Plate-forme d'agrégation et d'unification des données

Innowise a développé à la fois le backend et le frontend de Vendi+, un système qui collecte et intègre les données des distributeurs automatiques.

Client

Industrie

Commerce de détail

Région

Client depuis

2024

Le client est Venditech, une entreprise spécialisée dans la fourniture de solutions de distribution automatique avancées et de technologies de vente au détail automatisées.

Venditech propose des distributeurs automatiques intelligents dotés de la technologie IoT, des solutions personnalisables pour diverses industries et des analyses de données pour stimuler les performances et l'expérience client. Ils allient durabilité et commodité moderne : machines économes en énergie, emballages recyclables, écrans tactiles élégants et caisses sans espèces. Tout cela rend l'expérience plus fluide pour toutes les personnes engagées.

Défi

L'entreprise s'appuyait sur certains flux de données clés pour gérer ses distributeurs automatiques. Cependant, elle était confrontée à deux défis majeurs.

Incohérence des données : Les données provenant des sources sur lesquelles ils s'appuient se présentent sous différents formats. La manipulation des données dans un mélange de formats rendait le traitement fastidieux et compliqué.

Absence de stockage centralisé : Les informations étant dispersées dans de nombreux systèmes, il était difficile d'obtenir une vue d'ensemble des ventes et des performances des machines. La prise de décision s'en trouvait ralentie et moins bien informée. Ils se sont adressés à Innowise pour obtenir un système capable d'intégrer les données dans un format unifié et de créer une base de données centralisée.

Solution

Notre équipe a développé le backend et le frontend du système appelé Vendi+, qui collecte et intègre des données sur chaque vente et d'autres mesures pertinentes provenant des distributeurs automatiques. Ces données sont ensuite converties dans un format unifié qui correspond au schéma prédéfini, puis stockées dans une base de données centralisée.

Veuillez noter que les données figurant dans les captures d'écran se rapportent aux performances financières et que les chiffres ont été ajustés et ne reflètent donc pas les résultats réels.

Intégration et transformation des données

Nous avons mis en place une ingestion de données en temps réel via AWS Lambda et une synchronisation planifiée des données à l'aide de CronJobs. Ces pipelines permettent de conserver toutes les données des distributeurs automatiques collectées et normalisées dans un format unifié.

Gestion centralisée des données

Nos ingénieurs ont créé des API CRUD pour gérer les données de vente, les détails de l'inventaire et les comptes d'utilisateurs dans une base de données centralisée. Une telle structure fournit une source unique de vérité pour toutes les opérations.

Authentification et autorisation de l'utilisateur

La solution fournit un système d'authentification sécurisé avec un contrôle d'accès basé sur les rôles. Cela permet de conserver les données sensibles qui ne sont accessibles qu'aux utilisateurs autorisés.

Apis évolutif

Nous avons conçu des API RESTful pour gérer efficacement des volumes croissants de demandes. Cette évolutivité prend en charge l'augmentation des charges de données et du trafic des utilisateurs au fur et à mesure de l'expansion du système.

Tableau de bord interactif

Nos experts ont créé un tableau de bord avec des graphiques et des tableaux pour afficher les indicateurs clés. Des filtres permettent aux utilisateurs de visualiser les données par date, par lieu ou par produit.

Perspectives publicitaires

Nous avons conçu un module permettant d'analyser l'impact des campagnes publicitaires. Cette extension inclut des graphiques de performance et des calculs de ROI pour aider à optimiser les efforts marketing de nos clients.

Conception réactive

Nos concepteurs ont développé une interface utilisateur entièrement réactive en utilisant React pour fournir un système qui fonctionne parfaitement sur les ordinateurs de bureau, les tablettes et les smartphones, ce qui le rend accessible de n'importe où.

Alertes personnalisées

Nous avons ajouté des notifications en cas de bas niveau de stock, d'anomalies dans les ventes ou d'erreurs du système. Ces alertes permettent à Venditech d'agir rapidement pour résoudre les problèmes ou saisir les opportunités.

Outils de comparaison

Notre équipe a créé des outils permettant de comparer les données relatives aux ventes et aux performances de différents distributeurs automatiques ou de différentes périodes. Cela permet d'améliorer la prise de décision en mettant en évidence les tendances et les valeurs aberrantes.

Technologies

Dispositifs

React, Redux, Material-UI

Backend

Python (FastAPI), PostgreSQL

Cloud

AWS Lambda, Amazon SQS, AWS EC2/S3

VCS

Git, GitHub

Outils

Material-UI, FastAPI

Équipe

Chef de projet

Analyste commercial

Ingénieur QA

Développeur Back-End

Développeur Front-End

Résultats

Grâce à l'intégration et à la centralisation des données, Venditech a obtenu une vision claire des ventes et des performances des différents sites, ce qui lui a permis d'identifier les distributeurs les plus performants et d'optimiser ceux qui l'étaient moins. Avec une base de données solide, il est devenu plus facile d'évoluer - l'ajout de nouveaux distributeurs automatiques ou l'extension à de nouvelles régions n'a pas été une source de chaos.

Le formatage et l'intégration automatisés des données ont éliminé la nécessité d'un travail manuel fastidieux, réduisant ainsi les erreurs humaines et économisant des heures de travail.

La connaissance des modèles de vente, des niveaux de stocks et du comportement des clients permet à l'entreprise de mieux prévoir la demande, de gérer les stocks et d'adapter les promotions. Ce niveau de prise de décision fondée sur les données peut se traduire par une amélioration de l'efficacité opérationnelle.

Jetez un coup d'œil à Le retour d'expérience de Venditech sur leur expérience de partenariat avec nous.

Durée du projet

Deuxième phase - mars 2025 - avril 2025

jusqu'à 90%

réduction du traitement manuel des données

45%

moins d'erreurs dans les rapports

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