Optimisation de la gestion des données: réduction de 20% des coûts de stockage des données

Innowise a créé un entrepôt de données d'entreprise, automatisé les processus ETL et visualisé les données pour les améliorer. l'analyse des données dans l'industrie des télécommunications.

Client

Industrie

Télécommunications

Région

Client depuis

2022

Notre client est une entreprise européenne de télécommunications de premier plan. Fortement implantée sur le marché, elle s'adresse à une vaste base d'utilisateurs et assure des services de communication cohérents.

Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.

Défi :
Les services de gestion des données permettent de relever les défis de l'analyse commerciale

Au fur et à mesure que la technologie progressait et que les sources de données se multipliaient, notre client s'est retrouvé pris au piège dans un labyrinthe de données non organisées. Le principal défi était l'absence d'un système unifié permettant d'agréger et d'analyser les données provenant de diverses sources, ce qui entravait la planification stratégique et les capacités de prise de décision.
D'autres questions ont été soulevées :

Accès lent aux données. Le temps nécessaire à l'extraction et au traitement des données était long, ce qui entraînait des inefficacités opérationnelles et des temps d'arrêt.
Des solutions de stockage coûteuses. Le stockage des données n'a pas été optimisé, ce qui a entraîné une augmentation des coûts.

Processus ETL manuels. L'extraction, la transformation et le chargement (ETL) des données étaient manuels, ce qui les rendait fastidieux et sujets aux erreurs.
Mécanismes d'information inadéquats. Les rapports et tableaux de bord existants n'étaient pas assez interactifs et perspicaces pour faciliter une prise de décision éclairée.

Avec ces défis à l'esprit, le client a approché Innowise pour nos services inégalés de gestion de données, s'attendant à un système robuste et évolutif pour réorganiser ses processus d'analyse de données.

Solution :
Services ETL complets et services d'entreposage de données pour une entreprise de télécommunications

Comprenant les défis auxquels le client est confronté, nous nous sommes lancés dans une analyse approfondie afin de saisir l'ensemble de ses besoins. L'écosystème du client comprenait des sources de données disparates, chacune contenant des informations précieuses qui restaient inexploitées en raison du manque d'intégration. Pour combler cette lacune, nous avons proposé de créer un système complet de gestion des données dans le cadre de nos services ETL. Ce système a été conçu pour intégrer diverses sources de données de manière transparente, ainsi que pour affiner et structurer les données, afin qu'elles soient prêtes pour l'analyse et la prise de décision.

Collecte et intégration des données

À l'aide de scripts Python et des capacités de traitement de données distribuées d'Apache Spark, nous avons intégré des données provenant de diverses sources, telles que des bases de données relationnelles, des magasins NoSQL et des systèmes de fichiers. Cela a permis à nos développeurs de créer un paysage de données unifié, facilitant l'accessibilité pour les processus ETL et analytiques ultérieurs.

Services ETL avec Apache Airflow

Forts de notre expérience en matière de traitement de données à grande échelle, nous avons choisi Apache Airflow pour orchestrer les pipelines ETL de nos clients. Grâce au flux de travail dynamique d'Apache Airflow, nous avons rationalisé l'extraction, la transformation et le chargement des données, en garantissant la cohérence et en éliminant les divergences potentielles avant de stocker les données dans l'entrepôt.

Services d'entreposage de données avec Snowflake

Après avoir testé plusieurs solutions d'entreposage de données, Snowflake est apparu comme le meilleur candidat en raison de sa capacité à gérer de grands ensembles de données et de ses capacités de traitement simultané. Nous avons construit un entrepôt de données d'entreprise qui a permis de stocker et d'extraire les données à une vitesse sans précédent, répondant ainsi à l'un des principaux besoins du client.

Renforcer l'analyse avec les services de mise en œuvre de Tableau

Les exigences du client ont révélé que la visualisation était un aspect crucial qui leur manquait. Parmi les différents outils de BI, Tableau s'est imposé pour ce projet. En utilisant les données de Snowflake, nous avons développé un module avec des tableaux de bord interactifs qui donnent en permanence aux employés du client des informations approfondies et leur permettent d'interagir avec les données et de les disséquer de différentes manières, favorisant ainsi un environnement axé sur les données.

Automatisation du traitement des données

L'automatisation est indispensable dans l'environnement commercial actuel, qui évolue rapidement. En utilisant Apache Airflow, nous avons automatisé et programmé les rafraîchissements de données dans l'entrepôt afin que le client ait accès à des informations en temps réel sans avoir besoin de déclenchements manuels.

