Cómo Omnicom Usa AWS para Reducir los Costes de Infraestructura un 90% y Construir una Plataforma de Marketing con IA

Omnicom Group, la red global de marketing que sirve a más de 5.000 clientes en 70+ países, migró 75 petabytes de datos de 9 centros de datos a AWS y construyó una plataforma de marketing impulsada por IA con Amazon Bedrock, SageMaker y Bedrock AgentCore. La migración redujo los costes de infraestructura de computación un 90% mientras habilitaba el procesamiento en tiempo real de 400.000 millones de eventos diarios.

Resultados

90%Reducción en costes de infraestructura de computación
75 petabytesDatos migrados
400BEventos diarios procesados

Herramientas y tecnologías

1AB
Amazon Bedrock
Fully managed service for accessing foundation models from leading AI companies via AWS.
2AR
Amazon Redshift
Cloud data warehouse optimized for running fast SQL analytics on large datasets at scale.
3AB
Amazon Bedrock AgentCore
Managed infrastructure for deploying and orchestrating AI agents at enterprise scale
4AS
Amazon SageMaker
Managed machine learning service for building, training, and deploying ML models in the cloud.

Categorías de IA

Desafío

Omnicom operaba 9 centros de datos separados gestionando más de 9.000 fuentes de datos y 400.000 millones de eventos diarios, con una complejidad de infraestructura que consumía recursos que deberían haberse dirigido a las campañas de los clientes y limitaba la capacidad de construir capacidades de IA a escala.

Solución

Omnicom migró 75 petabytes desde 9 centros de datos a AWS usando Amazon S3 y Redshift, luego construyó una plataforma de marketing impulsada por IA con Amazon SageMaker, Bedrock, Amazon Nova y Bedrock AgentCore, habilitando el procesamiento en tiempo real de 400.000 millones de eventos diarios con un 90% menos de costes de infraestructura.

Historia completa

Omnicom opera una de las redes de marketing y comunicaciones más grandes del mundo, sirviendo a más de 5.000 clientes en más de 70 países con 75.000 empleados. La empresa había acumulado 9 centros de datos separados durante décadas de crecimiento orgánico y adquisiciones. Los equipos dedicaban demasiado tiempo y presupuesto a mantener la infraestructura en funcionamiento en lugar de desarrollar campañas y atender a los clientes. Gestionar más de 9.000 fuentes de datos mientras se procesaban 400.000 millones de eventos diarios en infraestructura fragmentada creaba tanto ineficiencia de costes como limitaciones analíticas.

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Fuente

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