O cliente estava saindo de várias iniciativas de dados abortadas. Os dados permaneceram dispersos em sistemas não conectados, não existia uma infraestrutura centralizada e, acima de tudo: a gerência e as empresas haviam perdido a confiança na capacidade dos dados de produzir resultados concretos. O desafio não era apenas técnico: era necessário construir simultaneamente a infraestrutura, fornecer resultados visíveis rapidamente para restaurar a confiança e estabelecer as bases para uma cultura baseada em dados que não existia na organização.
Projeto e implementação do Data Hub
Uma operadora de transporte multiplicou as iniciativas de dados sem resultados. Sem centralização, sem cultura de dados, projetos abortados. Começamos o assunto do zero: estratégia, infraestrutura, casos de uso concretos e aculturação da equipe. Na saída: um DataHub operacional, 4 painéis em produção e 7 modelos de Data Science implantados.
Problématique
Solution
Ce que nous avons construit
Trabalhamos em todo o espectro de dados, da estratégia à industrialização, com uma abordagem em dois estágios: vitórias rápidas para demonstrar valor e, em seguida, implantação estrutural em todos os titulares de dados.
Etapa 1 — Auditoria e estratégia de dados. Avaliação da maturidade dos dados da organização, inventário das tecnologias existentes, mapeamento dos bancos de dados do grupo e estudo de impacto no SI. Definição da estratégia de dados, elaboração das especificações das ferramentas (ETL, hospedagem como Snowflake, ferramentas de análise) e soluções de benchmark.
Etapa 2 — Projeto e construção do DataHub. Arquitetura de infraestrutura na AWS, definição do ecossistema de dados, estabelecimento do ambiente. Desenvolvimento e industrialização de dutos de ingestão em Spark e Scala. Estabelecimento do ecossistema DevOps.
Etapa 3 — Implantação de casos de uso de BI. Análise das necessidades de negócios, mapeamento de dados e estruturas, implementação do Power BI e do Tableau. Entrega de 4 painéis em produção: drivers e gerentes de scorecard, atendimento na rede, painel de gerenciamento para COMEX.
Etapa 4 — Desenvolvimento e industrialização de 7 casos de uso. Data Science Classificação automática de incidentes (PNL), manutenção preditiva em material circulante (séries temporais), detecção e leitura de placas de veículos (visão computacional), análise de sentimentos e pesquisas de satisfação nas mídias sociais e previsão da rotatividade de clientes.
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