Data sécurité

Notre équipe a fortifié les données résidant dans les espaces de stockage du client. Nous avons intégré des protocoles d'authentification et d'autorisation avancés et utilisé des mécanismes de cryptage, garantissant ainsi l'intégrité et la sécurité des données à tout moment.

Technologies et outils

Data processing

Python, Apache Spark, Apache Airflow

Bases de données

MySQL, MongoDB, Snowflake

Outils de visualisation

Tableau

Déploiement continu

Docker, Jenkins

Management de la configuration

Ansible

Systèmes de contrôle de la révision

Git

Systèmes de gestion de réseau

Zabbix

Surveillance du serveur

Grafana, Prometheus

Gestion des logs

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Jira, Selenium

Processus

Forts de notre expérience, nous avons élaboré et mis au point un flux de travail structuré pour Services ETL et services d'entreposage de données adaptés aux besoins de nos clients. Cette approche, distillée en phases stratégiques, a assuré une progression harmonieuse du début à la fin.

Phase de recherche

Avant de plonger dans les détails techniques, nous avons travaillé avec notre client pour comprendre ses défis en matière de gestion des données. Cela nous a permis de comprendre leurs problèmes et nous a aidés à aligner nos visions. À la fin de cette phase, nous disposions d'un document clair sur la vision et l'étendue du projet, décrivant la feuille de route du projet.

Phase d'intégration des données

Après la phase de découverte, notre principale priorité a été d'unifier le paysage fragmenté des données. En intégrant des données provenant de diverses sources, nous avons créé un environnement cohérent dans lequel chaque donnée a trouvé sa place.

Phase de développement ETL

Après l'intégration des données, il était nécessaire d'assurer un flux de données fluide. Nous avons conçu des pipelines ETL robustes, transformant les données brutes en informations exploitables. Grâce à des tests et à des perfectionnements méticuleux, nous avons réussi à automatiser et à améliorer le processus ETL.

Data entreposage

Avec nos pipelines ETL en place, nous avions besoin d'une centrale pour stocker les données de nos clients. En exploitant les capacités de Snowflake, nous avons fourni un stockage évolutif qui a permis une récupération rapide des données.

Conception UI/UX et développement de tableaux de bord

Sur la base des données de l'entrepôt, nous avons conçu des tableaux de bord Tableau conviviaux. Grâce à des conceptions compréhensibles, nous avons veillé à ce que les informations soient accessibles et facilement assimilables par les utilisateurs finaux.

Essais et mise en œuvre

À mesure que nous approchions de la ligne d'arrivée, nous nous sommes concentrés sur la résolution des problèmes et la mise en œuvre de la solution. Grâce aux itérations et au retour d'information, nous avons développé un système de gestion des données entièrement fonctionnel. Nous avons adhéré à la méthodologie Agile tout au long du processus, garantissant ainsi flexibilité et réactivité. Nos principaux canaux de communication avec les clients comprenaient Slack et Zoom, tandis que Jira servait d'outil pratique pour le suivi et la gestion des tâches.

Équipe

Architecte de données

Ingénieurs en données

Chef de projet

Analyste commercial

Développeur BI

Ingénieurs QA

Administrateur de base de données

Ingénieurs DevOps

Analyste de la sécurité

Résultats : analyse avancée des données dans le secteur des télécommunications et réduction de 20% des coûts de stockage des données

Notre solution a eu un impact transformateur sur les opérations du client et a permis d'améliorer la qualité de ses services. l'analyse des données dans l'industrie des télécommunications:

Accès rapide aux données. Grâce aux capacités de Snowflake, le temps d'accès aux données a été réduit à 5 secondes.
Optimisation des coûts. Nous avons obtenu une réduction de 20% des coûts de stockage des données, ce qui a permis de réaliser des économies considérables.
Amélioration des performances. La création de rapports Tableau interactifs a stimulé l'efficacité et la productivité des employés.
Une automatisation sans faille. La mise en œuvre d'Apache Airflow pour les processus ETL a permis d'éliminer les tâches manuelles et de rationaliser les opérations.
Amélioration de la prise de décision. Grâce à de meilleurs rapports et analyses, la précision de la prise de décision a augmenté de 30%.

En améliorant la gestion des données, nous avons répondu aux préoccupations du client concernant la fragmentation des données et avons jeté les bases de futures expansions et intégrations, en veillant à ce qu'il reste à l'avant-garde en termes d'analyse et de gestion des données.

Durée du projet

Janvier 2022 - Janvier 2023

20%

réduction des coûts de stockage des données

30%

augmentation de la précision de la prise de décision

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