Cliente
Un leader nel settore della gestione dei rifiuti, che offre soluzioni per una raccolta, riciclaggio e smaltimento dei rifiuti efficiente, per migliorare l'efficienza operativa e la sostenibilità.
Sfida Aziendale
- Fonti di dati non integrate che causano report sparsi e consolidamento manuale.
- Piattaforma decentralizzata che ostacola la gestione dei dati e il controllo degli accessi.
- Processi manuali dei dati che portano a ritardi e incoerenze.
- Piattaforma frammentata che necessita di modernizzazione per i dati in tempo reale della flotta.
- Mancanza di analisi avanzate che limita la presa di decisioni proattiva.
Obiettivo Aziendale
- Consolidare diverse fonti di dati in un data lake AWS S3 per una singola fonte di verità.
- Sfruttare la scalabilità e la durabilità di Amazon S3 per un archiviazione e gestione dei dati efficiente.
- Utilizzare i servizi di analisi AWS per il trattamento dei big data e le capacità di machine learning.
- Abilitare ingestione e trattamento dei dati in tempo reale.
- Migliorare il processo decisionale grazie a insight basati sugli indicatori KPI e all'ottimizzazione delle operazioni.
Approccio
- Implementazione di una piattaforma dati e analisi nativa AWS completamente integrata per decisioni in tempo reale.
- Progettazione della piattaforma seguendo il Well-Architected Framework di AWS per una base dati sicura.
- Costruzione di un data lake solido con AWS Glue per un'integrazione e gestione dei dati senza soluzione di continuità.
- Implementazione di un'architettura senza server, basata su eventi, con AWS Lambda per l'elaborazione automatizzata dei dati.
- Integrazione di diverse fonti di dati, inclusi IoT, gestione della flotta e sistemi ERP.
- Utilizzo di AWS Glue per catalogare i dataset, facilitando l'analisi dei metadati e la gestione degli schemi.
- Sviluppo di analisi a 360 gradi su clienti, veicoli e conducenti utilizzando i servizi AWS.
- Monitoraggio delle prestazioni e dei costi con CloudWatch per una gestione proattiva dell'infrastruttura.
Componenti Tecnologici
- Computazione: AWS Lambda, AWS Glue
- Integrazione dei Dati: AWS Glue, AWS CodePipeline
- Archiviazione: Amazon S3, Amazon Redshift
- Analisi: Amazon Athena, Amazon QuickSight
- Monitoraggio: Amazon CloudWatch
Effetti Trasformativi
- Risparmio sui costi superiore al 25% grazie all'uso di Amazon S3 Intelligent Tiering per l'archiviazione, la pulizia e la curazione dei dati.
- Risparmio di oltre $80K in costi di licenza migrando i carichi di lavoro da ETL Cloud ad AWS Glue e Kinesis.
- Riduzione del tempo di risoluzione dei problemi del 40% grazie al monitoraggio automatizzato dei carichi di lavoro Glue.
- Riduzione stimata dei costi operativi del 30% grazie all'adozione di tecnologie senza server.
