Getlink ha adottato Talend Data Fabric per l’implementazione della sua strategia Data as a Service (DaaS).
Ecco come l’azienda specializzata nelle infrastrutture di mobilità intende arricchire le proprie operazioni e favorire l’innovazione, migliorando l’agilità dei volumi di dati, riducendo il tempo per l’accesso alle informazioni e rafforzando l’integrità e l’affidabilità dei dati.
Talend Data Fabric: come Getlink adotta la strategia Data as a Service
Getlink ha implementato una piattaforma dati centrale basata su Talend per ottimizzare il processo di decision-making, la gestione della finanza e la manutenzione infrastrutturale.
L’azienda franco-britannica, attiva nel commercio globale e nel trasporto sostenibile, sfrutta Talend Data Fabric. L’obiettivo dell’azienda, acquisita dsa Qlik, consiste nel supportare Getlink nell’adozione della strategia Data as a Service.
“Con la nostra strategia, vogliamo abbattere i silos e democratizzare l’accesso ai dati per tutti i nostri dipendenti e leader, così da incoraggiare un processo decisionale sempre più consapevole”, commenta Morade El Fahsi, Head of Data, Getlink.
Scopo dell’iniziativa è infatti integrare e gestire tutti i dati delle attività delle filiali nella propria piattaforma di dati centrale, One Getlink. La piattaforma permette a Getlink la raccolta, la ridistribuzione e democratizzazione dell’accesso sicuro ai dati dell’azienda su larga scala.
One Getlink
Grazie a One Getlink, l’azienda franco-britannica si avvantaggia di un’organizzazione centralizzata dei dati fondata su una piattaforma cloud.
In questa infrastruttura sicura e scalabile, Talend permette di orchestrare, trasportare ed elaborare i dati del gruppo. Dati strutturati, semi o non strutturati, nel cloud o on-premise in un data lake su Azure e un data warehouse su Snowflake.
Talend, inoltre, assicura la qualità dei dati con il proprio Trust Score, che offre visibilità sull’affidabilità di qualunque insieme di dati. Al contempo, un team di data governance è in grado di gestire e monitorare la piattaforma, arricchendola in cooperazione con il personale operativo.
L’approccio aiuta a disporre di dati completi e affidabili per l’Intelligenza Artificiale (AI), con Azure Machine Learning per elaborare modelli di Machine Learning. Altri casi d’uso sono la manutenzione predittiva avanzata e analytics con Qlik, per generare e trovare informazioni specifiche adatte ad alimentare il processo decisionale.
“Mentre le aziende si rivolgono al cloud per modernizzare la propria infrastruttura e gestire i carichi di lavoro, l’approccio Data as a Service sta diventando una delle opzioni più utilizzate per l’integrazione, la gestione, lo storage e l’analisi dei dati”, conclude Gareth Vincent, Senior Vice President of Sales EMEA, Qlik.
