Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
Firma Innowise zbudowała korporacyjną hurtownię danych, zautomatyzowało procesy ETL oraz wizualizowało dane, co umożliwiło ulepszoną analizę danych w branży telekomunikacyjnej.
Naszym klientem jest wiodąca europejska firma telekomunikacyjna. Dzięki silnej obecności na rynku, obsługuje szeroką bazę użytkowników, zapewniając spójne usługi komunikacyjne.
Szczegółowe informacje o kliencie nie mogą być ujawnione zgodnie z postanowieniami NDA.
Wraz z postępem technologicznym i rozwojem źródeł danych, nasz klient znalazł się w labiryncie niezorganizowanych danych. Głównym wyzwaniem był brak ujednoliconego systemu do agregowania i analizowania danych z różnych źródeł, co utrudniało planowanie strategiczne i podejmowanie decyzji.
Dodatkowe problemy obejmowały:
Bazując na naszym doświadczeniu w przetwarzaniu danych na dużą skalę, wybraliśmy Apache Airflow do orkiestracji potoków ETL klientów. Korzystając z dynamicznego przepływu pracy Apache Airflow, usprawniliśmy ekstrakcję, transformację i ładowanie danych, zapewniając spójność i usuwając potencjalne rozbieżności przed zapisaniem danych w hurtowni.
Firma Snowflake okazała się najlepszym kandydatem po przetestowaniu różnych rozwiązań hurtowni danych pod kątem zdolności do obsługi dużych zbiorów danych i możliwości przetwarzania współbieżnego. Zbudowaliśmy korporacyjną hurtownię danych, która zapewniała przechowywanie i pobieranie danych z niespotykaną dotąd szybkością, spełniając jedną z głównych potrzeb klienta.
Wymagania klienta ujawniły, że wizualizacja była kluczowym aspektem, którego im brakowało. Spośród różnych narzędzi BI, Tableau było zdecydowanym zwycięzcą tego projektu. Wykorzystując dane ze Snowflake, opracowaliśmy moduł z interaktywnymi pulpitami nawigacyjnymi, które stale zapewniają pracownikom klienta dogłębny wgląd i umożliwiają im interakcję z danymi i analizowanie ich na wiele sposobów, wspierając środowisko oparte na danych.
Automatyzacja jest koniecznością w dzisiejszym szybko zmieniającym się środowisku biznesowym. Korzystając z Apache Airflow, zautomatyzowaliśmy i zaplanowaliśmy odświeżanie danych w magazynie, aby klient miał dostęp do informacji w czasie rzeczywistym bez konieczności ręcznego wyzwalania.
Nasz zespół wzmocnił dane znajdujące się w magazynach klienta. Zintegrowaliśmy zaawansowane protokoły uwierzytelniania i autoryzacji oraz zastosowaliśmy mechanizmy szyfrowania, zapewniając świętość i bezpieczeństwo danych przez cały czas.
Na podstawie naszego doświadczenia, opracowaliśmy i udoskonaliliśmy strukturalny proces przepływu pracy dla usług ETL i hurtowni danych, dostosowany do potrzeb naszego klienta. To podejście, podzielone na strategiczne etapy, zapewniło płynne przejście od początku do końca.
Zanim zagłębiliśmy się w szczegóły techniczne, współpracowaliśmy z naszym klientem, aby zrozumieć jego wyzwania związane z zarządzaniem danymi. To pozwoliło nam zrozumieć ich bolączki i pomogło nam dostosować nasze wizje. Pod koniec tej fazy mieliśmy jasny dokument Wizji i Zakresu, nakreślający mapę drogową projektu.
Po fazie odkrywania naszym głównym priorytetem było ujednolicenie pofragmentowanego krajobrazu danych. Integrując dane z różnych źródeł, stworzyliśmy spójne środowisko, w którym każdy element danych znalazł swoje właściwe miejsce.
Po zintegrowaniu danych konieczne było zapewnienie ich płynnego przepływu. Zaprojektowaliśmy solidne potoki ETL, przekształcające surowe dane w przydatne informacje. Dzięki skrupulatnym testom i udoskonaleniom udało nam się zautomatyzować i usprawnić proces ETL.
Po wdrożeniu naszych potoków ETL potrzebowaliśmy potężnego magazynu do przechowywania danych klienta. Wykorzystując możliwości Snowflake, zapewniliśmy skalowalną pamięć masową, która zapewniła szybkie pobieranie danych.
Na podstawie danych z hurtowni stworzyliśmy przyjazne dla użytkownika pulpity nawigacyjne Tableau. Dzięki zrozumiałym projektom zapewniliśmy, że informacje były dostępne i łatwo przyswajalne dla użytkowników końcowych.
Zbliżając się do mety, skoncentrowaliśmy się na rozwiązywaniu problemów i wdrażaniu rozwiązania. W wyniku iteracji i informacji zwrotnych opracowaliśmy w pełni funkcjonalny system zarządzania danymi. W trakcie całego procesu trzymaliśmy się metodologii Agile, zapewniając elastyczność i szybkość reakcji. Nasze główne kanały komunikacji z klientem obejmowały Slack i Zoom, podczas gdy Jira służyła jako wygodne narzędzie do śledzenia i zarządzania zadaniami.
Nasze rozwiązanie miało transformacyjny wpływ na operacje klienta i analityka danych w branży telekomunikacyjnej:
Dzięki ulepszonemu zarządzaniu danymi rozwiązaliśmy obawy klienta dotyczące fragmentacji danych i położyliśmy podwaliny pod przyszłe rozszerzenia i integracje, zapewniając, że pozostaną w czołówce pod względem analizy danych i zarządzania nimi.
20%
redukcja kosztów przechowywania danych
30%
zwiększenie dokładności podejmowania decyzji
Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.
Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.
Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.
Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.
© 2007-2024 Innowise. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Polityka prywatności. Polityka dotycząca plików cookie.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polska
Rejestrując się, wyrażasz zgodę na naszą Politykę Prywatności, w tym korzystanie z plików cookie i przekazywanie Twoich danych osobowych.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.