Solution de gestion des données d'investissement avec un environnement Cloud AWS

Client

Le client est un groupe de spécialistes en investissement qui a sollicité DataSqueeze afin d'obtenir une solution de données pour leur plateforme d’investissement immobilier.

Le développement d'un pipeline de données complet sur le Cloud a nécessité une intégration de bout en bout avec l'application web pour traiter les entrées des utilisateurs et permettre toutes les fonctionnalités de gestion des investissements qui permettraient aux partenaires généraux de prospérer sur des opportunités d'investissement fructueuses en élaborant une stratégie d'investissement réussie.

Défi

Développer une solution depuis zéro est toujours une tâche difficile, car cela nécessite un alignement constant et un équilibre entre les exigences techniques et la vision du succès du client.

Nous avons été mis au défi de développer une solution de données développée de A à Z, en tenant compte des différents formats d'entrée de données, tels que les fichiers Excel et les PDF, et de leur traitement, enrichissement et intégration corrects pour permettre toutes les fonctionnalités prévues dans l'application web en cours de développement en parallèle.

Notre objectif principal était de développer deux plateformes en parallèle et de les intégrer, afin qu'à la fin, notre équipe dispose d'une solution complète et intégrée offrant des fonctionnalités, une expérience agréable aux utilisateurs et une vision globale des performances et des stratégies commerciales.

Solution : Modèles d'entrée de données & pipeline sur l'environnement cloud AWS pour l'intégration avec une application web

L'équipe DataSqueeze a commencé par analyser l'entreprise du client afin de comprendre pleinement ses besoins et exigences. Le projet a été découpé en phases pour livrer un MVP et permettre au client de tester son produit en conditions réelles.

• Les rapports de données et de performance d'un groupe d'utilisateurs potentiels ont été collectés et analysés en détail pour cartographier et comprendre les données à traiter, les formats d'entrée et les indicateurs utilisés, parmi d'autres particularités.
• Des templates d'entrée ont été créés pour permettre une manière standardisée et efficace d'alimenter l'application avec des données et rapports de performance des investissements. Microsoft Excel a été utilisé pour simplifier le processus pour les utilisateurs habitués à ce format.
• Des exemples de formats de fichiers d'entrée structurés et non structurés ont été collectés et traités pour l'extraction de données et intégration avec le Cloud environnement utilisant Python, Lambda Functions et d'autres Traitement des big data AWS ressources.
• Les données intégrées ont été enrichies et modélisées de manière structurée pour fournir des KPIs calculés, des indicateurs de performance et des informations stratégiques. Visualisation de la data a également été développée à l'aide d'une application Flask pour offrir un accès instantané aux indicateurs d'investissement.
• La solution de données a été intégrée à l'application web via une API pour recevoir des entrées et alimenter l'application avec des données d'investissement et des métriques de manière sécurisée.
• CI/CD a été mis en œuvre en utilisant Github Actions pour permettre une infrastructure entièrement intégrée.

Nous avons achevé le développement d'un MVP en 6 mois avec une équipe projet élargie de 5 professionnels : un chef de projet, un ingénieur data AWS , un analyste des données, un consultant métier et un superviseur technique.

Architecture de solution

Résultat : Processus rationalisés et gestion des investissements simplifiée

Notre équipe a construit une infrastructure cloud fiable basée sur AWS qui permet d'extraire et de traiter les données d'investissement des utilisateurs pour simplifier et valoriser la gestion des investissements.

En conséquence, nous avons fourni au client une solution de service de données gérée pour la gestion des investissements, répondant à ses besoins métier grâce à des optimisations telles que la réduction du temps de traitement des données, la diminution des erreurs et des risques de sécurité, accès instantané aux indicateurs d'investissement, ainsi que la standardisation et la simplification des processus pour les gestionnaires de fonds.

L'équipe DataSqueeze a connecté la solution data à l'application web du client via une API et fourni la visualisation des données via une application Flask. Le client peut désormais ingérer et exploiter les données de manière sûre, pratique et efficace pour élaborer une stratégie d'investissement réussie.