Optimering af datahåndtering: 20% reduktion i omkostninger til datalagring

Innowise har opbygget et virksomhedsdatalager, automatiseret ETL-processer og visualiseret data for at forbedre dem. dataanalyse i telekommunikationsindustrien.

Kunde

Region
EU
Kunde siden
2022

Vores kunde er et førende europæisk teleselskab. Med en stærk tilstedeværelse på markedet imødekommer de en stor brugerbase og sikrer ensartede kommunikationstjenester. 

Detaljerede oplysninger om klienten kan ikke videregives i henhold til bestemmelserne i NDA.

Udfordring:
Overvind udfordringer med forretningsanalyse med datahåndteringstjenester

Efterhånden som teknologien udviklede sig, og datakilderne voksede, fandt vores kunde sig selv fanget i en labyrint af uorganiserede data. Den primære udfordring var manglen på et samlet system til at samle og analysere data fra forskellige kilder, hvilket hæmmede den strategiske planlægning og beslutningstagning.
Yderligere spørgsmål indgik:

  • Langsom dataadgang. Det tog lang tid at hente og behandle data, hvilket førte til ineffektivitet i driften og nedetid.
  • Dyre opbevaringsløsninger. Datalagring var ikke optimeret, hvilket resulterede i for høje omkostninger.
  • Manuelle ETL-processer. Udtræk, transformation og indlæsning (ETL) af data foregik manuelt, hvilket gjorde det besværligt og fejlbehæftet.
  • Utilstrækkelige rapporteringsmekanismer. De eksisterende rapporter og dashboards var ikke interaktive og indsigtsfulde nok til at lette informeret beslutningstagning.
Med disse udfordringer i tankerne henvendte kunden sig til Innowise for at få vores uovertrufne datastyringstjenester og forventede et robust og skalerbart system til at revidere deres dataanalyseprocesser.

Løsning:
Omfattende ETL-tjenester og datalagringstjenester til en telekommunikationsvirksomhed

Da vi forstod kundens udfordringer, gik vi i gang med en dybdegående analyse for at forstå hele spektret af deres behov. Kundens økosystem bestod af forskellige datakilder, der hver især indeholdt værdifuld indsigt, som ikke blev udnyttet på grund af manglende integration. For at bygge bro over dette hul foreslog vi at skabe et omfattende datastyringssystem inden for vores ETL-tjenester. Dette system var designet til at integrere forskellige datakilder problemfrit samt forfine og strukturere data og sikre, at de var klar til analyse og beslutningstagning.

Dataindsamling og -integration

Ved hjælp af Python-scripts og Apache Sparks distribuerede databehandlingsfunktioner indtastede vi data fra forskellige kilder som relationsdatabaser, NoSQL-lagre og filsystemer. Det gav vores udviklere mulighed for at skabe et samlet datalandskab, som gjorde det lettere at få adgang til efterfølgende ETL-processer og analyser.

ETL-tjenester med Apache Airflow

Baseret på vores erfaring med databehandling i stor skala valgte vi Apache Airflow til at orkestrere kundernes ETL-pipelines. Ved hjælp af Apache Airflows dynamiske workflow strømlinede vi udtræk, transformation og indlæsning af data, hvilket sikrede konsistens og fjernede potentielle uoverensstemmelser, før data blev lagret i lageret.

Data warehousing-tjenester med snowflake

Snowflake viste sig at være den bedste kandidat efter at have testet forskellige datalagerløsninger for deres evne til at håndtere store datasæt og samtidige behandlingsfunktioner. Vi byggede et virksomhedsdatalager, der sikrede, at data blev lagret og hentet med en hidtil uset hastighed, hvilket opfyldte et af kundens primære behov.

Styrket analyse med Tableau-implementeringstjenester

Kundens krav afslørede, at visualisering var et afgørende aspekt, som de manglede. Blandt forskellige BI-værktøjer var Tableau den klare vinder til dette projekt. Ved hjælp af data fra Snowflake udviklede vi et modul med interaktive dashboards, der løbende giver kundens medarbejdere dyb indsigt og giver dem mulighed for at interagere med og dissekere data på mange måder, hvilket fremmer et datadrevet miljø.

Automatisering af databehandling

Automatisering er et must i dagens tempofyldte forretningsmiljø. Ved hjælp af Apache Airflow automatiserede og planlagde vi dataopdateringer i lageret, så kunden har adgang til oplysninger i realtid uden behov for manuelle udløsere.

Datasikkerhed

Vores team forstærkede de data, der lå på tværs af kundens lagre. Vi integrerede avancerede godkendelses- og autorisationsprotokoller og anvendte krypteringsmekanismer for at sikre dataenes ukrænkelighed og sikkerhed til enhver tid.

Teknologier og værktøjer

Databehandling
Python, Apache Spark, Apache Airflow
MySQL, MongoDB, Snowflake
Visualiseringsværktøjer
Kontinuerlig udrulning
Docker, Jenkins
Konfigurationsstyring
Ansible
Revisionskontrolsystemer
Git
Netværksstyringssystemer
Zabbix
Overvågning af servere
Grafana, Prometheus
Håndtering af logfiler
ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
Jira, Selenium

Proces

På baggrund af vores erfaring har vi udformet og finjusteret en struktureret arbejdsgang for ETL-tjenester og data warehousing-tjenester skræddersyet til vores kunders behov. Denne tilgang, opdelt i strategiske faser, sikrede en jævn udvikling fra start til slut. 

