Efficacité Opérationnelle
Conception d'un data warehouse AWS pour un leader de la mise en relation professionnelle
Quand une plateforme leader dans la mise en relation professionnelle a constaté que ses capacités en business intelligence étaient en phase de stagnation, Agilytic a mis en place une solution complète de data warehouse sur AWS. Découvrez comment cette transformation a permis d'améliorer leurs analyses et de renforcer leur avantage concurrentiel grâce à un pipeline ETL évolutif, basé sur AWS Glue et Amazon Redshift.
Pour protéger la confidentialité, nous pouvons modifier certains détails tout en préservant l'essence de notre contribution principale.
Contexte et objectifs
Notre client, un acteur majeur dans le domaine de la mise en relation professionnelle, nous a confié la mission de déployer une solution de data warehouse sur AWS, incluant un pipeline ETL optimisé.
Sans cette infrastructure, plusieurs risques pesaient sur son activité :
une stagnation de ses capacités de business intelligence ;
des opportunités analytiques non exploitées ;
une perte de compétitivité due à des processus d'ingénierie des données peu efficaces.
L'objectif était clair :
rendre ses opérations data plus efficaces ;
développer des capacités analytiques plus poussées pour obtenir des insights métiers plus pertinents ;
structurer durablement la gestion des données afin de soutenir sa croissance future.
Approche
Analyse et conception
Nous avons commencé par évaluer le modèle de données existant pour nous assurer qu'il répondait aux besoins du client. Ensuite, nous avons sélectionné les services cloud les plus adaptés, en nous appuyant sur les solutions Amazon.
Construction du pipeline ETL et intégration des données
L'étape clé a consisté à développer le pipeline ETL et connecter les différentes sources de données, pour ensuite les intégrer au data warehouse.
Pour cela, nous avons utilisé :
AWS Glue pour automatiser les processus ETL ;
Amazon Redshift comme solution de stockage de données évolutive.
Cette approche a permis de traiter efficacement de grands volumes de données, tout en offrant la flexibilité nécessaire pour accompagner la croissance de l'entreprise.
Résultats
Ce projet a apporté des améliorations majeures pour le client :
une meilleure business intelligence, en réalisant une partie des traitements directement dans le pipeline ETL pour obtenir des insights plus rapidement ;
de nouvelles opportunités d'analyse avancée, en exploitant les données de manière plus efficace et plus stratégique ;
une meilleure organisation des processus d'ingénierie des données.
Au final, ce data warehouse a permis à l'entreprise de mieux visualiser ses données et de prendre des décisions plus éclairées, tout en tirant parti d'analyses avancées pour se démarquer sur son marché.
Pour garantir la confidentialité, nous modifions parfois certains détails dans nos études de cas.