提供完整,为美国邮政服务效率

无法规模分析与数据延续停滞

最值得信赖的政府机构之一,美国邮政服务(USPS)取决于一个人与网络技术收集、运输、处理和传递近1300亿件的邮件超过每年1.63亿交货点。美国邮政服务监察长办公室(OIG)成立作为一个独立的监督机构,帮助维护邮政系统的信心和提高底线通过审计和调查。例如,该机构的重点是检测和防止邮政邮件倾销等罪行,这是当邮政员工故意丢弃或延迟邮件而不是交付收款人手中。通过监测各种USPS数据点,OIG可以识别指标的雇员或路线涉及倾销邮件。

其使用数据lakehouse架构之前,OIG的本地基础设施规模管理高度复杂和昂贵的。这个问题变得越来越随着数据量的增加率,提取见解的办公室面临挑战和发展中及时的解决方案。该机构难以处理客户和delivery-related数据的大量涌入,为所有团队提供一个集中的视图,并支持可靠和高性能数据管道下游分析和机器学习,要求成为严重明显在2020年的选举季节,看到一个历史性的投票通过邮件由于COVID-19激增。

数据团队超过100人需要一起工作或应对异常活动及时、OIG看云,一个新的数据结构,将提供所有的数据团队轻松访问任何数据和开启新的分析和机器学习能力进一步努力提高邮件传递效率和问责制。

Lakehouse解决效率挑战并打开新的大门

内部和外部因素的组合挑战OIG简化管理的数据规模,同时也便于分析和机器学习。“我们想利用行业标准数据管理和分析内部,这促使我们过渡到云,“解释本·约瑟夫在USPS OIG CDO。“当我们探索我们的数据基础设施的选择,我们发现一个数据lakehouse平台是唯一的环境,提供一个共同的地方ETL、分析和机器学习在同一个伞下。”bob体育客户端下载

数据lakehouse平台,OIG消除了障碍bob体育客户端下载,一旦阻塞的能力提供可靠的和及时的数据分析和机器学习。以开放lakehouse架构,该机构的所有数据将从美国邮政总局跨团队更清晰,更容易使用。它也解锁的操作效率和性能以前所未有的规模。工程师可以简化ETL管道发展和提高数据可靠性、数据分析师可以使用SQL来协作与内置的可视化查询和分享见解和仪表板,和数据科学家可以使用AutoML启动新的机器学习项目通过自动化任务,加快工作流。

例如,一个解决方案称为通知交付合格住宅用户提供了数字家庭的传入邮件预览。这使得家庭更容易看到和跟踪他们的入站邮件。在幕后,OIG商店的图片邮件与传统数据发送方、接收方、包内容,重量和价值。通过结合这些数据,它可以减轻欺诈活动的邮件盗窃或倾倒,同时提高客户体验。

作为联邦政府的一个分支和历史悠久的机构没有名声的现代方法工作流,邮政业希望看到一个非常积极的影响客户满意度和该机构通过其采用lakehouse的声誉。

提供见解,有信心

迁移到基于云的数据lakehouse架构不仅支付股息从创新的角度看,但它也对成本的影响。相比之前的架构,该机构经历了所有权的总成本降低40%。这些储蓄主要是由于遗留数据基础设施,消除不必要的存储和许可成本,和生产率改进。

同时,OIG利用其数据的能力分析和机器学习用例从个月减少到天,因为数据的工程lakehouse引入的效率。事实上,它已经可以扩展其数据摄入1生产管道的遗留系统超过90 lakehouse生产管道数据。这有助于该机构创造更多价值的各种审计人员和调查人员发现异常活动,同时也给团队满意度的数据能够创建面向客户的解决方案的方式与之前的系统是不可能的。

约瑟夫解释说,“我们的社会在很多层面上经历了很多变化在过去的几年中,我们作为一个组织要做的是能够应对这些变化在不同的涉众和支持谁爱我们的产品,但需要更多的人。数据lakehouse平台使我们这样做bob体育客户端下载我们从未梦想过的水平。”

现在OIG可以在更有远见和敏捷的方式运营,团队承担一些额外的用例。lakehouse作为数据基础,OIG将继续利用数据分析和人工智能有效地交付价值和信心。