 

Opdagelsesfasen

Før vi dykkede ned i de tekniske detaljer, arbejdede vi sammen med vores kunde for at forstå deres udfordringer med datahåndtering. Det gav os mulighed for at forstå deres smertepunkter og hjalp os med at afstemme vores visioner. Ved afslutningen af denne fase havde vi et klart Vision- og Scope-dokument, der beskrev projektets køreplan.

Dataintegrationsfasen

Efter opdagelsesfasen var vores hovedprioritet at forene det fragmenterede datalandskab. Ved at integrere data fra en række forskellige kilder skabte vi et sammenhængende miljø, hvor hvert stykke data fandt sin rette plads.

ETL-udviklingsfasen

Efter integrationen af data var det nødvendigt at sikre et gnidningsløst dataflow. Vi designede robuste ETL-pipelines, der omdannede rådata til brugbar indsigt. Med omhyggelig testning og finpudsning lykkedes det os at automatisere og forbedre ETL-processen.

Data warehousing

Med vores ETL-pipelines på plads havde vi brug for et kraftcenter til at lagre kundernes data. Ved at udnytte Snowflake-kapaciteterne leverede vi en skalerbar lagring, der sikrede hurtig datahentning.

UI/UX-design og udvikling af dashboards

Baseret på lagerdataene skabte vi brugervenlige Tableau-dashboards. Takket være et forståeligt design sikrede vi, at oplysningerne var tilgængelige og letfordøjelige for slutbrugerne.

Test og implementering

Da vi nærmede os målstregen, koncentrerede vi os om at løse problemer og implementere løsningen. Som et resultat af iterationer og feedback udviklede vi et fuldt funktionelt datastyringssystem. Vi fulgte den agile metode gennem hele processen for at sikre fleksibilitet og lydhørhed. Vores primære kanaler til kundekommunikation omfattede Slack og Zoom, mens Jira fungerede som et praktisk værktøj til sporing og styring af opgaver.

Hold

1
Data-arkitekt
2
Data Engineers
1
Projektleder
1
Forretningsanalytiker
1
BI-udvikler
2
QA Engineers
1
Databaseadministrator
2
DevOps Engineers
1
Sikkerhedsanalytiker

Resultater: avanceret dataanalyse i telebranchen og 20% reduktion i omkostninger til datalagring

Vores løsning havde en transformerende effekt på kundens drift og dataanalyse i telekommunikationsindustrien:

  • Hurtig adgang til data. Som et resultat af Snowflakes muligheder blev dataadgangstiden reduceret til 5 sekunder.
  • Optimering af omkostninger. Vi opnåede en reduktion på 20% i omkostningerne til datalagring, hvilket førte til betydelige besparelser.
  • Forbedret ydeevne. Oprettelsen af interaktive Tableau-rapporter øgede medarbejdernes effektivitet og produktivitet.
  • Sømløs automatisering. Implementering af Apache Airflow til ETL-processer eliminerede manuelle opgaver og strømlinede driften.
  • Forbedret beslutningstagning. Med bedre rapporter og analyser steg nøjagtigheden i beslutningstagningen med 30%.

Gennem forbedret datahåndtering imødekom vi kundens bekymringer om datafragmentering og lagde et fundament for fremtidige udvidelser og integrationer, hvilket sikrer, at de forbliver i front med hensyn til dataanalyse og -håndtering.

Projektets varighed
  • Januar 2022 - januar 2023

20%

reduktion af omkostninger til datalagring

30%

øget nøjagtighed i beslutningstagningen

    Kontakt os

    Book et opkald eller udfyld formularen nedenfor, så vender vi tilbage til dig, når vi har behandlet din anmodning.

    Send os en talebesked
    Vedhæft dokumenter
    Upload fil

    Du kan vedhæfte 1 fil på op til 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

    Ved at klikke på Send accepterer du, at Innowise behandler dine personlige data i henhold til vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger for at give dig relevante oplysninger. Ved at indsende dit telefonnummer accepterer du, at vi kan kontakte dig via taleopkald, sms og beskedapps. Opkalds-, besked- og datatakster kan være gældende.

    Du kan også sende os din anmodning
    til contact@innowise.com

    Hvad sker der nu?

    1

    Når vi har modtaget og behandlet din anmodning, vender vi tilbage til dig for at beskrive dine projektbehov og underskriver en NDA for at sikre fortrolighed.

    2

    Når vi har undersøgt dine ønsker, behov og forventninger, udarbejder vores team et projektforslag med forslag med arbejdets omfang, teamstørrelse, tids- og omkostningsoverslag.

    3

    Vi arrangerer et møde med dig for at diskutere tilbuddet og få detaljerne på plads.

    4

    Til sidst underskriver vi en kontrakt og begynder at arbejde på dit projekt med det samme.

    pil