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Innowise ha costruito un data warehouse aziendale, automatizzato i processi ETL e visualizzato i dati per migliorare la qualità del lavoro. analisi dei dati nel settore delle telecomunicazioni.
Il nostro cliente è una società di telecomunicazioni leader in Europa. Con una forte presenza sul mercato, si rivolge a una vasta base di utenti, garantendo servizi di comunicazione coerenti.
Le informazioni dettagliate sul cliente non possono essere divulgate in base alle disposizioni dell NDA.
Con l'avanzare della tecnologia e l'espansione delle fonti di dati, il nostro cliente si è trovato invischiato in un labirinto di dati non organizzati. La sfida principale era la mancanza di un sistema unificato per aggregare e analizzare i dati provenienti da varie fonti, ostacolando la pianificazione strategica e le capacità decisionali.
Tra le altre cose:
Grazie alla nostra esperienza nell'elaborazione dei dati su larga scala, abbiamo scelto Apache Airflow per l'orchestrazione delle pipeline ETL dei clienti. Utilizzando il flusso di lavoro dinamico di Apache Airflow, abbiamo semplificato l'estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati, garantendo la coerenza ed eliminando le potenziali discrepanze prima di archiviare i dati nel magazzino.
Dopo aver testato diverse soluzioni di data warehousing, Snowflake è emerso come il miglior concorrente per la sua capacità di gestire grandi insiemi di dati e capacità di elaborazione simultanea. Abbiamo costruito un data warehouse aziendale che assicurava l'archiviazione e il recupero dei dati con una velocità senza precedenti, soddisfacendo una delle esigenze principali del cliente.
I requisiti del cliente hanno rivelato che la visualizzazione era un aspetto cruciale che mancava. Tra i vari strumenti di BI, Tableau è stato il chiaro vincitore per questo progetto. Utilizzando i dati di Snowflake, abbiamo sviluppato un modulo con cruscotti interattivi che forniscono continuamente ai dipendenti del cliente approfondimenti e consentono loro di interagire con i dati e di analizzarli in molti modi, promuovendo un ambiente guidato dai dati.
L'automazione è un must nel frenetico ambiente aziendale di oggi. Utilizzando Apache Airflow, abbiamo automatizzato e programmato l'aggiornamento dei dati nel magazzino, in modo che il cliente abbia accesso alle informazioni in tempo reale senza dover ricorrere a trigger manuali.
Il nostro team ha protetto i dati che risiedono negli archivi del cliente. Abbiamo integrato protocolli avanzati di autenticazione e autorizzazione e utilizzato meccanismi di crittografia, assicurando in ogni momento la sacralità e la sicurezza dei dati.
Sulla base della nostra esperienza, abbiamo creato e messo a punto un flusso di lavoro strutturato per Servizi ETL e servizi di data warehousing su misura per le esigenze dei nostri clienti. Questo approccio, articolato in fasi strategiche, ha garantito una progressione fluida dall'inizio alla fine.
Prima di immergerci nei dettagli tecnici, abbiamo lavorato con i nostri clienti per capire le loro difficoltà nella gestione dei dati. Questo ci ha permesso di cogliere i loro punti dolenti e di allineare le nostre visioni. Al termine di questa fase, abbiamo ottenuto un documento chiaro di visione e ambito che delinea la roadmap del progetto.
Dopo la fase di scoperta, la nostra priorità è stata quella di unificare il panorama dei dati frammentati. Integrando i dati provenienti da diverse fonti, abbiamo costruito un ambiente coeso in cui ogni dato trovava la sua giusta collocazione.
Dopo l'integrazione dei dati, era necessario garantire un flusso di dati fluido. Abbiamo progettato robuste pipeline ETL per trasformare i dati grezzi in informazioni utili. Grazie a test e perfezionamenti meticolosi, siamo riusciti ad automatizzare e migliorare il processo ETL.
Con le nostre pipeline ETL già pronte, avevamo bisogno di una centrale elettrica per archiviare i dati dei clienti. Sfruttando le funzionalità di Snowflake, abbiamo fornito uno storage scalabile che assicurava un rapido recupero dei dati.
Sulla base dei dati del magazzino, abbiamo creato dashboard Tableau di facile utilizzo. Grazie a un design comprensibile, abbiamo fatto in modo che le informazioni fossero accessibili e facilmente digeribili per gli utenti finali.
Man mano che ci avvicinavamo al traguardo, ci siamo concentrati sulla risoluzione dei problemi e sull'implementazione della soluzione. A seguito di iterazioni e feedback, abbiamo sviluppato un sistema di gestione dei dati completamente funzionale. Abbiamo aderito alla metodologia Agile durante tutto il processo, garantendo flessibilità e reattività. I nostri canali principali per la comunicazione con i clienti sono stati Slack e Zoom, mentre Jira è stato un comodo strumento per tracciare e gestire le attività.
La nostra soluzione ha avuto un impatto trasformativo sulle operazioni del cliente e l'analisi dei dati nel settore delle telecomunicazioni:
Grazie a una migliore gestione dei dati, abbiamo affrontato le preoccupazioni del cliente in merito alla frammentazione dei dati e abbiamo gettato le basi per espansioni e integrazioni future, assicurando che il cliente rimanga all'avanguardia in termini di analisi e gestione dei dati.
20%
riduzione dei costi di archiviazione dei dati
30%
aumento dell'accuratezza decisionale
Dopo aver ricevuto ed elaborato la vostra richiesta, vi ricontatteremo a breve per illustrare le esigenze del progetto e firmare un NDA per garantire la riservatezza delle informazioni.
Dopo aver esaminato i requisiti, i nostri analisti e sviluppatori elaborano una proposta di progetto con l'ambito di lavoro, le dimensioni del team, i tempi e i costi stimati.
Organizziamo un incontro con voi per discutere l'offerta e giungere a un accordo.
Firmiamo un contratto e iniziamo a lavorare sul vostro progetto il prima possibile.
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