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Data Reply a migré le lac de données sur site du fabricant de véhicules B2B vers le nuage AWS afin de garantir une analyse flexible et rentable.
L'un des principaux objectifs de MAN Truck & Bus est d'offrir des services qui aident les gestionnaires de flotte à entretenir, réparer et gérer les véhicules. Pour cela, le constructeur automobile B2B s'appuie sur les progrès constants de la technologie, ce qui implique la mise en place d'une base solide pour la gestion des données.
En 2016, afin de regrouper les initiatives de reporting et de science des données, MAN Truck & Bus a demandé à Data Reply de développer un lac de données sur site, que les consultants ont construit et qu'ils gèrent depuis. Cependant, des options plus innovantes n'ont pas tardé à voir le jour.
MAN Truck & Bus dispose d'un paysage informatique dispersé dans de nombreux départements. Les données sont produites et collectées dans une myriade d'applications, de bases de données et de systèmes . Certaines d'entre elles remontent à 30 ans ou plus et se présentent sous de nombreux formats différents. Data is produced and collected in a myriad of applications, databases and systems. Some of it dates back 30 years or more and comes in many different formats. Le premier lac de données était basé sur Cloudera Hadoop et Apache Kafka.
Mais avec la montée en puissance des grands fournisseurs de cloud, cette approche s'est rapidement révélée beaucoup moins évolutive et flexible que leurs services en pleine croissance. MAN Truck & Bus a donc lancé un projet de migration vers le nuage AWS et, une fois de plus, l'entreprise s'est appuyée sur l'expertise de Data Reply.
La pièce maîtresse du lac de données est le compte AWS central, où les données sont réparties entre plusieurs buckets S3 en fonction de leur système d'origine. Ce compte est également utilisé par les pipelines ETL AWS Glue, qui préparent des paquets de données pour une myriade d'applications.
L'étape préparatoire la plus importante est le masquage des informations sensibles, par exemple sur la base du GDPR . Les problèmes de confidentialité peuvent être évités en effectuant ces étapes dans le compte principal. En parallèle, un service supplémentaire permet à d'autres comptes de transférer les données en texte clair, pour autant qu'il existe des motifs légitimes et des autorisations appropriées.
Outre le compte principal, il existe également un certain nombre de comptes créés pour des cas d'application spécifiques. Conformément aux meilleures pratiques en matière d'accès aux comptes croisés AWS, une autorisation de lecture peut être accordée pour les données requises.
Les développeurs d'applications de traitement de données peuvent utiliser leurs technologies préférées sans rendre l'infrastructure du compte principal inutilement complexe. L'équipe chargée des opérations peut ainsi consacrer plus de temps à l'approvisionnement et à la maintenance de ces applications.
Data Reply et Man Truck calibrent les services Cloud AWS selon des normes individuelles.
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Data Reply garde un œil sur toutes les données collectées et peut en gérer l'accès à une échelle très granulaire. Cela permet aux utilisateurs finaux de l'entreprise de se concentrer sur la création de valeur ajoutée pour l'entreprise, plutôt que sur la collecte laborieuse de données à partir d'une multitude de systèmes dans une variété de formats de fichiers.
Bien que Data Reply propose des modèles et une assistance supplémentaire aux data scientists et aux analystes de MAN Truck & Bus, c'est en fin de compte à chaque utilisateur de décider des technologies qu'il souhaite utiliser pour son cas d'application. Data Reply met les données à disposition dans des formats modernes et répandus tels que Parquet ou Avro.
Les informations sensibles sont protégées automatiquement.
Data Reply
Data Reply est la société du groupe Reply offrant une large gamme de services d'analyse avancée et de données alimentées par l'IA. Nous opérons dans différentes industries et fonctions commerciales, en travaillant directement avec des professionnels de niveau exécutif et des directeurs généraux leur permettant d'obtenir des résultats significatifs grâce à l'utilisation efficace des données.