Tornando a mobilidade urbana mais fácil com soluções de estacionamento mais inteligentes
Como a Estapar transformou a experiência de estacionamento com a Databricks Platform
Análise mais rápida de placas de veículos, de 3 dias para tempo real
Fontes de dados unificadas para uma tomada de decisão mais holística
Aumento de produtividade, entregando o trabalho de mais de 100 pessoas com apenas 5
A Estapar, maior rede de estacionamento do Brasil, buscou otimizar a experiência do cliente ao obter percepções em tempo real sobre o uso e a demanda de estacionamento. A empresa precisava consolidar as transações em suas instalações e prever a demanda futura. Com a Databricks Data Intelligence Platform, a Estapar conseguiu unificar dados em várias fontes, permitindo uma tomada de decisão mais inteligente, monitoramento eficiente do desempenho e serviços personalizados. Como resultado, a Estapar reduziu o tempo de processamento de dados de três dias para tempo real, melhorou a precisão da previsão de demanda e capacitou as equipes de negócios com analítica de autoatendimento, impulsionando significativamente a eficiência operacional e a satisfação do cliente.
Superando as barreiras de dados para uma mobilidade urbana mais inteligente
A Estapar, maior rede de estacionamento do Brasil, opera em 96 cidades, gerenciando mais de 490.000 vagas de estacionamento em aproximadamente 731 locais. Além dessa vasta rede, a Estapar supervisiona o sistema de estacionamento rotativo em 19 cidades, incluindo São Paulo, consolidando sua liderança em soluções de mobilidade urbana e estacionamento em todo o país. Atendendo a mais de 7 milhões de usuários por meio do aplicativo Zul+, a Estapar oferece uma variedade de serviços, como reservas de estacionamento, ofertas em tempo real e recomendações personalizadas. No entanto, à medida que cresceu, a empresa enfrentou desafios significativos para gerenciar e extrair valor de um cenário de dados em expansão.
Como Head de Dados da Estapar, a missão de William Silva é clara: "Nosso foco é transformar os dados em um ativo estratégico que alimente a inovação e o crescimento". As metas de negócios da Estapar incluem melhorar a eficiência operacional, personalizar as interações com os clientes e adotar soluções baseadas em AI para manter uma vantagem competitiva no espaço de mobilidade urbana. A Estapar tem vários casos de uso de negócios centrais na produção com o objetivo de melhorar a eficiência operacional e o atendimento ao cliente. Por exemplo, a consolidação de transações em seus estacionamentos para gerar relatórios precisos, o monitoramento do desempenho e a previsão da demanda para otimizar a disponibilidade de estacionamento e a integração dos principais bancos de dados para a tomada de decisões data-driven. A empresa também usa seu banco de dados unificado para segmentação de clientes, permitindo comunicação personalizada, e está desenvolvendo um agente orientado por AI para melhorar o atendimento ao cliente por meio do app Zul+.
Por ser uma empresa de grande porte, a Estapar enfrentou alguns desafios para melhorar nesse quesito. Algumas áreas tinham um cenário de dados fragmentado, com bancos de dados distintos, criando silos que poderiam causar dificuldades na geração de insights práticos. “Lidávamos com canais de dados complexos em diferentes frentes, o que tornava a geração de insights demorada e consumia muitos recursos”, disse William. Além disso, as equipes de negócios da Estapar dependiam muito da equipe de dados para acessar e analisar as informações, o que não trazia a agilidade necessária para a tomada de decisões. Para preparar suas operações para o futuro e integrar as tecnologias de inteligência artificial (AI) e machine learning (ML), a Estapar optou por integrar algumas informações e experiências em uma plataforma que pudesse unificar seus dados e escalar para atender às demandas futuras.
Como a Databricks ajudou a Estapar a assumir o controle de seus dados
Um dos produtos escolhidos foi a Databricks Data Intelligence Platform, que permitiu à empresa centralizar e democratizar suas operações de dados. Ao implementar a Databricks Platform, a Estapar consolidou todos os dados transacionais e do cliente em uma plataforma unificada, permitindo uma visão abrangente de suas operações. Essa unificação foi fundamental para aprimorar a tomada de decisões internas e as experiências dos clientes.
A introdução das salas de dados AI/BI Genie permitiu que os usuários corporativos acessassem e analisassem dados de forma independente, sem exigir conhecimentos técnicos. As equipes agora podem gerar percepções em tempo real, capacitando-as a prever a demanda, otimizar as operações e melhorar a eficiência geral. “A Databricks nos permite democratizar os dados”, disse William. “Nossos usuários corporativos agora podem tomar decisões mais inteligentes com mais rapidez, sem depender da nossa equipe de dados.”
A Estapar também implementou o Delta Live Tables (DLT) para automatizar pipelines de dados e melhorar a eficiência operacional. A integração do Unity Catalog aprimorou a governança de dados, garantindo acesso seguro e compatível a dados confidenciais. Os recursos de analítica em tempo real permitiram à Estapar prever a demanda e otimizar as operações, permitindo uma resposta rápida às mudanças do mercado. Para agilizar seu ciclo de vida de machine learning, eles usaram o MLflow para simplificar e acelerar o desenvolvimento e a implantação de modelos de AI.
Essas soluções não apenas abordaram os desafios imediatos da Estapar, mas também lançaram as bases para futuras inovações orientadas por AI. A flexibilidade e a escalabilidade do Databricks, combinadas com o conhecimento interno e a experiência adquirida, forneceram a base de que a Estapar precisava para explorar tecnologias avançadas, incluindo GenAI.
Impacto no mundo real e um futuro alimentado pela inovação
A adoção do Databricks teve um impacto transformador nas operações da Estapar. O processamento de dados foi simplificado e agora pode ser concluído em tempo real, permitindo que a empresa tome decisões ágeis e bem informadas. Ao eliminar os silos de dados, a Estapar obteve uma visão de suas operações, melhorando a eficiência e o atendimento ao cliente.
Capacitar equipes de negócios com analítica de autoatendimento também é um ponto de sucesso. As equipes agora podem analisar de forma independente as tendências de vendas, prever a demanda e identificar melhorias operacionais, reduzindo a dependência da equipe de dados. Essa mudança melhorou a produtividade em toda a organização e permitiu que a equipe de dados enxuta priorizasse iniciativas estratégicas.
A exploração dos recursos de AI e ML pela Estapar também avançou significativamente. A empresa agora usa o Databricks para desenvolver agentes baseados em AI com o objetivo de aprimorar o atendimento ao cliente e simplificar as operações. Essas inovações estão definidas para melhorar ainda mais a experiência dos usuários do aplicativo Zul+ e reduzir os tempos de resposta às consultas dos clientes.
"A Databricks nos ajudou com uma melhor curadoria para utilização dos dados", afirmou William. "Podemos unificar nossas operações, capacitar nossas equipes e inovar cada vez mais."
Olhando para o futuro, a Estapar planeja continuar a desenvolver sua estratégia de dados, aproveitando a Databricks para impulsionar eficiências adicionais e desenvolver novos recursos que moldarão o futuro da mobilidade urbana. O investimento da empresa em soluções data-driven a posicionou como líder no espaço de mobilidade, fornecendo resultados mensuráveis para seus clientes e partes interessadas.