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Comment nous avons refondu une solution de reporting inefficace

Mise en place d'un data warehouse, d'un processus ELT, d'un portail client et de rapports pour une plateforme de messagerie américaine, avec à la clé un temps de développement réduit de 58 %.

Comment nous avons refondu une solution de reporting inefficace

[ Client ]

À propos du client

Le client est un éditeur américain de plateforme de messagerie.

400GB
Volume du data warehouse géré
40 %
De réduction du temps de design
58 %
De réduction du temps de développement global

[ Défi ]

Un système de reporting sans rigueur technique

Le client disposait d'un système de reporting pour sa messagerie, mais l'équipe de développement précédente l'avait mis en œuvre sans approche technique solide. Conséquences :

  • Chaque fonctionnalité avait été développée indépendamment de la solution globale, faute d'une approche réfléchie de l'architecture ;
  • Il était impossible de localiser une fonctionnalité donnée, car le projet mêlait un ensemble disparate d'outils et de technologies : environnements cloud et sur site, ainsi que plusieurs langages (Python, Perl, SQL et Bash) ;
  • La documentation était inexistante.

[ Solution ]

Construire la solution

Notre équipe a commencé par analyser la solution et les besoins d'optimisation. Elle a ensuite conçu l'architecture d'une nouvelle solution et proposé un ensemble d'outils logiciels évolutifs et économiques, nécessaires pour mettre en œuvre les fonctionnalités demandées.

Notre équipe a entièrement redéveloppé le data warehouse, le processus ETL, le portail client et les rapports. Nous avons ensuite permis un accès direct aux données dans le data warehouse multi-tenant.

Détails techniques

  • Le data warehouse représente 400 Go
  • Le processus ETL s'exécute une fois par jour et traite 1 Go
  • 150 tenants dans un seul data warehouse
  • 3 000 rapports générés et envoyés par e-mail chaque jour

Principales réalisations

Le résultat est une solution claire et bien documentée, qui s'adapte à la charge de travail réelle. La nouvelle version est économique pour ses propriétaires, car les coûts ne sont générés que pendant le traitement, et non en période d'inactivité. Notre équipe a réussi à :

Analyser la version précédente de la solution

Notre équipe a analysé la version précédente de la solution et documenté les exigences d'amélioration.

Élaborer une proposition de solution

Nous avons élaboré une nouvelle proposition de solution, comprenant une nouvelle architecture et la description des fonctionnalités d'envoi d'e-mails. Nous avons également proposé un ensemble d'outils logiciels pour le projet.

Assurer la transition

L'équipe a réalisé le projet et assuré une transition fluide de l'ancienne solution vers la nouvelle.

[ Résultats ]

Un impact qui compte

L'équipe a livré une solution simple, bien documentée et évolutive. La nouvelle version ne génère des coûts que pendant le traitement actif, et non en période d'inactivité, ce qui la rend particulièrement économique.

Une livraison 58 % plus rapide

Le temps de développement global a été réduit de 58 % par rapport au système d'origine, grâce à une architecture cohérente et à des outils clairement définis dès le départ.

Un design réalisé 40 % plus vite

Le design de l'application web a été accéléré de 40 % grâce à des composants réutilisables et à un design system bien structuré, appliqué à l'ensemble du portail client.

Économique et évolutive

La nouvelle solution est bien documentée et évolutive. Comme les coûts ne sont générés que lors du traitement actif, le client réalise d'importantes économies d'infrastructure.

[ Stack technique ]

Les technologies du projet

Data warehouse

Microsoft SQL Server

Back-end et ETL

Python

Infrastructure

AWS

Visuels

Comment nous avons refondu une solution de reporting inefficace, visuel 1

[ Études de cas ]

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Dmitry Klim
Dmitry Klim
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