Optimierung der Datenverwaltung: 20% Reduzierung der Kosten für die Datenspeicherung

Innowise hat ein unternehmensweites Data Warehouse aufgebaut, ETL-Prozesse automatisiert und Daten visualisiert, um die Datenanalytik in der Telekommunikationsbranche zu verbessern.

Der Kunde

Branche

Telekommunikation

Region

Kunde seit

2022

Unser Kunde ist ein führendes europäisches Telekommunikationsunternehmen. Mit seiner starken Marktpräsenz bedient es einen großen Nutzerkreis und gewährleistet konsistente Kommunikationsdienste.

Detaillierte Information über den Kunden kann aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.

Herausforderung:
Bewältigung von Herausforderungen bei der Unternehmensanalyse mit Datenmanagementdiensten

Mit der Weiterentwicklung der Technologie und der Ausweitung der Datenquellen fand sich unser Kunde in einem Labyrinth unorganisierter Daten wieder. Die größte Herausforderung war das Fehlen eines einheitlichen Systems zur Zusammenführung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, was die strategische Planung und Entscheidungsfindung behinderte.
Weitere Herausforderungen waren:

Langsamer Datenzugriff. Das Abrufen und Verarbeiten von Daten dauerte sehr lange und führte zu Ineffizienz und Ausfallzeiten im Betrieb.
Kostspielige Speicherlösungen. Die Datenspeicherung wurde nicht optimiert, was zu überhöhten Kosten führte.

Manuelle ETL-Prozesse. Das Extrahieren, Umwandeln und Laden (ETL) von Daten erfolgte manuell und war daher umständlich und fehleranfällig.
Unzureichende Berichterstattungsmechanismen. Die vorhandenen Berichte und Dashboards waren nicht interaktiv und aufschlussreich genug, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Angesichts dieser Herausforderungen wandte sich der Kunde an Innowise, um unsere unübertroffenen Datenverwaltungsdienste in Anspruch zu nehmen, und erwartete ein robustes und skalierbares System, um seine Datenanalyseprozesse zu überarbeiten.

Lösung:
Umfassende ETL- und Data-Warehousing-Dienste für ein Telekommunikationsunternehmen

Nachdem wir die Herausforderungen des Kunden verstanden hatten, begannen wir mit einer eingehenden Analyse, um das gesamte Spektrum seiner Bedürfnisse zu erfassen. Das Ökosystem des Kunden bestand aus unterschiedlichen Datenquellen, die alle wertvolle Erkenntnisse enthielten, die aufgrund mangelnder Integration ungenutzt blieben. Um diese Lücke zu schließen, schlugen wir vor, im Rahmen unserer ETL-Dienstleistungen ein umfassendes Datenmanagementsystem zu schaffen. Dieses System sollte verschiedene Datenquellen nahtlos integrieren sowie Daten verfeinern und strukturieren, damit sie für Analysen und die Entscheidungsfindung bereit sind.

Datenerfassung und -integration

Mithilfe von Python-Skripten und den verteilten Datenverarbeitungsfunktionen von Apache Spark haben wir Daten aus verschiedenen Quellen wie relationalen Datenbanken, NoSQL-Speichern und Dateisystemen aufgenommenen. Dies ermöglichte unseren Entwicklern eine einheitliche Datenlandschaft und erleichterte den Zugang für nachfolgende ETL-Prozesse und Analysen.

ETL-Dienste mit Apache Airflow

Aufgrund unserer Erfahrung mit der Verarbeitung großer Datenmengen haben wir Apache Airflow für die Orchestrierung der ETL-Pipelines unserer Kunden gewählt. Mithilfe des dynamischen Workflows von Apache Airflow konnten wir die Extraktion, die Transformation und das Laden von Daten optimieren und so die Konsistenz sicherstellen und potenzielle Diskrepanzen beseitigen, bevor die Daten im Warehouse gespeichert werden.

Data-Warehousing-Dienste mit Snowflake

Nach dem Testen verschiedener Data-Warehousing-Lösungen kristallisierte sich Snowflake als Top-Anwärter heraus, da es große Datenmengen und gleichzeitige Verarbeitungsfunktionen verarbeiten kann. Wir haben ein unternehmensweites Data Warehouse entwickelt, das die Speicherung und den Abruf von Daten mit beispielloser Geschwindigkeit gewährleistet und damit eine der wichtigsten Anforderungen des Kunden erfüllt.

Leistungsstarke Analytik mit Tableau-Implementierungsservices

Die Anforderungen des Kunden zeigten, dass die Visualisierung ein entscheidender Aspekt war, der ihnen fehlte. Unter verschiedenen BI-Tools war Tableau der klare Gewinner für dieses Projekt. Unter Verwendung von Daten aus Snowflake entwickelten wir ein Modul mit interaktiven Dashboards, die den Mitarbeitern des Kunden kontinuierlich tiefe Einblicke gewähren und es ihnen ermöglichen, mit den Daten zu interagieren und sie auf vielfältige Weise zu analysieren, um so eine datengesteuerte Umgebung zu fördern.

Automatisierung der Datenverarbeitung

Automatisierung ist in der heutigen schnelllebigen Geschäftsumgebung ein Muss. Mithilfe von Apache Airflow haben wir die Datenaktualisierung im Lager automatisiert und geplant, so dass der Kunde Zugang zu Echtzeitinformationen hat, ohne dass manuelle Auslöser erforderlich sind.

