Wichtige Details

Migration der Vor-Ort-Infrastruktur in die Azure-Cloud-Plattform, um eine digitale Lieferkette mit IoT-Sensoren, Echtzeitverarbeitung und Analyse des Kundenverhaltens zu ermöglichen.

Kunde

Der Kunde ist ein Lebensmitteldienstleistungsunternehmen, das sich an ESSID Solutions mit der Bitte um eine digitale Transformation des Lieferkettenmanagements wandte. Die bestehende On-Premise Datenarchitektur war veraltet und nicht für die Echtzeitanalyse von IoT-Sensoren geeignet.

Die Migration auf eine Cloud-Infrastruktur mit Data Lake war erforderlich, um eine durchgängige Transparenz der Geschäftsprozesse zu ermöglichen und die digitale Transformation im gesamten Unternehmen voranzutreiben.

Herausforderung: Veraltete Datenbestände vor Ort, die in die Cloud migriert werden sollen, mit IoT-Sensoren, die eine hohe Last verarbeiten

Die digitale Transformation in der Lieferkette setzt eine Vielzahl von Veränderungen in der bestehenden Dateninfrastruktur vor Ort voraus. Unser Hauptziel war es daher, eine gründliche Migrationsstrategie zu entwickeln, die sich auf die Aktivierung von Cloud-Funktionalitäten und die Schaffung eines nahtlosen Datenflusses konzentriert. Der IoT-Output musste mit der neuen Cloud-Infrastruktur verbunden werden, um einen umfassenden Überblick über die aktuellen Geschäftsprozesse, einschließlich der Kundenverhaltensmuster, zu erhalten.

Die renovierte Cloud-Einrichtung wurde so konzipiert, dass sie skalierbar ist und große Mengen an IoT-Echtzeitdaten von Tausenden von Lastwagen und Kühlschränken verarbeiten kann.

Lösung: Migration von lokaler zu Azure Data Lake basierter Cloud-Infrastruktur

Unser Team von Big Data-Ingenieure haben die Bedürfnisse und Anforderungen des Kunden gründlich analysiert. Das Projekt wurde in mehreren Phasen durchgeführt, um eine sichere Migration in die Cloud ohne Betriebsunterbrechungen zu ermöglichen.

• IoT-Daten von Mobiltelefonen und Druckern wurden in regelmäßigen Abständen gesammelt.
• Sensordaten von Logistikfahrzeugen wurden an Azure Event Hub gesendet und die unstrukturierten Daten wurden in Azure Datensee.
• Die Analyse wurde durchgeführt mit Azure-Datenbausteine und Azure ML wurde verwendet, um das Kundenverhalten zu analysieren.
• Die verarbeiteten Daten wurden in das Azure Warehouse übertragen.
• Zur Verbesserung der Berichterstattung und Visualisierung wurde ein Echtzeit-Dashboard erstellt.

Die Cloud-Migration wurde in 7 Monaten von einem Team aus 6 Fachleuten abgeschlossen: Azure-Big-Data-Architekt, zwei Dateningenieure, ein Qualitätssicherungsspezialist und zwei BI-Ingenieure.

Architektur der Lösung:

Mehrstufig optimierte Vertriebspläne:

Ergebnis: Effiziente Echtzeit-Datenverarbeitung für eine ganzheitliche Sicht auf die Geschäftsabläufe

Unser Team hat eine zuverlässige Cloud-Infrastruktur aufgebaut, die auf Azurblau die den ununterbrochenen Datenfluss und die Verarbeitung von IoT-Daten in Echtzeit verbessert. Als Ergebnis wurde der alte Datenverwaltungsansatz in ein modernes Datenökosystem mit verbesserter Überwachung und Analyse umgewandelt.

Das Team von ESSID Solutions hat außerdem Cloud-basierte Echtzeitdienste mit IoT-verbundenen Geräten, einschließlich Sensoren und Temperaturreglern, verbunden, um proaktive Entscheidungen und eine transparente Infrastruktur zu ermöglichen. Der Kunde kann nun die Muster des Einkaufsverhaltens seiner Kunden unabhängig vom Datenvolumen automatisch analysieren und verfügt über eine leistungsstarke Datenverarbeitungszentrale mit Echtzeit-Analysen und Berichten.