Optimering av datahanteringen: 20% lägre kostnader för datalagring

Innowise har byggt upp ett datalager för företaget, automatiserat ETL-processer och visualiserat data för förbättrad dataanalys inom telekombranschen.

Kund

Industri

Telekommunikationer

Region

Kund sedan

2022

Vår kund är ett ledande europeiskt telekomföretag. Med en stark närvaro på marknaden tillgodoser de en stor användarbas och säkerställer konsekventa kommunikationstjänster.

Detaljerad information om kunden kan inte lämnas ut enligt bestämmelserna i NDA.

Utmaning:
Övervinna utmaningar inom affärsanalys med hjälp av datahanteringstjänster

I takt med att tekniken utvecklades och datakällorna blev allt fler hamnade vår kund i en labyrint av oorganiserade data. Den främsta utmaningen var avsaknaden av ett enhetligt system för att sammanställa och analysera data från olika källor, vilket hämmade den strategiska planeringen och förmågan att fatta beslut.
Ytterligare frågor inkluderade:

Långsam åtkomst till data. Det tog lång tid att hämta och bearbeta data, vilket ledde till ineffektivitet och driftstopp.
Kostsamma förvaringslösningar. Datalagringen var inte optimerad, vilket ledde till höga kostnader.

Manuella ETL-processer. Extrahering, omvandling och inläsning (ETL) av data skedde manuellt, vilket gjorde det besvärligt och känsligt för fel.
Otillräckliga rapporteringsmekanismer. De befintliga rapporterna och instrumentpanelerna var inte tillräckligt interaktiva och insiktsfulla för att underlätta ett välgrundat beslutsfattande.

Med dessa utmaningar i åtanke kontaktade kunden Innowise för våra oöverträffade datahanteringstjänster och förväntade sig ett robust och skalbart system för att se över sina dataanalysprocesser.

Lösning:
Omfattande ETL-tjänster och datalagringstjänster för ett telekomföretag

Vi förstod vilka utmaningar kunden stod inför och inledde en djupgående analys för att förstå hela spektrumet av deras behov. Kundens ekosystem bestod av olika datakällor som alla innehöll värdefulla insikter som förblev outnyttjade på grund av bristande integration. För att överbrygga detta gap föreslog vi att vi skulle skapa ett omfattande datahanteringssystem inom ramen för våra ETL-tjänster. Systemet var utformat för att integrera olika datakällor sömlöst, samt förädla och strukturera data, vilket säkerställer att de är redo för analys och beslutsfattande.

Insamling och integrering av uppgifter

Med hjälp av Python-skript och Apache Sparks distribuerade databehandlingsfunktioner tog vi in data från olika källor som relationsdatabaser, NoSQL-butiker och filsystem. Detta gav våra utvecklare ett enhetligt datalandskap, vilket underlättade tillgängligheten för efterföljande ETL-processer och analyser.

ETL-tjänster med Apache Airflow

Baserat på vår erfarenhet av storskalig databehandling valde vi Apache Airflow för att orkestrera kundernas ETL-pipelines. Med hjälp av Apache Airflows dynamiska arbetsflöde effektiviserade vi utvinning, omvandling och inläsning av data, vilket säkerställer konsekvens och tar bort potentiella avvikelser innan data lagras i lagret.

Tjänster för datalagring med Snowflake

Efter att ha testat olika lösningar för datalagring framstod Snowflake som den främsta utmanaren på grund av sin förmåga att hantera stora datamängder och samtidiga bearbetningskapacitet. Vi byggde ett datalager för företaget som säkerställde att data lagrades och hämtades med en aldrig tidigare skådad hastighet, vilket uppfyllde ett av kundens primära behov.

Stärkt analys med implementeringstjänster för Tableau

Kundens krav visade att visualisering var en avgörande aspekt som de saknade. Bland olika BI-verktyg var Tableau den klara vinnaren för det här projektet. Med hjälp av data från Snowflake utvecklade vi en modul med interaktiva instrumentpaneler som kontinuerligt ger kundens anställda djupa insikter och gör det möjligt för dem att interagera med och analysera data på många olika sätt, vilket främjar en datadriven miljö.

Automatisering av databehandling

Automatisering är ett måste i dagens snabba affärsmiljö. Med Apache Airflow automatiserade och schemalade vi uppdateringar av data i lagret så att kunden har tillgång till information i realtid utan att behöva manuella triggers.