Datensicherheit

Unser Team sicherte die Daten auf den Speichern des Kunden. Wir integrierten fortschrittliche Authentifizierungs- und Autorisierungsprotokolle und setzten Verschlüsselungsmechanismen ein, um die Unantastbarkeit und Sicherheit der Daten zu jeder Zeit zu gewährleisten.

Technologien & Tools

Datenverarbeitung

Python, Apache Spark, Apache Airflow

Datenbanken

MySQL, MongoDB, Snowflake

Werkzeuge zur Visualisierung

Tableau

Kontinuierliche Bereitstellung

Docker, Jenkins

Konfigurationsmanagement

Ansible

Systeme zur Revisionskontrolle

Git

Netzmanagementsysteme

Zabbix

Serverüberwachung

Grafana, Prometheus

Log Management

ELK-Stapel (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Jira, Selenium

Prozess

Basierend auf unserer Erfahrung haben wir einen Arbeitsablauf für ETL-Dienste und Data-Warehousing-Dienste entwickelt, der genau auf die Bedürfnisse unseres Kunden zugeschnitten ist. Dieser Ansatz sorgte für einen reibungslosen Ablauf von Anfang bis Ende.

Entdeckungsphase

Bevor wir uns in die technischen Details stürzten, arbeiteten wir mit unserem Kunden zusammen, um seine Herausforderungen beim Datenmanagement zu verstehen. Auf diese Weise konnten wir ihre Probleme erkennen und unsere Visionen aufeinander abstimmen. Am Ende dieser Phase verfügten wir über ein klares Dokument mit Vision und Umfang, das den Fahrplan des Projekts umriss.

Phase der Datenintegration

Nach der Erkundungsphase bestand unsere oberste Priorität darin, die fragmentierte Datenlandschaft zu vereinheitlichen. Durch die Integration von Daten aus einer Vielzahl von Quellen schufen wir eine kohärente Umgebung, in der alle Daten ihren Platz fanden.

ETL-Entwicklungsphase

Nach der Integration der Daten musste ein reibungsloser Datenfluss gewährleistet werden. Wir entwickelten robuste ETL-Pipelines, die Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln. Durch sorgfältiges Testen und Verfeinern gelang es uns, den ETL-Prozess zu automatisieren und zu verbessern.

Data Warehousing

Nach der Einrichtung unserer ETL-Pipelines brauchten wir eine leistungsstarke Lösung für die Speicherung der Kundendaten. Durch die Nutzung von Snowflake-Funktionen konnten wir einen skalierbaren Speicher bereitstellen, der einen schnellen Datenabruf gewährleistet.

UI/UX-Design und Dashboard-Entwicklung

Auf der Grundlage der Lagerdaten erstellten wir benutzerfreundliche Tableau-Dashboards. Dank verständlicher Designs stellten wir sicher, dass die Informationen für die Endnutzer zugänglich und leicht verdaulich sind.

Prüfung und Umsetzung

Als wir uns der Ziellinie näherten, konzentrierten wir uns auf die Behebung von Problemen und die Implementierung der Lösung. Als Ergebnis der Iterationen und Rückmeldungen entwickelten wir ein voll funktionsfähiges Datenmanagementsystem. Während des gesamten Prozesses hielten wir uns an die agile Methodik, um Flexibilität und Reaktionsfähigkeit zu gewährleisten. Unsere primären Kanäle für die Kundenkommunikation waren Slack und Zoom, während Jira als praktisches Tool für die Verfolgung und Verwaltung von Aufgaben diente.

Team

Datenarchitekt

Dateningenieure

Projektmanager

Business-Analyst

BI-Entwickler

QA-Ingenieure

Datenbank-Administrator

DevOps-Ingenieure

Sicherheitsanalytiker

Ergebnisse: fortschrittliche Datenanalyse in der Telekommunikationsbranche und 20% geringere Kosten für die Datenspeicherung

Unsere Lösung hatte eine transformative Wirkung auf den Betrieb des Kunden und Datenanalytik in der Telekommunikationsbranche:

Schneller Datenzugriff. Dank der Funktionen von Snowflake konnte die Datenzugriffszeit auf 5 Sekunden reduziert werden.
Kostenoptimierung. Wir konnten die Kosten für die Datenspeicherung um 20% senken, was zu erheblichen Einsparungen führte.
Verbesserte Leistung. Die Erstellung von interaktiven Tableau-Berichten steigerte die Effizienz und Produktivität der Mitarbeiter.
Nahtlose Automatisierung. Durch die Implementierung von Apache Airflow für ETL-Prozesse wurden manuelle Aufgaben eliminiert und die Abläufe rationalisiert.
Bessere Entscheidungsfindung. Dank besserer Berichte und Analysen konnte die Entscheidungsgenauigkeit um 30% gesteigert werden.

Durch ein verbessertes Datenmanagement konnten wir die Bedenken des Kunden in Bezug auf die Datenfragmentierung ausräumen und eine Grundlage für künftige Erweiterungen und Integrationen schaffen, die sicherstellt, dass das Unternehmen in Bezug auf Datenanalyse und -management an der Spitze bleibt.

Projektdauer

Januar 2022 - Januar 2023

20%

Senkung der Kosten für die Datenspeicherung

30%

Erhöhung der Entscheidungsgenauigkeit

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Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung mit Ihnen zu treffen.

Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.

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