Umfassende AWS-Daten- und Analyselösung

Kunde

Ein führender Anbieter im Bereich Abfallwirtschaft, der Lösungen für eine effiziente Abfallsammlung, -recycling und -entsorgung anbietet, um die betriebliche Effizienz und Nachhaltigkeit zu verbessern.

Geschäftliche Herausforderung

• Unintegrierte Datenquellen führen zu verstreuten Berichten und manueller Konsolidierung.
• Dezentrale Plattform erschwert Datenverwaltung und Zugriffskontrolle.
• Manuelle Datenprozesse führen zu Verzögerungen und Inkonsistenzen.
• Veraltete Plattform benötigt Modernisierung für Echtzeit-Flottendaten.
• Fehlende erweiterte Analysen schränken die proaktive Entscheidungsfindung ein.

Geschäftsziel

• Vereinheitlichung verschiedener Datenquellen in einem AWS S3 Data Lake für eine zentrale Datenquelle.
• Nutzung der Skalierbarkeit und Langlebigkeit von Amazon S3 für effiziente Datenspeicherung und -verwaltung.
• Einsatz von AWS-Analyse-Diensten für Big Data-Verarbeitung und Machine Learning-Fähigkeiten.
• Echtzeit-Datenaufnahme und -verarbeitung ermöglichen.
• Optimierte Entscheidungsfindung durch Einblicke in KPIs und optimierte Abläufe.

Vorgehensweise

• Bereitstellung einer vollständig integrierten, AWS-nativen Daten- und Analyseplattform für Echtzeit-Entscheidungen.
• Entwurf der Plattform gemäß dem Well-Architected Framework von AWS für eine sichere Datenbasis.
• Erstellung eines robusten Data Lakes mit AWS Glue für nahtlose Datenintegration und -verwaltung.
• Implementierung einer serverlosen, ereignisgesteuerten Architektur mit AWS Lambda für die automatisierte Datenverarbeitung.
• Integration diverser Datenquellen, einschließlich IoT-, Flottenmanagement- und ERP-Systemen.
• Nutzung von AWS Glue zur Katalogisierung von Datensätzen für eine effiziente Metadatenanalyse und Schemaverwaltung.
• Entwicklung umfassender Analysen rund um Kunden, Fahrzeuge und Fahrer mithilfe von AWS-Diensten.
• Überwachung von Leistung und Kosten mit CloudWatch für ein proaktives Infrastrukturmanagement.

Technologiekomponenten

• Berechnung: AWS Lambda, AWS Glue
• Datenintegration: AWS Glue, AWS CodePipeline
• Speicherung: Amazon S3, Amazon Redshift
• Analyse: Amazon Athena, Amazon QuickSight
• Überwachung: Amazon CloudWatch

Transformationseffekte

• Erzielung von über 25 % Kosteneinsparungen durch die Nutzung des intelligenten Tiers von Amazon S3 für Datenspeicherung, -reinigung und -aufbereitung.
• Einsparung von über 80.000 USD an Lizenzkosten durch die Migration von Arbeitslasten von Cloud ETL zu AWS Glue und Kinesis.
• Reduzierung der Lösungszeit für Probleme um 40 % durch automatisierte Überwachung der Glue-Arbeitslasten.
• Reduzierung der Betriebskosten um geschätzte 30 % durch die Einführung serverloser Technologien.