Renforcer l'analyse du commerce de détail grâce à des opérations de données stables

Création et stabilisation d'une plateforme d'intégration de données sur Azure Databricks pour consolider les données opérationnelles et soutenir l'analyse dans un réseau de vente au détail multi-pays.

Industrie Services informatiques

Salariés 11-50

Région Allemagne

Services Ingénierie des données, intégration des données, soutien aux plates-formes d'analyse

Client depuis 2024

Vue d'ensemble du client

Résumé par l'IA

ServiceFactum est une société d'ingénierie allemande spécialisée dans la délocalisation et la relocalisation du développement de logiciels et de l'ingénierie des données. Grâce à une gouvernance onshore et à des équipes distribuées, la société aide ses clients à réaliser des projets complexes plus rapidement, réduisant souvent le délai de mise en production de 3 à 4 mois. Pour ce projet, ServiceFactum avait besoin d'une capacité supplémentaire d'ingénierie des données pour soutenir la plateforme de données et d'analyse de son client international dans le secteur de la vente au détail.

Défi

Le projet s'est concentré sur la maintenance et l'amélioration d'une plateforme d'intégration de données qui consolide les données opérationnelles à partir de plusieurs systèmes d'entreprise et les prépare pour l'analyse. Au fur et à mesure que le volume des intégrations et des pipelines de données augmentait, la plateforme nécessitait une stabilisation continue, une maintenance des connecteurs et des améliorations de la qualité des données pour que les analyses et les rapports restent fiables.

Les données opérationnelles étaient réparties entre les systèmes ERP, CRM et internes, ce qui rendait difficile la préparation d'ensembles de données cohérents pour le reporting et l'analyse.
Les problèmes de qualité des données, tels que les enregistrements en double, les ensembles de données incomplets et les conversions de devises incorrectes, ont sapé la confiance dans les tableaux de bord et les rapports, ce qui a affecté la prise de décision de l'entreprise.
Le client avait besoin d'améliorer la fiabilité de la plateforme et d'étendre le support analytique sans augmenter l'équipe interne.

La plateforme reposait sur de multiples intégrations avec des structures de données, des formats et des méthodes d'accès différents, ce qui augmentait la complexité de la maintenance.
Certains pipelines ont échoué en raison d'incohérences dans les données sources, de problèmes de connecteurs ou de changements de schémas, ce qui a retardé la disponibilité des données pour l'analyse.
D'importants volumes de données sur le commerce de détail ont dû être traités et transformés dans des Databricks Azure en ensembles de données structurés adaptés à l'établissement de rapports.

Solution

Innowise a fourni des ingénieurs de données qui se sont intégrés dans le cadre de livraison géré de ServiceFactum et ont soutenu la stabilisation et le développement de la plateforme.

Nous nous sommes rapidement alignés sur l'architecture existante et les processus de livraison de ServiceFactum, puis nous nous sommes concentrés sur trois domaines essentiels :

Stabilité du pipeline et soutien à l'intégration

Nous avons surveillé et maintenu les pipelines de données dans le cadre de la structure de livraison établie sur plusieurs systèmes. Les défaillances ont été analysées et résolues, les connecteurs ont été mis à jour et les mappages de données ont été ajustés pour refléter les changements du système source. De nouvelles intégrations ont été ajoutées au fur et à mesure que les besoins d'analyse augmentaient.

Transformation et cohérence des données

L'équipe a amélioré la logique de transformation de Databricks en utilisant Python, Spark et SQL dans le cadre fourni par ServiceFactum. Les données brutes ont été nettoyées, normalisées et structurées en ensembles de données prêts pour le reporting. Il s'agissait notamment de supprimer les doublons, de corriger les calculs de devises et d'aligner les données entre les sources.

Soutien continu de la plateforme

Nous avons soutenu les opérations quotidiennes en résolvant les problèmes liés aux données, en contribuant à la hiérarchisation du carnet de commandes et en garantissant la livraison continue d'ensembles de données stables pour les équipes d'analyse.

Avec Databricks, notre client international du secteur de la distribution ne se contente pas de créer une couche de données, mais pose également les bases d'une plateforme de données évolutive qui permettra de futures initiatives d'analyse et d'IA.

Directeur général et responsable de la prestation de services à terre (Onshore Delivery Manager) chez ServiceFactum

Technologies

Plate-forme Cloud

Azure

Plate-forme de données

Azure Databricks

Traitement des données

Python, Spark, SQL

Intégration des données

Salesforce, SAP, Microsoft SharePoint, Microsoft Dynamics 365, bases de données internes

DevOps

Azure DevOps

Analytique

Power BI

Équipe

Ingénieurs en données

Résultats

Durée du projet

Septembre 2025 - En cours

La plateforme fournit désormais des données plus fiables pour l'analyse commerciale dans l'ensemble de l'organisation de vente au détail.

Les pipelines de données fonctionnent avec moins d'interruptions et nécessitent moins d'interventions manuelles.

L'installation a permis de fournir des données plus prévisibles et d'améliorer la qualité des données, ce qui s'est traduit par des tableaux de bord et des rapports plus fiables.

Les équipes d'analyse reçoivent des données structurées et fiables pour l'établissement de rapports en Power BI.

L'intégration entre les systèmes est devenue plus stable, favorisant un flux continu de données à travers la plateforme.

Remarque : le projet étant en cours, ces résultats reflètent l'état actuel de la plateforme et continueront d'évoluer au fur et à mesure du développement du système.

Table des matières

Des difficultés avec les pipelines de données et les intégrations ?

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