Gestion de la chaîne d'approvisionnement alimentaire – Transformation numérique avec Azure Data Lake et IoT Hub

Client

Le client est une entreprise de restauration qui a sollicité DataSqueeze pour une transformation digitale de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. L'architecture des données sur site était obsolète et ne convenait pas aux analyses en temps réel des capteurs IoT.

La migration vers une infrastructure cloud avec un Data Lake était nécessaire pour permettre une visibilité de bout en bout des processus métiers et permettre la transformation numérique à travers l'entreprise.

Défi : Migration des actifs de données obsolètes sur site vers le cloud avec un traitement de charge élevée des capteurs IoT

La transformation numérique de la chaîne d'approvisionnement suppose une large gamme de changements dans l'infrastructure de données existante sur site. Ainsi, notre objectif principal était de développer une stratégie de migration approfondie qui se concentrerait sur l'activation des fonctionnalités Cloud et la création d'un flux de données fluide. La sortie IoT devait être connectée à la nouvelle infrastructure Cloud pour promouvoir une vue d'ensemble complète des processus métier actuels, y compris les comportements des clients.

La configuration cloud rénovée a été conçue pour être évolutive et capable de gérer de grandes quantités de données IoT en temps réel provenant de milliers de camions et de réfrigérateurs.

Solution : migration de l'infrastructure sur site vers une infrastructure cloud basée sur Azure Data Lake

Notre équipe d'ingénieurs Big Data a soigneusement analysé les besoins et exigences du client. Le projet a été livré en plusieurs phases pour migrer en toute sécurité vers le cloud sans perturber l'activité.

• Les données IoT provenant de mobiles et d'imprimantes étaient collectées à intervalles réguliers.
• Les données des capteurs des camions logistiques ont été envoyées vers Azure Event Hub et les données non structurées ont été transférées vers Azure Data Lake.
• L'analyse a été effectuée avec Azure Databricks et Azure ML a été utilisé pour analyser le comportement des clients.
• Les données traitées ont été envoyées vers Azure SQL Data Warehouse.
• Un tableau de bord en temps réel a été créé pour améliorer les rapports et la visualisation.

La migration Cloud a été achevée en 7 mois par une équipe de 6 professionnels : architecte big data Azure, deux ingénieurs data, un spécialiste en assurance qualité et deux ingénieurs BI.

Architecture de solution :

Plans de distribution optimisés à plusieurs niveaux :

Résultat : Traitement efficace des données en temps réel pour une vue d'ensemble des opérations commerciales

Notre équipe a construit une infrastructure cloud fiable basée sur Azure qui amplifie le flux de données ininterrompu et le traitement des données IoT en temps réel. En conséquence, l'approche traditionnelle de gestion des données a été transformée en un écosystème de données moderne avec une surveillance et des analyses améliorées.

L'équipe DataSqueeze a également relié des services cloud en temps réel aux appareils IoT connectés, y compris des capteurs et des contrôleurs de température, pour permettre une prise de décision proactive et une infrastructure transparente. Le client peut désormais analyser automatiquement les comportements d'achat des clients, quel que soit le volume de données, et dispose d'une puissante plateforme de traitement des données avec des analyses et des rapports en temps réel.