Über Autoglas
Autoglass ist ein Unternehmen, das sich auf die Erbringung von Dienstleistungen für den Versicherungsmarkt und den Handel mit Glas und Autoteilen für Verbraucher, Werkstätten und Einzelhändler konzentriert. Das Unternehmen, das auf eine mehr als 50-jährige Geschichte zurückblickt, hat seinen Hauptsitz in Vila Velha, Espírito Santo, und verfügt über mehr als 70 eigene Geschäfte in ganz Brasilien, zusätzlich zu mehr als 900 akkreditierten.
Flexa Cloud und Autoglass sind langjährige Partner und während einer von Flexa durchgeführten Veranstaltung zum Thema Cloud Computing wurden bei Autoglass Engpässe in Bezug auf die Datenabfragezeit identifiziert. Aufgrund des hohen Datenvolumens führte das Unternehmen Abfragen in einer durchschnittlichen Zeit von 12 Stunden durch, und manchmal zeigte das Ergebnis am Ende der Verarbeitung Fehler, was ein Problem darstellte, da das Unternehmen schnelle Antworten benötigt.
Die Herausforderung x Lösung
Auf diese Weise wurde das Unternehmen in das Amazon Redshift Data Warehouse eingeführt, das als das beliebteste und schnellste Data Warehouse in der Cloud bekannt ist. Nach dem Interesse an Redshift begann das Flexa-Team mit der Implementierung des Data Warehouse. Dafür wurde ein über mehrere AWS-Netzwerke segmentiertes VPC-Netzwerk für eine bessere Verfügbarkeit und Sicherheit erstellt. Flexa Cloud nutzte Redshift als Data Warehouse und erstellte außerdem eine Maschine zur Visualisierung der gesammelten Daten mit eingeschränktem Zugriff und über Autoglass VPN.
Das Ergebnis
Durch die Implementierung von Redshift, das die Datenanalyse einfach und kostengünstig macht, hat Autoglass seine Datenabfragezeit von 12 Stunden auf nur 10 Minuten reduziert. Dank der hohen Leistung dieses Data Warehouse kann Autoglass jetzt Einblicke in der Zeit gewinnen, in der das Unternehmen sie benötigt, und das zu viel geringeren Kosten im Vergleich zu einer Investition in eine Infrastruktur vor Ort.
Kundenzufriedenheit
„AWS Redshift hat es ermöglicht, Abfragen durchzuführen, die zuvor in unserem Data Warehouse aufgrund des hohen Datenvolumens unpraktisch waren und in Sekundenschnelle reagierten – zuvor in Stunden und manchmal mit Fehlern! Unser Kunde ist mit dieser leistungsstarken DW in der Lage, Einblicke heute in der Zeit, die das Unternehmen benötigt, zu viel geringeren Kosten durchzuführen, wenn wir in eine spezifische Infrastruktur vor Ort investieren müssten“, sagt Otávio Massashi – Head of Data Science bei Autoglas.
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