Optimering av datahanteringen: 20% lägre kostnader för datalagring

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.

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.

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.

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.

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.

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.