Cómo RSG Group Usa Snowflake Cortex AI para el Análisis de Sentimiento de Miembros en Más de 30 Países
RSG Group, la red global de marcas de fitness y estilo de vida detrás de Gold's Gym, McFIT y John Reed con 4,5 millones de miembros en más de 30 países, migró a la AI Data Cloud de Snowflake en Azure para unificar datos fragmentados de miembros y habilitar análisis en tiempo real. Usando Snowflake Cortex AI para análisis de sentimiento multilingüe en más de 30 idiomas y Power BI para dashboards, RSG Group logró una velocidad de insights 10 veces mayor, estadificación de datos 80 veces más rápida, un TCO 20 veces inferior al de la infraestructura heredada, y duplicó el número de usuarios de datos activos en la organización.
Impacto
10x faster
Mejora en velocidad de obtención de insights
20x lower
Reducción del TCO frente a infraestructura heredada
80x faster
Mejora en velocidad de estadificación de datos
3x more efficient
Eficiencia en la incorporación de ingenieros
2x
Crecimiento de usuarios de datos activos
Desafío
Las operaciones globales de fitness de RSG Group en más de 30 países generaban datos de miembros en más de 30 idiomas a través de sistemas fragmentados, haciendo imposible el análisis de sentimiento unificado y los insights de miembros en tiempo real —con pipelines de estadificación lentos, altos costes de infraestructura y acceso limitado a los datos en toda la organización.
Solución
RSG Group migró a la AI Data Cloud de Snowflake en Azure, desplegando Snowflake Cortex AI para el análisis de sentimiento multilingüe de miembros y dashboards de Power BI para analíticas en toda la organización —consolidando datos de miembros de todas las marcas y mercados en una única plataforma que habilitó el modelado predictivo sin un equipo dedicado de ciencia de datos.
Herramientas y tecnologías
Lo que dicen los líderes
“Antes dedicaba meses a crear diferentes modelos para diferentes idiomas, pero con Snowflake y Cortex todo funciona. Si tuviéramos que construirlo desde cero llevaría semanas.”
“Las capacidades nativas de IA y machine learning de Snowflake significan que incluso equipos pequeños como el nuestro pueden trabajar con modelado predictivo y análisis de sentimiento sin necesitar un equipo entero de científicos de datos.”
“Podemos simplemente aportar valor e insights reales a nuestros socios de negocio de forma más rápida, sencilla y mucho más eficiente en costes que antes.”
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Historia completa
RSG Group opera una de las redes de marcas de fitness y estilo de vida más grandes del mundo, con marcas como Gold's Gym, McFIT y John Reed repartidas en más de 1.000 instalaciones en más de 30 países. Gestionar analíticas a esa escala —a través de múltiples marcas, mercados, idiomas y sistemas de datos— requería una plataforma capaz de unificar datos fragmentados y generar insights accionables sin un gran equipo centralizado de ciencia de datos.
Antes de migrar a Snowflake, la infraestructura analítica de RSG Group se caracterizaba por sistemas en silos y pipelines lentos. Los procesos de estadificación de datos que ahora se completan rápidamente antes tardaban horas. Los ingenieros dedicaban tiempo a gestionar pipelines en lugar de crear productos analíticos, y los usuarios de negocio tenían acceso limitado a los datos. La organización no podía operar con la velocidad ni la amplitud de análisis que requiere una operación de fitness multimarca global.
RSG Group migró a la AI Data Cloud de Snowflake en Azure, centralizando los datos de miembros de todas las marcas y mercados en una única plataforma gobernada. El equipo adoptó Snowflake Cortex AI para impulsar el análisis de sentimiento de los comentarios de miembros en más de 30 idiomas —una capacidad que anteriormente habría requerido meses de desarrollo de modelos personalizados para cada idioma. Los ingenieros utilizaron las capacidades nativas de IA y machine learning de Snowflake para construir modelos predictivos sin necesitar científicos de datos dedicados. Los dashboards de Power BI conectados a Snowflake muestran ahora KPIs de miembros y métricas de rendimiento de marca a los usuarios de negocio en toda la organización.
El impacto fue medible en múltiples dimensiones. La estadificación de datos se aceleró 80 veces. El tiempo hasta los insights mejoró 10 veces. El coste total de propiedad se redujo 20 veces respecto a la infraestructura heredada. La incorporación de ingenieros se volvió 3 veces más eficiente, y el número de usuarios de datos activos en RSG Group se duplicó. Como describió Iana Palacheva, Ingeniera de Datos en RSG Group: «Antes dedicaba meses a crear diferentes modelos para diferentes idiomas, pero con Snowflake y Cortex todo funciona. Si tuviéramos que construirlo desde cero llevaría semanas.»
Para una organización global de fitness con miembros que hablan decenas de idiomas en decenas de mercados, la capacidad de ejecutar análisis de sentimiento multilingüe de forma nativa dentro de la plataforma de datos —sin movimiento de datos ni sobrecarga de modelos personalizados— representa un cambio cualitativo en lo que es analíticamente posible. Christopher Rüge, Director de Datos y BI en RSG Group, lo resumió así: «Podemos simplemente aportar valor e insights reales a nuestros socios de negocio de forma más rápida, sencilla y mucho más eficiente en costes que antes.»
