ve 2019’un sonunda açılan hayvanat bahçesi, sunum katmanı olarak yönetilen bir SQL sunucusu örneği, Azure Analytics Hizmeti ve PowerBI içeren Microsoft tabanlı bir veri yığınını çalıştırıyor.
Kıdemli BT yöneticisi Ronan Alonzo söyledi iTnews Podcast’i hayvanat bahçesinin fiyatlandırmadan finansa ve park kullanımına kadar bir dizi analitik ve raporlama ihtiyacı olduğunu söyledi.
Özellikle ziyaret kalıplarını anlama ihtiyacı, Alonzo ve hayvanat bahçesinin “BI gurusu” Prashant Shetye’yi bu içgörüleri oluşturmak için düşük maliyetli bir yol bulmaya yöneltti.
Sonuç, yalnızca ziyaret kalıplarını anlamak için değil, aynı zamanda özel etkinlik planlaması için de kullanılan bir plaka analiz modelidir.
Alonzo, “Güvenlik sağlayıcımız parka giren ve çıkan tüm arabaları kaydediyor” dedi.
“Parka giren ve çıkan her bir plakanın fotoğrafını çekebilecekleri bir özelliği var.”
Bu veriler, alındığı ve analiz modeline alındığı yerden Azure Blob Storage’a beslenir.
“Aslında, hayvanat bahçesine giren ve çıkan plakaların anlık görüntüleri damlada saklanıyor. Bir dosya adı, lisans numarası ve ne zaman geldiklerine dair zaman damgası var,” dedi Alonzo.
“Bekleme süresi, sıklık, hayvanat bahçesini kaç kez ziyaret ettikleri ve son ziyaretlerinin ne zaman olduğu hakkında bir dizi içgörü oluşturmak için ihtiyacımız olan tek şey buydu.
“[For us] bu, sahip olduğumuz verilerle akıllı olmak, bundan yararlanmak ve maliyetleri düşük tutmak için tedarikçilerle birlikte çalışmakla ilgilidir, çünkü bu şirket içi kaynağa sahibiz [Shetye] tüm harika şeyleri yapmak, benim için yapması kolay bir ‘düşük asılı meyve’.
Alonzo, modelden elde edilen çıktıların, bir ışık festivali olan GLOW da dahil olmak üzere hayvanat bahçesindeki özel etkinlikler planlanırken de kullanıldığını söyledi.
Alonzo, “Batı Sidney’de çok fazla ışık festivali yok, bu yüzden hayvanat bahçesi bunu ilk yapanlardan biri olmak istedi,” dedi.
“Plaka analizinden edindiğimiz içgörüler, otoparkı desteklemeye yardımcı olmak ve konuklara mümkün olan en iyi deneyimi sunmaktı. Eğer oraya birkaç tur atarsak, bir buz pateni pisti koyarsak, bu tabii ki otopark alanını azaltacak, bu da alacağımız sosyal medya yorumlarıyla bir etki yaratacak. [about] bekleme süreleri ve araba yeri isteyenler”.
Hayvanat bahçesinin BT ekibini kuran ve 34 numaralı çalışanı olan Alonzo, hayvanat bahçesinin başlangıçta hem internet hizmetleri sağlamak hem de müşterilerden bazı temel analizler toplamak için park boyunca çok sayıda wi-fi erişim noktası yerleştirmeyi planladığını söyledi. bekleme süresi gibi.
Ancak hayvanat bahçesi inşası ilerledikçe, açılıştan önce tüm teknoloji planlarının yerine getirilemeyeceği ortaya çıktı.
Alonzo, “Hayvanat bahçesinin etrafına hangi erişim noktalarının döşeneceğine ilişkin orijinal planın büyük bir bölümünü kaybettik” dedi.
“Müşteri yolculuklarından ve bekleme sürelerinden bu içgörüyü almayı gerçekten daha çok istiyorduk ama sonunda, ‘Tamam, sadece interneti oradan çıkarmak için kaç taneye ihtiyacımız var?’ oldu.”
Ziyaretçi analitiği, veriler için tek kullanım durumu değildir.
Alonzo, açıldıktan sonra, park içindeki farklı işlevlerin, karşılanmayan farklı analitik ve raporlama gereksinimlerine sahip olduğunun netleştiğini söyledi.
Veriler ekipler ve sistemler arasında depolandı ve bu nedenle bir iş zekası altyapısı oluşturma ve BT’de yalnızca ikinci çalışan olan Shetye’yi işe alma kararı alındı.
Alonzo, “Veri ve içgörü açlığı şiddetliydi,” diye hatırlıyordu.
Sidney Hayvanat Bahçesi tarafından kullanılan en önemli veri seti, CustomLinc tarafından desteklenen satış noktası ve biletleme sisteminden gelir.
“Özünde, tüm girişlerimizi, biletlemelerimizi, üyeliklerimizi, yiyecek ve içecek satışlarımızı, perakende mağaza satışlarımızı ve tüm ileriye dönük işlemlerimizi yöneten sistem olan POS sistemimizdeki tüm verileri emmeye başladık. rezervasyonlar, vb,” dedi Alonzo.
Power BI’ın tek doğru kaynak olarak ayarlanmasıyla hayvanat bahçesi, çeşitli analiz ve raporlama gereksinimlerini karşılayabildi.
Kurulum, değişikliklerin nasıl alındığını ve bunun hayvanat bahçesinin diğer bölümlerini nasıl etkilediğini anlamak için ürünler ve fiyatlandırma ile denemeler yapmak için de kullanıldı.
Alonzo, Power BI’ın “bir canavara dönüştüğünü, ama bu konuda iyi bir canavar” olduğunu söyledi.
“Bize sürekli olarak ne yapmamız gerektiğine dair değerli içgörüler sağlıyor.”