Tradeshift, piattaforma di accounts payable ed e-invoicing attiva in oltre 70 paesi, ha raccontato in un guest post su AWS il passaggio dal proprio strumento di business intelligence interno ad Amazon Quick, il workspace agentic AI di AWS. I numeri dichiarati: query fino a 30 volte più veloci, riduzione del 40% del total cost of ownership e trasformazione dell’analytics embedded in un prodotto che genera ricavi.
I limiti del vecchio strumento
Il BI costruito in casa mostrava vincoli diventati insostenibili con la crescita dei dati: massimo 10.000 righe per query, tetto di 25 MB sui report schedulati, solo sei mesi di storico e circa il 50% del tempo di una persona dedicato alla manutenzione. Impossibile fare analisi di trend su larga scala, anomaly detection o modelli predittivi.
L’architettura
La soluzione si articola su tre livelli. Il primo sono 16 dashboard QuickSight embedded via iFrame sicuri, che coprono nove domini e processano da uno a cento milioni di record restituendo risultati in meno di tre secondi, contro i 45–90 secondi dello strumento legacy. Il secondo livello è l’accesso conversazionale in linguaggio naturale sugli stessi dati. Il terzo introduce un’autonomia a livelli: un tier Standard con dashboard predefinite ed export CSV e un tier Premium con creazione custom, modellazione what-if e capacità agentic. La sicurezza poggia su SSO Okta, namespace per l’isolamento dei tenant, URL firmati e circa 14.000 regole di row-level security.
I risultati misurati
Sul piano operativo, i team interni risparmiano 8,5 ore a settimana prima spese in reportistica manuale, i buyer esterni 6–8 ore; la manipolazione manuale dei dati è calata dell’80% e il tempo per individuare i colli di bottiglia è passato da uno o due giorni a meno di cinque secondi. Sul fronte costi, oltre al -40% di TCO, si registra un -35% di costi infrastrutturali spostando le query su SPICE, il motore in-memory di QuickSight. L’adozione interna ha raggiunto il 98%, con un’espansione dell’ARR del 2% dai clienti esistenti tramite il tier premium e una retention più alta del 10% per gli account che usano l’analytics embedded. A supporto, un chat agent “AP Auditor” collegato a knowledge base, dashboard e 68 tool di azione esposti via MCP.
In sintesi
- Tradeshift ha sostituito un BI interno con forti limiti (10k righe, 25 MB, 6 mesi di storico) con Amazon Quick.
- Risultati dichiarati: query fino a 30x più veloci, TCO -40%, costi infra -35% via SPICE, adozione interna al 98%.
- L’analytics embedded è diventata un prodotto a ricavo, con +2% di ARR e +10% di retention sugli account che la usano.
Fonte: Evolving from legacy BI to agentic AI at Tradeshift with Amazon Quick — https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/evolving-from-legacy-bi-to-agentic-ai-at-tradeshift-with-amazon-quick/
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