Client
Un fournisseur leader dans le secteur de la gestion des déchets, offrant des solutions pour la collecte efficace des déchets, le recyclage et l'élimination, afin d'améliorer l'efficacité opérationnelle et la durabilité.
Défi Commercial
- Sources de données non intégrées provoquant des rapports dispersés et une consolidation manuelle.
- Plateforme décentralisée compliquant la gestion des données et le contrôle d'accès.
- Processus de données manuels entraînant des retards et des incohérences.
- Plateforme fragmentée nécessitant une modernisation pour des données de flotte en temps réel.
- Absence d'analyses avancées limitant la prise de décisions proactives.
Objectif Commercial
- Consolider des sources de données diverses dans un data lake AWS S3 pour une source de vérité unique.
- Exploiter la scalabilité et la durabilité d'Amazon S3 pour un stockage et une gestion des données efficaces.
- Utiliser les services d'analyse AWS pour le traitement des big data et les capacités d'apprentissage automatique.
- Activer l'ingestion et le traitement de données en temps réel.
- Améliorer la prise de décision grâce aux analyses des indicateurs clés de performance (KPI) et à l'optimisation des opérations.
Approche
- Mise en place d'une plateforme de données et d'analyse native AWS entièrement intégrée pour la prise de décisions en temps réel.
- Conception de la plateforme suivant le Well-Architected Framework d'AWS pour une base de données sécurisée.
- Construction d'un data lake robuste avec AWS Glue pour une intégration et une gestion des données sans faille.
- Implémentation d'une architecture sans serveur, pilotée par des événements, avec AWS Lambda pour le traitement automatisé des données.
- Intégration de diverses sources de données, y compris IoT, gestion de flotte et systèmes ERP.
- Utilisation d'AWS Glue pour cataloguer les ensembles de données, facilitant l'analyse des métadonnées et la gestion des schémas.
- Développement d'analyses à 360 degrés sur les clients, les véhicules et les conducteurs en utilisant les services AWS.
- Surveillance des performances et des coûts avec CloudWatch pour une gestion proactive de l'infrastructure.
Composants Technologiques
- Calcul : AWS Lambda, AWS Glue
- Intégration des Données : AWS Glue, AWS CodePipeline
- Stockage : Amazon S3, Amazon Redshift
- Analyse : Amazon Athena, Amazon QuickSight
- Surveillance : Amazon CloudWatch
Effets Transformationnels
- Réduction des coûts de plus de 25 % grâce à l'utilisation du stockage intelligent d'Amazon S3 pour le stockage, le nettoyage et la curation des données.
- Économie de plus de 80 000 $ en coûts de licence en migrant les charges de travail d'ETL Cloud vers AWS Glue et Kinesis.
- Réduction du temps de résolution des problèmes de 40 % grâce à la surveillance automatisée des charges de travail de Glue.
- Réduction estimée des coûts opérationnels de 30 % grâce à l'adoption de technologies sans serveur.
