Soluzione completa di analisi e dati AWS

Cliente

Un leader nel settore della gestione dei rifiuti, che offre soluzioni per una raccolta, riciclaggio e smaltimento dei rifiuti efficiente, per migliorare l'efficienza operativa e la sostenibilità.

Sfida Aziendale

• Fonti di dati non integrate che causano report sparsi e consolidamento manuale.
• Piattaforma decentralizzata che ostacola la gestione dei dati e il controllo degli accessi.
• Processi manuali dei dati che portano a ritardi e incoerenze.
• Piattaforma frammentata che necessita di modernizzazione per i dati in tempo reale della flotta.
• Mancanza di analisi avanzate che limita la presa di decisioni proattiva.

Obiettivo Aziendale

• Consolidare diverse fonti di dati in un data lake AWS S3 per una singola fonte di verità.
• Sfruttare la scalabilità e la durabilità di Amazon S3 per un archiviazione e gestione dei dati efficiente.
• Utilizzare i servizi di analisi AWS per il trattamento dei big data e le capacità di machine learning.
• Abilitare ingestione e trattamento dei dati in tempo reale.
• Migliorare il processo decisionale grazie a insight basati sugli indicatori KPI e all'ottimizzazione delle operazioni.

Approccio

• Implementazione di una piattaforma dati e analisi nativa AWS completamente integrata per decisioni in tempo reale.
• Progettazione della piattaforma seguendo il Well-Architected Framework di AWS per una base dati sicura.
• Costruzione di un data lake solido con AWS Glue per un'integrazione e gestione dei dati senza soluzione di continuità.
• Implementazione di un'architettura senza server, basata su eventi, con AWS Lambda per l'elaborazione automatizzata dei dati.
• Integrazione di diverse fonti di dati, inclusi IoT, gestione della flotta e sistemi ERP.
• Utilizzo di AWS Glue per catalogare i dataset, facilitando l'analisi dei metadati e la gestione degli schemi.
• Sviluppo di analisi a 360 gradi su clienti, veicoli e conducenti utilizzando i servizi AWS.
• Monitoraggio delle prestazioni e dei costi con CloudWatch per una gestione proattiva dell'infrastruttura.

Componenti Tecnologici

• Computazione: AWS Lambda, AWS Glue
• Integrazione dei Dati: AWS Glue, AWS CodePipeline
• Archiviazione: Amazon S3, Amazon Redshift
• Analisi: Amazon Athena, Amazon QuickSight
• Monitoraggio: Amazon CloudWatch

Effetti Trasformativi

• Risparmio sui costi superiore al 25% grazie all'uso di Amazon S3 Intelligent Tiering per l'archiviazione, la pulizia e la curazione dei dati.
• Risparmio di oltre $80K in costi di licenza migrando i carichi di lavoro da ETL Cloud ad AWS Glue e Kinesis.
• Riduzione del tempo di risoluzione dei problemi del 40% grazie al monitoraggio automatizzato dei carichi di lavoro Glue.
• Riduzione stimata dei costi operativi del 30% grazie all'adozione di tecnologie senza server.