Cliente
Un proveedor líder en el sector de gestión de residuos, que ofrece soluciones para la recolección eficiente de residuos, reciclaje y eliminación, mejorando la eficiencia operativa y la sostenibilidad.
Desafío Empresarial
- Fuentes de datos no integradas generan informes dispersos y consolidación manual.
- Plataforma descentralizada dificulta la gestión de datos y el control de acceso.
- Procesos de datos manuales causan retrasos e inconsistencias.
- La plataforma disgregada necesita modernización para datos de flotas en tiempo real.
- Falta de análisis avanzados limita la toma de decisiones proactiva.
Objetivo Empresarial
- Consolidar diversas fuentes de datos en un data lake de AWS S3 para una única fuente de verdad.
- Aprovechar la escalabilidad y durabilidad de Amazon S3 para almacenamiento y gestión de datos eficientes.
- Utilizar los servicios de análisis de AWS para procesamiento de big data y capacidades de aprendizaje automático.
- Habilitar la ingestión y procesamiento de datos en tiempo real.
- Mejorar la toma de decisiones mediante análisis de KPIs y operaciones optimizadas.
Enfoque
- Implementación de una plataforma de datos y análisis nativa de AWS totalmente integrada para la toma de decisiones en tiempo real.
- Diseño de la plataforma siguiendo el Well-Architected Framework de AWS para una base de datos segura.
- Construcción de un data lake robusto utilizando AWS Glue para integración y gestión de datos sin interrupciones.
- Implementación de una arquitectura sin servidor, impulsada por eventos, con AWS Lambda para procesamiento automático de datos.
- Integración de diversas fuentes de datos, incluyendo IoT, gestión de flotas y sistemas ERP.
- Uso de AWS Glue para catalogar conjuntos de datos, facilitando el análisis de metadatos y la gestión de esquemas.
- Desarrollo de análisis de 360 grados sobre clientes, vehículos y conductores utilizando servicios de AWS.
- Monitoreo de rendimiento y costos con CloudWatch para una gestión proactiva de la infraestructura.
Componentes Tecnológicos
- Cómputo: AWS Lambda, AWS Glue
- Integración de Datos: AWS Glue, AWS CodePipeline
- Almacenamiento: Amazon S3, Amazon Redshift
- Análisis: Amazon Athena, Amazon QuickSight
- Monitoreo: Amazon CloudWatch
Efectos Transformacionales
- Se lograron ahorros de costos superiores al 25 % utilizando el almacenamiento inteligente de Amazon S3 para almacenamiento, limpieza y curación de datos.
- Se ahorraron más de $80,000 en costos de licencias al migrar cargas de trabajo de ETL en la nube a AWS Glue y Kinesis.
- Se redujo el tiempo de resolución de problemas en un 40 % mediante el monitoreo automático de las cargas de trabajo de Glue.
- Reducción estimada del 30 % en los costos operativos gracias a la adopción de tecnologías sin servidor.
