Optimalisatie van gegevensbeheer: 20% minder kosten voor gegevensopslag

Voordat we in de technische details doken, werkten we samen met onze klant om hun uitdagingen op het gebied van gegevensbeheer te begrijpen. Hierdoor kregen we inzicht in hun pijnpunten en konden we onze visies op elkaar afstemmen. Aan het einde van deze fase hadden we een duidelijk Visie en Scope document waarin de roadmap van het project werd beschreven.

Na de ontdekkingsfase was onze belangrijkste prioriteit om het gefragmenteerde gegevenslandschap te verenigen. Door gegevens uit verschillende bronnen te integreren, bouwden we een samenhangende omgeving waarin elk stukje data zijn juiste plaats vond.

Na het integreren van gegevens was het noodzakelijk om een soepele gegevensstroom te garanderen. We ontwierpen robuuste ETL-pijplijnen om ruwe gegevens om te zetten in bruikbare inzichten. Met nauwgezet testen en verfijnen slaagden we erin het ETL-proces te automatiseren en te verbeteren.

Met onze ETL-pijplijnen op zijn plaats hadden we een krachtcentrale nodig om de gegevens van de klant op te slaan. Door gebruik te maken van de mogelijkheden van Snowflake zorgden we voor een schaalbare opslag die ervoor zorgde dat gegevens snel konden worden opgehaald.

Op basis van de gegevens uit het magazijn maakten we gebruiksvriendelijke Tableau-dashboards. Dankzij begrijpelijke ontwerpen zorgden we ervoor dat de informatie toegankelijk en gemakkelijk verteerbaar was voor eindgebruikers.

Naarmate de eindstreep naderde, concentreerden we ons op het oplossen van problemen en het implementeren van de oplossing. Als resultaat van iteraties en feedback ontwikkelden we een volledig functioneel gegevensbeheersysteem. Tijdens het hele proces hielden we ons aan de Agile-methodologie, waardoor flexibiliteit en reactiesnelheid gegarandeerd waren. Onze primaire kanalen voor communicatie met de klant waren Slack en Zoom, terwijl Jira diende als een handige tool voor het bijhouden en beheren van taken.