Car RentalReal Time Analytics
Il cliente
Il nostro cliente è un’azienda leader nel settore car rental che opera su tutto il territorio italiano e nell’Europa dell’est, rivolgendosi a clienti business e privati.
Lo stato dell’arte
L’azienda negli anni ha stretto accordi con differenti broker per la gestione dei preventivi e delle prenotazioni delle vetture. Nello specifico, i dati sui preventivi, che non sempre si traducono in prenotazioni, vengono memorizzati su un database relazionale. L’azienda ha quindi manifestato le seguenti criticità:
- I dati rimanevano inutilizzati e presentavano record duplicati;
- Risultava difficile integrare dati provenienti da sorgenti differenti;
- Il monitoraggio e la visualizzazione avrebbero richiesto lunghi tempi di sviluppo ed elevati costi se realizzati con le tecnologie in uso all’azienda.
La sfida
L’azienda si è quindi rivolta a Koros Consulting perché sviluppasse una soluzione integrata per l’analisi in real- time dei dati tramite la realizzazione di una pipeline e di una dashboard che consentissero di monitorare l’andamento di alcuni KPI. Queste le esigenze:
- analizzare in tempo reale l’andamento dei preventivi;
- disambiguare preventivi duplicati;
- confrontare i preventivi con le effettive prenotazioni;
- visualizzare i dati tramite dashboard dedicate;
- effettuare analisi storiche.
La soluzione
Per soddisfare i requisiti si è quindi scelto di costruire una pipeline dati real-time sfruttando le seguenti tecnologie:
- Confluent con cui, tramite Kafka Connect, i dati vengono prelevati in tempo reale dai database sorgente, quindi vengono disambiguati e aggregati;
- RethinkDB, database NoSQL in cui i dati rielaborati da Confluent vengono memorizzati per la persistenza. Il database scelto garantisce efficienza per le applicazioni real-time ed è nativamente distribuibile e scalabile;
- Python Dash per lo sviluppo delle dashboard che consentono agli analisti di visualizzare, in modalità self-service ed in tempo reale, l’andamento dei KPI individuati. È inoltre possibile effettuare, come da requisiti, analisi storiche personalizzate tramite filtri ed esportare i dati per una successiva analisi tramite fogli di calcolo;
- Docker per lo sviluppo dell’architettura on-premise.
I vantaggi
La soluzione realizzata alla luce delle esigenze del cliente ha consentito di ottenere non soltanto migliorie prestazionali ma soprattutto una preziosa fonte di previsioni a supporto dei processi decisionali aziendali.
Velocità
In pochi secondi, dopo la loro memorizzazione sulle differenti sorgenti, i dati vengono integrati e resi disponibili. L’utilizzo di Docker ha inoltre consentito di ridurre sensibilmente i tempi di configurazione dell’infrastruttura hardware e software.
Integrità
Grazie all’eliminazione dei duplicati è stato reso coerente il dataset di partenza e sono state rimosse le anomalie in esso contenute.
Insights
Tramite i tool di data visualization è possibile monitorare in tempo reale i KPI ed estrarre informazioni dai dati che consentano di prendere decisioni “data-driven”.