Plate-forme cloud pour l'analyse des données

Azure

Intelligence économique

Cloud

Analyse des données

Gestion des données (DMS)

Le service de migration vers cloud a permis à l'entreprise de rationaliser l'analyse des données et l'automatisation au sein de sa plateforme d'entreprise.

Client

Industrie

eCommerce

Région

Allemagne

Client depuis

2019

Notre client est l'un des plus grands détaillants multicanaux de vêtements, d'outils et d'accessoires spécialisés.

Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.

Défi

Le client est venu nous voir avec une plateforme d'entreprise caractérisée par la non-évolutivité et le manque d'automatisation. Cela a poussé notre client à se tourner vers une solution cloud basée sur Power BIqui permettrait de stocker les données en toute sécurité, de multiplier les possibilités d'analyse et d'optimiser les processus commerciaux.

Solution

Innowise a migré une solution existante sur site vers le cloud, en créant des marts de données et en améliorant les tableaux de bord avec des analyses.

MARTS DE DONNÉES

Nos ingénieurs ont développé des marts de données: Opérations, gestion des ressources humaines, finances, logistique et commerce électronique. Il s'agit de télécharger des données à partir de différentes sources telles que les API internes, Salesforce et Google Analytics, de les transformer et de les charger dans le stockage de données final. Au départ, il y avait une masse de données à transférer. De plus, toutes ces données étaient dispersées. En outre, il y avait beaucoup d'incohérences et des données contaminées. Malgré cela, nous avons réussi à rendre le processus de transfert le moins pénible possible.

DES TABLEAUX DE BORD ACTUALISÉS AVEC DES ANALYSES

La solution actuelle permet de stocker les données et de les maintenir cohérentes ; les données sont rafraîchies quotidiennement par défaut. Les résultats de l'analyse des données sont affichés sur des tableaux de bord exploitables avec des analyses des opérations internes, de la gestion des ressources humaines, des finances, de la logistique et des campagnes de marketing. Chaque utilisateur peut personnaliser les tableaux de bord en fonction de ses besoins, choisir une vue préférée et ajouter les paramètres requis. Cela permet de surveiller en permanence la situation et de réagir plus rapidement et plus efficacement aux changements.

AUTOMATION

Nous avons mis en œuvre l'automatisation du cycle de travail complet, depuis l'extraction des données jusqu'à la création de marges de données et de tableaux de bord, en passant par le filtrage et le mappage. Bien que le transfert de données ait été entravé par l'incohérence des données et certaines particularités concernant la représentation des données (tréma germanique dans l'orthographe), nous avons tout mis en œuvre pour que toutes les données provenant de différentes sources soient disponibles au sein d'une plateforme Power BI.Cela permet à notre client de suivre le parcours de l'acheteur depuis sa première visite sur le site (grâce aux données de Google Analytics) jusqu'à son historique d'achat (grâce aux données de Salesforce). Ceci est précieux pour obtenir des campagnes plus ciblées basées sur les caractéristiques du comportement de l'acheteur.Il est également utile pour le processus de livraison qui couvre la passation d'une commande sur le site, l'envoi d'une notification au service logistique pour collecter la commande et l'envoyer à l'acheteur, la notification automatique de l'acheteur, la livraison proprement dite et l'envoi d'un formulaire pour laisser des commentaires sur le service/produit fourni.De plus, grâce aux travaux d'automatisation que nous avons réalisés, les informations sur les marchandises, les articles, les prix, les soldes actuels et la disponibilité en stock sont synchronisées entre les systèmes comptables internes et le site web en temps réel.

Technologies et outils

Principaux langages de programmation

Python, Scala, SQL

Bibliothèque

DAX

Services cloud

Azure Data Factory, SSAS, Azure DevOps, Power BI, Salesforce Cloud

Applications web

Google Analytics

Processus

CHOIX DE LA TECHNOLOGIE

Nous avons recommandé les technologies et les services qui répondaient le mieux aux besoins du client en fonction des spécifications et des exigences. Ainsi, Power BI est un outil puissant d'analyse rapide et de création de tableaux de bord. Databricks est un Spark amélioré qui permet une analyse et une transformation des données rapides et flexibles avec Python, Scala, R et SQL. Azure Data Factory crée efficacement des pipelines à partir d'opérations préconstruites, réduit le nombre d'erreurs de pipeline et accélère l'ensemble du processus de développement.

MÉTHODOLOGIE

Comme méthodologie pour le cycle de vie du développement logiciel, nous avons choisi Scrum: des rassemblements quotidiens le matin et le soir, mais pas de rétro et de sprints en tant que tels. Les versions ont été faites immédiatement après l'implémentation/la correction de la fonctionnalité. Pendant le projet, toute la communication entre notre équipe de développement et le client s'est faite via Teams. Le suivi du temps a été effectué dans BCS.

Chaque phase de développement a été complétée par des tests unitaires et manuels afin que nous puissions détecter et corriger les bogues les plus mineurs le plus tôt possible pour éviter qu'ils ne deviennent des problèmes.

Équipe

Chef d'équipe

Architecte de solutions

Ingénieurs en données

Développeurs en intelligence économique

Analyste commercial

Chef de projet

Résultats

Nous avons créé un système automatisé tolérant aux pannes pour collecter, stocker, traiter et analyser rapidement les données. Afin de garantir un fonctionnement rationnel du système, nous n'avons pas lésiné sur les ressources et avons utilisé des clusters extrêmement puissants. Afin d'assurer la tolérance aux pannes du système, nous avons fourni un code d'une clarté maximale avec des journaux écrits en évidence pour comprendre immédiatement ce qui ne va pas.
Le client a obtenu une plateforme pratique alimentée par cloud, avec analyses de données et des prévisions affichées dans des tableaux de bord, afin d'utiliser ces informations pour prendre des décisions efficaces fondées sur les données.

Durée du projet

Octobre 2021 - avril 2022

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