4x schnellere Rückerstattungs-Validierung
Unser Team hat den Erstattungsprozess optimiert und verschiedene Funktionen des RPA-Tools genutzt, um die Verarbeitungszeit drastisch zu verkürzen und die Fehlerwahrscheinlichkeit zu verringern.
4x
schnellere Datenverarbeitung
Leichter
Zugriff und leichte Zusammenarbeit
Hohe
Skalierbarkeit der Ressourcen
Business Case
Unser Kunde Cariad, ein Mitglied der Volkswagen Group, strebte nach schnellerer Datenverarbeitung, nahtlosem Fernzugriff und verbessertem Reporting. Große Datenmengen werden durch die ständig wachsende Zahl von IT Services im Automobilbereich generiert. Die umfangreiche Analyse dieser Daten ist für den Automobilhersteller wichtig, um die Customer Experience kontinuierlich zu verbessern und eine schnellere Markteinführung neuer Funktionen bei optimierten Kosten zu erreichen.
Cariad
Mitglied der Volkswagen Group
Lösung
Unser Team migrierte die bestehende Big Data Analytics Plattform vollständig in die Cloud (AWS). Der S3-basierte Datenspeicher wurde entsprechend weltweiter Best Practices optimiert. Die Rohdaten wurden aus mehreren Quellen in verschiedenen Formaten eingespeist und in S3-Landing Buckets gespeichert. Ein Data Lake im Parquet-Format wurde in S3 erstellt, um die gesamte Datenverarbeitung zu beschleunigen. Die verarbeiteten Daten werden in Redshift (AWS spaltenorientierte DB) und/oder Postgres geladen.
Dabei werden ETL-Transformationen angewandt, um den Kontext und einen besseren Einblick in die Daten zu ermöglichen und somit die Business Intelligence für eine bessere Entscheidungsfindung zu steigern. Nach Einrichtung der ETL-Prozesse erstellte das Data-Warehouse-Team neue interaktive Analyse-Dashboards in Tableau und Grafana.
Vorteile
- 4x schnellere Datenverarbeitung
- Leichter Zugriff und leichte Zusammenarbeit
- Hohe Skalierbarkeit der Ressourcen
- Verarbeitung und Analyse einer größeren Datenmenge zu geringeren Gesamtkosten
- Kostensenkung für die Speicherung von historischen Daten mit AWS S3
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