Kunde
Ein führender Anbieter im Bereich Abfallwirtschaft, der Lösungen für eine effiziente Abfallsammlung, -recycling und -entsorgung anbietet, um die betriebliche Effizienz und Nachhaltigkeit zu verbessern.
Geschäftliche Herausforderung
- Unintegrierte Datenquellen führen zu verstreuten Berichten und manueller Konsolidierung.
- Dezentrale Plattform erschwert Datenverwaltung und Zugriffskontrolle.
- Manuelle Datenprozesse führen zu Verzögerungen und Inkonsistenzen.
- Veraltete Plattform benötigt Modernisierung für Echtzeit-Flottendaten.
- Fehlende erweiterte Analysen schränken die proaktive Entscheidungsfindung ein.
Geschäftsziel
- Vereinheitlichung verschiedener Datenquellen in einem AWS S3 Data Lake für eine zentrale Datenquelle.
- Nutzung der Skalierbarkeit und Langlebigkeit von Amazon S3 für effiziente Datenspeicherung und -verwaltung.
- Einsatz von AWS-Analyse-Diensten für Big Data-Verarbeitung und Machine Learning-Fähigkeiten.
- Echtzeit-Datenaufnahme und -verarbeitung ermöglichen.
- Optimierte Entscheidungsfindung durch Einblicke in KPIs und optimierte Abläufe.
Vorgehensweise
- Bereitstellung einer vollständig integrierten, AWS-nativen Daten- und Analyseplattform für Echtzeit-Entscheidungen.
- Entwurf der Plattform gemäß dem Well-Architected Framework von AWS für eine sichere Datenbasis.
- Erstellung eines robusten Data Lakes mit AWS Glue für nahtlose Datenintegration und -verwaltung.
- Implementierung einer serverlosen, ereignisgesteuerten Architektur mit AWS Lambda für die automatisierte Datenverarbeitung.
- Integration diverser Datenquellen, einschließlich IoT-, Flottenmanagement- und ERP-Systemen.
- Nutzung von AWS Glue zur Katalogisierung von Datensätzen für eine effiziente Metadatenanalyse und Schemaverwaltung.
- Entwicklung umfassender Analysen rund um Kunden, Fahrzeuge und Fahrer mithilfe von AWS-Diensten.
- Überwachung von Leistung und Kosten mit CloudWatch für ein proaktives Infrastrukturmanagement.
Technologiekomponenten
- Berechnung: AWS Lambda, AWS Glue
- Datenintegration: AWS Glue, AWS CodePipeline
- Speicherung: Amazon S3, Amazon Redshift
- Analyse: Amazon Athena, Amazon QuickSight
- Überwachung: Amazon CloudWatch
Transformationseffekte
- Erzielung von über 25 % Kosteneinsparungen durch die Nutzung des intelligenten Tiers von Amazon S3 für Datenspeicherung, -reinigung und -aufbereitung.
- Einsparung von über 80.000 USD an Lizenzkosten durch die Migration von Arbeitslasten von Cloud ETL zu AWS Glue und Kinesis.
- Reduzierung der Lösungszeit für Probleme um 40 % durch automatisierte Überwachung der Glue-Arbeitslasten.
- Reduzierung der Betriebskosten um geschätzte 30 % durch die Einführung serverloser Technologien.
