AWS를 사용하여 종단간 데이터 저장 및 자동화된 수집 프레임워크를 개발했습니다.

고객

120개국에 걸쳐 30,000개 이상의 레스토랑에서 연간 400억 달러 이상의 매출을 창출하는 세계 최대 QSR 기업 중 하나입니다.

비즈니스 과제

• 단편화된 데이터 세트로는 개인화된 캠페인에 필요한 실시간 고객 데이터가 부족했습니다.
• 제품 혁신 및 참여를 위한 통찰력의 비효율적 활용
• 문제 해결을 위해 고객 내역 및 지원 데이터 통합이 필요함
• 배달 집계자와의 통합이 제한되어 속도 통찰력에 영향을 미침
• 취약한 데이터 기반이 고급 차단됨

사업 목표​

클라이언트는 옴니채널 영업 및 마케팅을 위한 분석을 활성화하는 것을 목표로 합니다.

• 3P 공급업체, 고객 데이터 플랫폼, POS 시스템을 포함한 다양한 소스 시스템의 데이터를 마이그레이션하고 통합할 계획입니다.
• 고객, 매장 및 제품 이니셔티브에서 분석 중심 혁신을 가속화하고자 함
• 문제 해결을 위해 고객 내역 및 지원 데이터 통합이 필요함
• "기초부터" 분석 기능을 개발하기 위한 타겟팅된 전략적 이니셔티브
• 사업 성장, 운영 효율성, 고객 만족도 및 고객 유지율 향상 에 중점을 둡니다 .

접근 방식

• Glue를 사용하여 서버리스 및 이벤트 기반 아키텍처를 채택하고 안전한 AWS 데이터 레이크를 구축했습니다.
• POS, ERP, 인구 통계, API Gateway 등 여러 데이터 소스를 통합하여 포괄적인 데이터 수집을 실현했습니다.
• Glue 크롤러를 활용해 안전한 S3 데이터 드롭 존을 구축하고, 데이터를 효과적으로 카탈로그화하고 분할합니다.
• 안전한 처리 및 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 보장하기 위해 PII(개인 식별 정보) 데이터 영역을 구현했습니다.
• 고객, 매장, 제품에 대한 통찰력을 얻기 위한 실시간에 가까운 분석을 통해 비즈니스 인텔리전스를 지원했습니다.
• CloudWatch와 Checkmk를 사용하여 CI/CD 파이프라인을 모니터링하고, 운영 문제에 대한 알림을 트리거하고 시스템 안정성을 보장했습니다.
• Confluence 기반 런북을 사용하여 운영을 관리하여 모니터링 및 문제 해결 프로세스를 효과적으로 촉진합니다.
• 투명성과 협업을 보장하기 위해 ServiceNow에서 진행 상황을 추적하고, 개발, 테스트 및 배포에 Agile 방법론을 적용했습니다.

기술 구성 요소

• AWS 서비스: Glue, Lambda, S3, Redshift, Snowflake, CloudWatch
• 모니터링 : CloudWatch, Checkmk
• 데이터 통합: API Gateway, Glue 크롤러
• ETL: AWS Glue, Pyspark
• 프로젝트 관리: Confluence, ServiceNow, Agile 방법론

변형 효과

• EC2 및 EMR 서버를 예약 인스턴스로 전환하여 30% 이상의 비용을 절감했습니다.
• Cloud ETL에서 AWS Glue와 Informatica로 워크로드를 마이그레이션하여 라이선스 비용을 10만 달러 이상 절감했습니다.
• Glue 워크로드의 자동 모니터링을 통해 문제 해결 시간을 20% 단축
• 고객 충성도, 참여도 및 유지율을 개선하기 위한 귀중한 통찰력을 제공하는 10개 이상의 고유한 데이터 제품 (Customer 360, Store 360 ​​등)