Solución de modernización de datos geoespaciales

Cliente

Un proveedor líder estadounidense de inteligencia de seguridad de corredores, especializado en fortalecer la resiliencia de las redes de energía mediante la integración innovadora de IA y datos de múltiples fuentes.

Desafío Comercial

• Infraestructura obsoleta/ problemas de escalabilidad y rendimiento para el procesamiento de datos satelitales en tiempo real.
• Sistemas de almacenamiento fragmentados que crean ineficiencias en la gestión de datos.
• Falta de integración de datos en tiempo real que limita las capacidades analíticas.
• Flujos de trabajo manuales que reducen la eficiencia y aumentan la complejidad.
• Riesgos de seguridad y cumplimiento derivados de una arquitectura fragmentada.

Objetivo Comercial

• Reducir los cortes de energía utilizando análisis geoespaciales avanzados.
• Mitigar los riesgos de incendios y vegetación con datos satelitales.
• Crear una solución de gestión de riesgos en tiempo real.
• Automatizar la clasificación de riesgos de infraestructura para mejorar la eficiencia.
• Innovar continuamente mediante un laboratorio de ML geoespacial.

Enfoque

• Analizó la plataforma de datos geoespaciales con AWS y desarrolló planos de modernización.
• Migró datos de proveedores de imágenes satelitales y sistemas locales a AWS Analytics.
• Integró aplicaciones en la nube para mejorar el rendimiento y la escalabilidad.
• Automatizó la ingestión de datos en tiempo real y programada mediante arquitectura sin servidor.
• Usó AWS Lambda y Fargate para procesamiento e integración basados en eventos.
• Habilitó análisis avanzados con Machine Learning geoespacial en SageMaker.
• Almacenó datos espaciales en RDS PostgreSQL para análisis.
• Creó una arquitectura integrada para procesamiento de imágenes escalable y ETL.

Componentes Tecnológicos

• Computación: AWS Lambda, AWS Fargate, AWS Glue
• Almacenamiento: Amazon S3, RDS PostgreSQL
• Procesamiento de Datos y Análisis: Amazon SageMaker, Jupyter Notebooks
• Gestión de Datos: MongoDB Atlas, Amazon Redshift

Efectos Transformacionales

• Logró un ahorro de costos superior al % con los planes de ahorro de AWS y reservas de instancias para cargas de trabajo de EC2 y Fargate.
• Ahorro de más de $150K en costos de licencias al migrar cargas de trabajo de ETL en la nube a AWS Glue y Kinesis.
• Reducción del tiempo de resolución de problemas en un 15% mediante monitoreo automatizado de cargas de trabajo.
• Habilitó más de 10 productos de datos geoespaciales como riesgos de vegetación, potencial de incendios y auditoría de activos.