고객
폐기물 관리 분야의 선도적 공급업체로, 효율적인 폐기물 수거, 재활용 및 폐기를 위한 솔루션을 제공하여 운영 효율성과 지속 가능성을 향상시킵니다.
비즈니스 과제
- 통합되지 않은 데이터 소스로 인해 보고가 분산되고 수동으로 통합이 이루어집니다.
- 분산형 플랫폼은 데이터 관리 및 접근 제어를 방해합니다.
- 수동 데이터 처리 로 인해 지연과 불일치가 발생합니다.
- 실시간 차량 데이터를 제공하기 위해 분리된 플랫폼을 현대화해야 합니다 .
- 고급 분석 기술이 부족하면 사전 예방적 의사 결정이 제한됩니다.
사업 목표
- 다양한 데이터 소스를 AWS S3 데이터 레이크로 통합하여 단일 진실 소스를 확보합니다.
- Amazon S3의 확장성과 내구성을 활용해 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하세요.
- AWS 분석 서비스를 활용해 빅데이터 처리 및 머신 러닝 역량을 강화하세요.
- 실시간 데이터 수집 및 처리 활성화
- KPI와 최적화된 운영을 통해 통찰력을 얻어 의사 결정을 개선하세요 .
접근하다
- 실시간 의사 결정을 위한 완전히 통합된 AWS 기반 데이터 및 분석 플랫폼을 제공했습니다.
- 안전한 데이터 기반을 위해 AWS의 Well-Architected Framework를 따라 플랫폼을 설계했습니다.
- AWS Glue를 사용하여 원활한 데이터 통합 및 관리를 위해 강력한 데이터 레이크를 구축했습니다.
- AWS Lambda를 사용하여 자동화된 데이터 처리를 위한 서버리스, 이벤트 기반 아키텍처를 구현했습니다.
- IoT, 차량 관리, ERP 시스템 등 다양한 데이터 소스를 통합했습니다.
- AWS Glue를 활용해 데이터 세트를 카탈로그화하여 효율적인 메타데이터 분석 및 스키마 관리를 실현했습니다.
- AWS 서비스를 활용하여 고객, 차량, 운전자를 중심으로 360도 분석을 개발했습니다.
- CloudWatch를 사용하여 성능과 비용을 모니터링하고 사전 예방적 인프라 관리를 실현하세요.
기술 구성 요소
- 컴퓨팅: AWS Lambda, AWS Glue
- 데이터 통합: AWS Glue, AWS CodePipeline
- 저장소: Amazon S3, Amazon Redshift
- 분석: Amazon Athena, Amazon QuickSight
- 모니터링: Amazon CloudWatch
변형 효과
- Amazon S3 지능형 계층화를 데이터 저장, 정리 및 큐레이션에 활용해 25% 이상의 비용 절감 달성
- Cloud ETL에서 AWS Glue 및 Kinesis로 워크로드를 마이그레이션하여 라이선스 비용을 80,000달러 이상 절감
- Glue 워크로드의 자동 모니터링을 통해 문제 해결 시간을 40% 단축
- 서버리스 기술 도입을 통해 운영 비용이 약 30% 감소
