Ottimizzazione della gestione dei dati: riduzione dei costi di archiviazione dei dati di 20%

Analisi aziendale

Analisi dei dati

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Tecnologia dell'informazione

Python

Tableau

Telecomunicazioni

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.

Cliente

Industria

Telecomunicazioni

Regione

Cliente da

2022

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.

Sfida:
Superare le sfide della business analytics con i servizi di gestione dei dati

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:

Accesso lento ai dati. Il tempo necessario per recuperare ed elaborare i dati era lungo, con conseguenti inefficienze operative e tempi di inattività.
Soluzioni di stoccaggio costose. L'archiviazione dei dati non è stata ottimizzata, con conseguenti costi gonfiati.

Processi ETL manuali. L'estrazione, la trasformazione e il caricamento (ETL) dei dati avvenivano manualmente, rendendoli macchinosi e soggetti a errori.
Meccanismi di rendicontazione inadeguati. I report e i cruscotti esistenti non erano sufficientemente interattivi e approfonditi per facilitare un processo decisionale informato.

Con queste sfide in mente, il cliente si è rivolto a Innowise per ottenere i nostri impareggiabili servizi di gestione dei dati, aspettandosi un sistema robusto e scalabile per revisionare i processi di analisi dei dati.

Soluzione:
Servizi completi di ETL e data warehousing per un'azienda di telecomunicazioni

Comprendendo le sfide affrontate dal cliente, abbiamo intrapreso un'analisi approfondita per cogliere l'intero spettro delle sue esigenze. L'ecosistema del cliente comprendeva fonti di dati eterogenee, ognuna delle quali conteneva informazioni preziose che non venivano sfruttate a causa della mancanza di integrazione. Per colmare questa lacuna, abbiamo proposto di creare un sistema completo di gestione dei dati nell'ambito dei nostri servizi ETL. Questo sistema è stato progettato per integrare le diverse fonti di dati senza soluzione di continuità, oltre che per raffinare e strutturare i dati, garantendone la disponibilità per l'analisi e il processo decisionale.

Raccolta e integrazione dei dati

Utilizzando gli script Python e le capacità di elaborazione distribuita dei dati di Apache Spark, abbiamo ingerito i dati da varie fonti, come database relazionali, archivi NoSQL e file system. Questo ha permesso ai nostri sviluppatori di avere un panorama di dati unificato, facilitando l'accessibilità ai successivi processi ETL e di analisi.

Servizi ETL con Apache Airflow

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.

Servizi di data warehousing con snowflake

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.

Potenziamento dell'analisi con i servizi di implementazione di Tableau

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.

Automazione dell'elaborazione dei 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.

Sicurezza dei dati

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.

Tecnologie e strumenti

Elaborazione dei dati

Python, Apache Spark, Apache Airflow

Databases

MySQL, MongoDB, Snowflake

Strumenti di visualizzazione

Tableau

Distribuzione continua

Docker, Jenkins

Gestione della configurazione

Ansible

Sistemi di controllo della revisione

Git

Sistemi di gestione della rete

Zabbix

Monitoraggio del server

Grafana, Prometheus

Gestione dei registri

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Jira, Selenium

Processo

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.

Fase di scoperta

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.

Fase di integrazione dei dati

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.

Fase di sviluppo ETL

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.

Data Warehouse

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.

Progettazione UI/UX e sviluppo di dashboard

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.

Test e implementazione

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.

Team

Architetto dei dati

Ingegneri dei dati

Responsabile di progetto

Analista aziendale

Sviluppatore BI

Ingegneri QA

Amministratore di database

Ingegneri DevOps

Analista di sicurezza

Risultati: analisi avanzata dei dati nel settore delle telecomunicazioni e riduzione dei costi di archiviazione dei dati di 20%

La nostra soluzione ha avuto un impatto trasformativo sulle operazioni del cliente e l'analisi dei dati nel settore delle telecomunicazioni:

Accesso rapido ai dati. Grazie alle funzionalità di Snowflake, il tempo di accesso ai dati si è ridotto a 5 secondi.
Ottimizzazione dei costi. Abbiamo ottenuto una riduzione dei costi di archiviazione dei dati pari a 20%, con conseguenti risparmi significativi.
Prestazioni migliorate. La creazione di report Tableau interattivi ha incrementato l'efficienza e la produttività dei dipendenti.
Automazione senza soluzione di continuità. L'implementazione di Apache Airflow per i processi ETL ha eliminato le attività manuali e semplificato le operazioni.
Miglioramento del processo decisionale. Grazie a report e analisi migliori, l'accuratezza del processo decisionale è aumentata di 30%.

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.

Durata del progetto

Gennaio 2022 - Gennaio 2023

20%

riduzione dei costi di archiviazione dei dati

30%

aumento dell'accuratezza decisionale

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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.

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