Solución integral de datos y análisis de AWS

Cliente

Un proveedor líder en el sector de gestión de residuos, que ofrece soluciones para la recolección eficiente de residuos, reciclaje y eliminación, mejorando la eficiencia operativa y la sostenibilidad.

Desafío Empresarial

• Fuentes de datos no integradas generan informes dispersos y consolidación manual.
• Plataforma descentralizada dificulta la gestión de datos y el control de acceso.
• Procesos de datos manuales causan retrasos e inconsistencias.
• La plataforma disgregada necesita modernización para datos de flotas en tiempo real.
• Falta de análisis avanzados limita la toma de decisiones proactiva.

Objetivo Empresarial

• Consolidar diversas fuentes de datos en un data lake de AWS S3 para una única fuente de verdad.
• Aprovechar la escalabilidad y durabilidad de Amazon S3 para almacenamiento y gestión de datos eficientes.
• Utilizar los servicios de análisis de AWS para procesamiento de big data y capacidades de aprendizaje automático.
• Habilitar la ingestión y procesamiento de datos en tiempo real.
• Mejorar la toma de decisiones mediante análisis de KPIs y operaciones optimizadas.

Enfoque

• Implementación de una plataforma de datos y análisis nativa de AWS totalmente integrada para la toma de decisiones en tiempo real.
• Diseño de la plataforma siguiendo el Well-Architected Framework de AWS para una base de datos segura.
• Construcción de un data lake robusto utilizando AWS Glue para integración y gestión de datos sin interrupciones.
• Implementación de una arquitectura sin servidor, impulsada por eventos, con AWS Lambda para procesamiento automático de datos.
• Integración de diversas fuentes de datos, incluyendo IoT, gestión de flotas y sistemas ERP.
• Uso de AWS Glue para catalogar conjuntos de datos, facilitando el análisis de metadatos y la gestión de esquemas.
• Desarrollo de análisis de 360 grados sobre clientes, vehículos y conductores utilizando servicios de AWS.
• Monitoreo de rendimiento y costos con CloudWatch para una gestión proactiva de la infraestructura.

Componentes Tecnológicos

• Cómputo: AWS Lambda, AWS Glue
• Integración de Datos: AWS Glue, AWS CodePipeline
• Almacenamiento: Amazon S3, Amazon Redshift
• Análisis: Amazon Athena, Amazon QuickSight
• Monitoreo: Amazon CloudWatch

Efectos Transformacionales

• Se lograron ahorros de costos superiores al 25 % utilizando el almacenamiento inteligente de Amazon S3 para almacenamiento, limpieza y curación de datos.
• Se ahorraron más de $80,000 en costos de licencias al migrar cargas de trabajo de ETL en la nube a AWS Glue y Kinesis.
• Se redujo el tiempo de resolución de problemas en un 40 % mediante el monitoreo automático de las cargas de trabajo de Glue.
• Reducción estimada del 30 % en los costos operativos gracias a la adopción de tecnologías sin servidor.