Implémentation d'un lac de données pour un traitement et une visualisation efficaces des données massives

Client

Le client est une société britannique de services de conseil en management qui aide des représentants de divers secteurs à gérer leurs données métier. La solution du client est une plateforme pilotée par l'IA permettant aux utilisateurs finaux d'exploiter le moteur d'analyse afin d'extraire de la valeur des données métier brutes. Cette plateforme aide à créer des relations commerciales créatives et à découvrir de nouvelles opportunités commerciales.

Défi : Trouver une approche efficace pour la collecte, l'analyse, le traitement et la visualisation des données

Opérant dans divers domaines, notamment la finance, la santé, la gestion, le conseil, etc., le client a inévitablement dû faire face au défi de gérer de gros volumes de données brutes non structurées et s'est tourné vers DataSqueeze avec le besoin de construire des Data Lakes et de fournir une solution BI pour un traitement des données plus efficace. Le client avait besoin d'une solution pour faciliter des processus tels que la collecte, l'analyse et la visualisation des données.

Solution : Solution d'intelligence d'affaires pour permettre la surveillance en temps réel des flux de travail au sein d'une organisation

L'un des domaines du client est la banque et la finance. Les dirigeants de ce secteur sont constamment à la recherche d'une approche fiable et cohérente pour gérer les données. Une telle approche soutient tous les processus liés à la gestion de documents juridiques ainsi qu'aux documents d'entreprise, aux accords clients, etc., afin d'éliminer les erreurs et de gagner la confiance des consommateurs.

Les entreprises coopèrent avec le client afin de pouvoir exploiter une solution basée sur l'IA pour répondre aux principales questions commerciales. Une solution axée sur les données nécessite l'implication de scientifiques des données pour apporter leur expérience et leur expertise dans le traitement de la Big Data.

Lorsqu’elles sont stockées dans un Data Lake, les données fournies par les utilisateurs finaux deviennent accessibles à l’IA et peuvent être exploitées pour fournir aux utilisateurs finaux des informations précieuses sur diverses requêtes liées à la gestion des risques, au travail d’équipe, à l’état d’avancement des projets, aux plannings, aux périodes d’inactivité, à la gestion des incidents, etc.

Un moyen rationalisé et optimisé de traiter les données est le noyau d'une solution propulsée par l'IA. DataSqueeze a été mis au défi de fournir des services de data science pour améliorer la performance et l'efficacité de la solution du client.

L'équipe DataSqueeze a entamé un processus de développement étape par étape pour relever le défi du client et livrer une solution robuste.

1. les organisations financières du Royaume-Uni ont adopté une chaîne d'approvisionnement documentaire, incluant les étapes suivantes :

• Collecte de documents
• Accumulation de documents
• Traitement des commandes

Les documents proviennent de multiples sources et dans différents formats. La nature chaotique des documents recueillis et l'absence de répertoire commun empêchent d'extraire de la valeur de la Big Data pour d'autres usages importants.

2. L'équipe DataSqueeze a travaillé avec des données non structurées provenant de différentes sources, telles que celles listées ci-dessous :

• Données du projet
• Réunions
• Identité numérique
• Planning de travail
• Données d'inspection
• Données sur les risques
• Etc.

Il était nécessaire de fournir la solution permettant de transformer la Big Data brute en enseignements pertinents.

3. DataSqueeze a développé des Data Lakes pour agréger des données brutes dans différents formats et stocker les données dans des fichiers. Nous avons utilisé les services open source suivants pour rendre les données disponibles pour l'analyse et la visualisation :

• Apache NiFi pour l'ingestion de données
• Cloudera CDH en tant que plateforme de gestion de données
• Apache Oozie pour le flux de travail de traitement de données
• Apache Spark en tant que moteur de traitement de données
• HDFS (brut et parquet) pour le stockage des données
• Apache Kudu pour l'analyse de données
• Apache Impala pour l'analyse de données

L'implémentation du Data Lake a permis de structurer les données métier, ce qui a ensuite permis d'utiliser des composants open source pour fournir une solution de BI répondant aux besoins du client.

4. Puisque les utilisateurs finaux nécessitent un accès fluide aux données présentées de manière visuellement attrayante, la solution du client offre une interface conviviale. Les données traitées et classées deviennent accessibles via des tableaux de bord interactifs. Ces tableaux de bord exploitent les données des Data Lakes pour fournir des enseignements complets. En conséquence, la solution facilite la surveillance en temps réel des flux de travail métier au sein de l'organisation et offre une représentation visuelle pour une meilleure prise de décision.

Résultat : Amélioration des KPI et impulsion au développement commercial basé sur la data

Le client a fourni à l'équipe DataSqueeze des données brutes à utiliser pour développer une solution BI. En se basant sur les données fournies par le client et en utilisant des composants open source, DataSqueeze a adapté et livré un produit minimum viable pour répondre aux besoins essentiels des utilisateurs finaux, tout en exploitant des bases de données et en prenant en compte les besoins des consommateurs des services du client, au sein d'une solution BI efficace.

La solution Data Lake permet à la fois aux employés et aux managers travaillant dans l'industrie de prendre des décisions accélérées basées sur les données, de suivre les tendances du marché, d'atteindre de meilleurs KPI, d'identifier de nouvelles sources de revenus et des opportunités commerciales.

Notre équipe a fourni des services de données prêts à l'emploi pour aider les utilisateurs finaux à résoudre des problèmes critiques pour l'entreprise et favoriser l'amélioration continue des processus commerciaux.