Data streaming dla zwinnych operacji biznesowych

Przetwarzanie danych pojazdów niemal w czasie rzeczywistym dla wiodącego europejskiego producenta OEM z branży motoryzacyjnej - rozwiązanie od MakoLab.
Podsumowanie
Zespół MakoLab odpowiedzialny za usługi data streaming nawiązał współpracę z wiodącym europejskim producentem z branży motoryzacyjnej (OEM) w celu modernizacji jego centrum danych pojazdów. Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy scentralizowaną, skalowalną architekturę wykorzystującą Apache Pulsar i Flink do przetwarzania danych zdarzeniowych niemal w czasie rzeczywistym. Rozwiązanie zintegrowało ponad 30 systemów źródłowych oraz ponad 100 systemów odbierających dane, jednocześnie rozwiązując wieloletnie problemy z jakością danych dzięki gruntownemu ich oczyszczeniu. Nasz elastyczny model zapewnia niezawodny przepływ danych, zgodność z przepisami oraz bezproblemową integrację. Efektem jest wydajna platforma zdolna do przetwarzania milionów zdarzeń, zapewniająca dostęp z niskim opóźnieniem do danych historycznych pojazdów oraz wspierająca responsywne, efektywne działanie aplikacji mobilnych i centrów obsługi klienta.
Klient
Sektor
Automotive
Usługa
Data streaming, wdrożenie nowej, skalowalnej architektury, integracja
Realizacja
Usprawnienie działania systemu, uporządkowanie danych, compliance
Dla wiodącego europejskiego producenta samochodów (OEM) wdrożyliśmy rozwiązanie z zakresu data streaming, które znacznie usprawniło działanie systemu klienta oraz pozwoliło na uporządkowanie danych, działanie w zgodności z przepisami oraz przyniosło wyższą satysfakcję klientów i optymalizację kosztów.

Szczegóły

Wyzwanie

Projekt wiązał się z kilkoma istotnymi wyzwaniami. Pierwszym z nich było zapewnienie niezawodnego przetwarzania ogromnych ilości danych na przestrzeni całego cyklu życia pojazdu: od produkcji i eksploatacji (w tym danych telemetrycznych z pojazdów połączonych) aż po zakończenie eksploatacji - zarówno dla nowo produkowanych, jak i starszych pojazdów, obejmujących ponad dwie dekady. Systemy legacy nie były w stanie nadążyć za rosnącymi wymaganiami dotyczącymi danych, co prowadziło do nieefektywności oraz niespójnych lub niekompletnych danych pochodzących z różnych źródeł.

Kolejnym wyzwaniem była zgodność z przepisami. Nasz klient jest zobowiązany do spełniania zmieniających się wymogów prawnych i dotyczących ochrony danych, co dodatkowo komplikuje zarządzanie danymi i zwiększa ryzyko operacyjne.

Wreszcie, opóźnienia i nieścisłości w dostępności danych powodowały spadek satysfakcji klientów, pochłaniały zbyt wiele czasu i generowały nadmierne koszty. Wszystko to podkreślało pilną potrzebę wdrożenia bardziej solidnej i skalowalnej infrastruktury danych.

Rozwiązanie

Aby sprostać tym wyzwaniom:

  • stworzyliśmy scentralizowaną, skalowalną architekturę systemową umożliwiającą wysokiej jakości przetwarzanie danych pojazdów niemal w czasie rzeczywistym, w modelu zdarzeniowym;
  • zbudowaliśmy rozwiązanie pobierające dane z ponad trzydziestu systemów źródłowych i udostępniające je ponad stu systemom odbierającym;
  • rozwiązaliśmy wieloletnie problemy z jakością danych, przeprowadzając kluczowe i gruntowne ich oczyszczenie podczas migracji z systemów legacy.

Nasze działania koncentrowały się zatem na zbudowaniu elastycznego modelu zdolnego do adaptacji do zmieniających się warunków operacyjnych i rynkowych, zapewniającego niezawodny przepływ danych oraz zwiększoną dokładność i płynną integrację w całym ekosystemie.

 

Kluczowe rezultaty
  • Wdrożenie trwałej, nowej architektury wspierającej dynamicznie rosnące potrzeby biznesowe dzięki usprawnieniom systemowym;
  • Platforma przetwarza obecnie miliony zdarzeń, zapewniając natychmiastowy dostęp do wysokiej jakości danych historycznych pojazdów;
  • Niezawodne dane są udostępniane użytkownikom końcowym za pośrednictwem aplikacji mobilnych i centrów obsługi klienta, co zwiększa przejrzystość i poprawia doświadczenie użytkownika;
  • System zapewnia niskie opóźnienie na poziomie poniżej 500 ms oraz wysoką dostępność, wspierając operacje w czasie rzeczywistym;
  • Pełna zgodność z regulacjami UE, w tym RODO i CAFE, jest utrzymywana dzięki solidnemu zarządzaniu danymi i architekturze.