Een AWS-datawarehouse bouwen voor een toonaangevend platform voor professionele matching

Context en doelstellingen

Onze klant, een belangrijke speler in professionele matching, vroeg Agilytic een volledige datawarehouseoplossing (DWH) op AWS uit te rollen, inclusief een efficiënte, gestroomlijnde ETL-pipeline.

Zonder die infrastructuur liep de klant grote risico's, zoals stagnatie van de businessintelligencemogelijkheden en gemiste kansen op waardevolle analyse-inzichten. Inefficiënte dataengineeringpraktijken konden zijn concurrentievoordeel ondermijnen.

Dit strategische project had drie hoofddoelen:

• Een efficiëntere datawerking

• Betere analysemogelijkheden voor diepere bedrijfsinzichten

• Een meer gestructureerde en duurzame aanpak van databeheer om groei op lange termijn te ondersteunen

Aanpak

Het project verliep in 2 fasen.

In de eerste fase beoordeelde het team het bestaande datamodel voor het DWH, zodat het aansloot op de eisen van de klant. Het selecteerde geschikte clouddiensten voor de uitrol en koos daarvoor het aanbod van Amazon.

In de tweede fase draaide het om de ETL-pipeline bouwen, verbindingen leggen met verschillende databronnen en die integreren met het DWH. Het team gebruikte:

• AWS Glue voor automatische ETL

• Amazon Redshift als schaalbaar datawarehouse

Zo kon het team grote datavolumes efficiënt verwerken, met flexibiliteit en schaalbaarheid voor verdere groei.

Resultaten

Het project leverde belangrijke positieve resultaten op:

• Snellere business intelligence doordat bewerkingen in de ETL gebeuren in plaats van in de BI-tool, met tijdigere inzichten als gevolg

• Nieuwe mogelijkheden voor geavanceerde analyses, zodat de klant meer uit zijn data haalt

• Meer structuur in de dataengineeringactiviteiten

Het datawarehouse gaf de organisatie beter zicht op haar werking en ondersteunde betere beslissingen. Zo kon ze geavanceerde analyses benutten voor een concurrentievoordeel.