Datasäkerhet

Vårt team förstärkte de data som fanns i kundens lagringsutrymmen. Vi integrerade avancerade autentiserings- och auktoriseringsprotokoll och använde krypteringsmekanismer för att säkerställa dataintegritet och datasäkerhet i alla lägen.

Teknik och verktyg

Databehandling

Python, Apache Spark, Apache Airflow

Databaser

MySQL, MongoDB, Snowflake

Verktyg för visualisering

Tableau

Kontinuerlig distribution

Docker, Jenkins

Konfigurationshantering

Ansible

System för revisionskontroll

Git

System för nätverkshantering

Zabbix

Övervakning av servrar

Grafana, Prometheus

Hantering av loggar

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Jira, Selenium

Process

Med hjälp av vår erfarenhet har vi utformat och finjusterat ett strukturerat arbetsflöde för ETL-tjänster och tjänster för datalagring skräddarsydda för våra kunders behov. Detta tillvägagångssätt, som delades upp i strategiska faser, säkerställde en smidig utveckling från början till slut.

Upptäcktsfasen

Innan vi gick in på de tekniska detaljerna arbetade vi med vår kund för att förstå deras utmaningar med datahantering. Detta gjorde att vi kunde förstå deras smärtpunkter och hjälpte oss att anpassa våra visioner. I slutet av denna fas hade vi ett tydligt dokument med vision och omfattning som beskrev projektets färdplan.

Dataintegreringsfas

Efter upptäcktsfasen var vår främsta prioritet att förena det fragmenterade datalandskapet. Genom att integrera data från en mängd olika källor skapade vi en sammanhängande miljö där varje datadel hittade sin rätta plats.

ETL-utvecklingsfas

Efter att data integrerats var det nödvändigt att säkerställa ett smidigt dataflöde. Vi utformade robusta ETL-pipelines som omvandlade rådata till användbara insikter. Med noggranna tester och förbättringar lyckades vi automatisera och förbättra ETL-processen.

Datalagring

Med våra ETL-pipelines på plats behövde vi ett kraftpaket för att lagra kundernas data. Genom att utnyttja Snowflake-funktionerna kunde vi tillhandahålla en skalbar lagring som garanterade snabb datahämtning.

UI/UX-design och utveckling av instrumentpaneler

Baserat på lagerdata skapade vi användarvänliga Tableau-instrumentpaneler. Tack vare begripliga designer såg vi till att informationen var tillgänglig och lätt att ta till sig för slutanvändarna.

Testning och genomförande

När vi närmade oss mållinjen koncentrerade vi oss på att lösa problem och implementera lösningen. Som ett resultat av iterationer och feedback utvecklade vi ett fullt fungerande datahanteringssystem. Vi använde oss av Agile-metoden under hela processen för att säkerställa flexibilitet och lyhördhet. Våra primära kanaler för kundkommunikation var Slack och Zoom, medan Jira fungerade som ett praktiskt verktyg för att spåra och hantera uppgifter.

Team

Dataarkitekt

Dataingenjörer

Projektledare

Affärsanalytiker

BI-utvecklare

QA-ingenjörer

Databasadministratör

DevOps-ingenjörer

Säkerhetsanalytiker

Resultat: avancerad dataanalys inom telekombranschen och 20% lägre kostnader för datalagring

Vår lösning hade en omvälvande inverkan på kundens verksamhet och Dataanalys inom telekombranschen:

Snabb tillgång till data. Tack vare Snowflakes funktioner minskade tiden för åtkomst till data till 5 sekunder.
Optimering av kostnader. Vi lyckades minska kostnaderna för datalagring med 20%, vilket ledde till betydande besparingar.
Förbättrad prestanda. Skapandet av interaktiva Tableau-rapporter ökade medarbetarnas effektivitet och produktivitet.
Sömlös automatisering. Genom att implementera Apache Airflow för ETL-processer kunde man eliminera manuella uppgifter och effektivisera verksamheten.
Förbättrat beslutsfattande. Med bättre rapporter och analyser ökade precisionen i beslutsfattandet med 30%.

Genom förbättrad datahantering tog vi itu med kundens oro för fragmentering av data och lade grunden för framtida expansioner och integrationer, vilket säkerställer att de fortsätter att ligga i framkant när det gäller dataanalys och datahantering.

Projektets löptid

Januari 2022 - januari 2023

20%

minskade kostnader för datalagring

30%

ökad noggrannhet i beslutsfattandet

Relaterade fall

Kontakta oss!

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.

Vad händer härnäst?

Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.