クライアント
廃棄物管理業界のリーダーとして、効率的な廃棄物の収集、リサイクル、処理を提供し、運用効率と持続可能性の向上を図っています。
ビジネスの課題
- 統合されていないデータソースにより、分散レポートと手動での集計が発生。
- 分散プラットフォームがデータ管理とアクセス制御を妨げている。
- 手動データプロセスにより遅延と不整合が発生。
- 分断されたプラットフォームの近代化が必要で、リアルタイムでの車両データが不可欠。
- 高度な分析の不足が、プロアクティブな意思決定を制限しています。
ビジネス目標
- 多様なデータソースを統合し、AWS S3データレイクに集約して信頼できる単一のデータソースを構築。
- Amazon S3のスケーラビリティと耐久性を活用して、効率的なデータストレージと管理を実現。
- AWSの分析サービスを利用して、ビッグデータ処理および機械学習機能を活用。
- リアルタイムのデータ取り込みと処理を可能にする。
- KPIに基づく洞察と最適化された運用により、意思決定を強化。
アプローチ
- リアルタイムで意思決定を可能にするため、AWSネイティブのデータと分析プラットフォームを完全統合で提供。
- AWSのWell-Architected Frameworkに基づいてプラットフォームを設計し、安全なデータ基盤を構築。
- AWS Glueを使用して堅牢なデータレイクを構築し、データのシームレスな統合と管理を実現。
- AWS Lambdaを用いたサーバーレス、イベント駆動のアーキテクチャで自動化データ処理を導入。
- IoT、車両管理、ERPシステムなど、多様なデータソースを統合。
- AWS Glueを使用してデータセットをカタログ化し、効率的なメタデータ分析とスキーマ管理をサポート。
- AWSサービスを活用し、顧客、車両、ドライバーに関する360度分析を開発。
- CloudWatchでパフォーマンスとコストを監視し、インフラのプロアクティブな管理を実施。
技術コンポーネント
- コンピューティング：AWS Lambda、AWS Glue
- データ統合：AWS Glue、AWS CodePipeline
- ストレージ：Amazon S3、Amazon Redshift
- 分析：Amazon Athena、Amazon QuickSight
- モニタリング：Amazon CloudWatch
変革効果
- Amazon S3インテリジェントティアリングを活用し、データのストレージ、クリーニング、キュレーションで25％以上のコスト削減を達成。
- Cloud ETLからAWS GlueとKinesisにワークロードを移行し、$80K以上のライセンスコストを節約。
- Glueワークロードの自動モニタリングにより、問題解決時間を40％短縮。
- サーバーレス技術の採用により、運用コストを30％削減。
