Polkomtel zdecydował się na wykorzystanie platformy Snowflake AI Data Cloud do budowy środowiska analitycznego. Spółka planuje wykorzystać możliwości tej platformy, by przyspieszyć realizację strategii transformacji cyfrowej, a także upowszechnić dostęp do danych w całej organizacji – od wsparcia procesów operacyjnych po rozwój zaawansowanej analityki danych klientów oraz rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.
Platforma Snowflake została wdrożona jako jeden z kluczowych komponentów architektury danych w Polkomtelu, który realizuje strategię transformacji cyfrowej poprzez modernizację środowiska analitycznego oraz migrację swoich rozwiązań do chmury, a Snowflake wspiera ten proces, dostarczając zintegrowaną platformę danych. Pozwala ona Polkomtelowi zebrać w jednym miejscu dane operacyjne, sprzedażowe i informacje o klientach, dzięki czemu można je łatwo analizować i wykorzystywać do tworzenia nowych narzędzi, takich jak aplikacje wewnętrzne, rozwiązania oparte na agentach czy nowoczesne interfejsy konwersacyjne oparte na Snowflake.
Wdrożenie ma usprawnić u operatora procesy związane z nadzorem nad rozliczeniami i zarządzaniem przepływami finansowymi. Snowflake AI Data Cloud umożliwia rekoncyliację danych pochodzących z wielu systemów, obejmujących informacje o połączeniach, naliczeniach czy taryfikacji oraz ich spójne zestawienie w ramach rozbudowanego procesu monitorowania poprawności rozliczeń z klientami. To rozwiązanie charakterystyczne dla branży telekomunikacyjnej, gdzie skala operacji i liczba źródeł danych wymagają wysokiej precyzji oraz wydajności analitycznej.
Snowflake AI Data Cloud ma też umożliwić Polkomtelowi szybsze wdrażanie rozwiązań opartych na danych i sztucznej inteligencji. Zamiast budować środowisko technologiczne od podstaw, organizacja pracuje na gotowej, zintegrowanej platformie, co w zamyśle ma upraszczać proces wdrażania nowych projektów i skracać czas potrzebny na ich realizację.
Polkomtel planuje dalsze pogłębianie współpracy ze Snowflake. Platforma Snowflake AI Data Cloud pozostaje kluczowym elementem docelowej architektury danych firmy, a kolejne etapy obejmują wykorzystanie nowych funkcjonalności w obszarze sztucznej inteligencji – w tym modeli LLM oraz agentów AI, a także dalszą pracę z danymi niestrukturalnymi.
