Deskripsi
BMW Group, produsen otomotif dan sepeda motor premium terkemuka di dunia, menghadapi tantangan dalam mengelola dan menskalakan infrastruktur datanya untuk mendukung inisiatif transformasi digital. Untuk mengatasi hambatan ini, mereka merancang ulang data lake on-premises mereka dan bermigrasi ke Amazon Web Services (AWS). Langkah ini menghasilkan penciptaan Cloud Data Hub (CDH) mereka, sebuah platform terpusat yang dirancang untuk memproses dan menggabungkan data anonim dari sensor kendaraan dan sumber perusahaan lainnya, membuatnya mudah diakses oleh tim internal.
Baca Selengkapnya
Sebelum migrasi, data lake BMW Group yang ada kesulitan memenuhi permintaan yang meningkat dari para insinyur dan analis data. Sifatnya yang kaku dan on-premises menyebabkan silo data, koordinasi yang kompleks antar tim, dan waktu tunggu yang lama untuk proyek baru, sehingga memperlambat inovasi. Perusahaan mencari solusi yang menawarkan kelincahan, skalabilitas, dan akses data waktu nyata untuk telemetri kendaraan, sambil juga mengintegrasikan kemampuan analitik dan machine learning. Yang terpenting, solusi tersebut perlu memastikan tata kelola yang kuat untuk kepatuhan privasi dan keamanan.
Dengan mengadopsi layanan terkelola AWS, termasuk Amazon Athena, Amazon S3, Amazon Kinesis Data Firehose, dan AWS Glue, BMW Group secara signifikan mengurangi kompleksitas penyiapan. Hal ini memungkinkan tim platform, ingestion, dan use case mereka untuk beroperasi dengan otonomi dan kelincahan yang lebih besar melalui proses DevOps end-to-end. Portal web modern diimplementasikan, memungkinkan pengguna untuk menemukan kumpulan data tepercaya melalui algoritma pencarian canggih dan mengkueri data untuk wawasan baru. CDH sekarang memproses terabyte data telemetri anonim setiap hari dari jutaan kendaraan BMW dan MINI yang terhubung, memungkinkan pemantauan proaktif indikator kesehatan kendaraan dan penyelesaian masalah yang lebih cepat.
Arsitektur memisahkan penyedia data dan konsumen data, dengan penyedia menggunakan layanan seperti Amazon Kinesis Data Firehose, AWS Lambda, AWS Glue, dan Amazon EMR untuk ingestion dan transformasi, sementara konsumen menggunakan layanan seperti Amazon Athena, Amazon SageMaker, AWS Glue, dan Amazon EMR untuk memanfaatkan data. Data disimpan di bucket Amazon S3, dengan skema dikatalogkan di AWS Glue. Pengembangan katalog data yang dapat dibaca manusia dan Data Portal meningkatkan transparansi dan produktivitas bagi lebih dari 500 pengguna. GraphQL melalui AWS AppSync digunakan untuk API universal yang dapat diskalakan, secara signifikan mempercepat pengembangan aplikasi dengan memungkinkan pengembang mendefinisikan struktur payload data dan parameter kueri tertentu.
Data lake berbasis AWS berfungsi sebagai fondasi solusi IT berbasis data BMW Group, memungkinkan penskalaan otomatis dan independen pada arsitektur serverless. Hal ini mempercepat inovasi dibandingkan dengan solusi on-premises mereka sebelumnya, yang memerlukan manajemen infrastruktur dan perencanaan kapasitas yang ekstensif. BMW Group berencana untuk membuka komponen kunci CDH, termasuk API, arsitektur, dan Data Portal, sejalan dengan peran mereka sebagai anggota pendiri Gaia-X. Langkah strategis ini akan semakin mendorong transformasi digital mereka, mendorong nilai di seluruh bisnis melalui pengalaman pelanggan yang ditingkatkan, layanan mobilitas baru, dan wawasan bisnis internal.
- KategoriAlat AI Lainnya
Poin Penting
Memproses terabyte data telemetri kendaraan harian
Memungkinkan wawasan waktu nyata dari data kendaraan dan pelanggan
Mendukung analisis prediktif menggunakan model machine learning
Menyediakan Cloud Data Hub (CDH) terpusat di AWS
Menggunakan arsitektur serverless untuk skalabilitas
Memfasilitasi penemuan data melalui algoritma pencarian canggih
Menawarkan proses DevOps otonom dan gesit untuk tim data
Mengintegrasikan penyedia data dan konsumen data untuk aliran data yang efisien
Menggunakan GraphQL melalui AWS AppSync untuk pengembangan API yang fleksibel
Mencakup katalog data yang dapat dibaca manusia untuk transparansi
Memantau indikator kesehatan kendaraan untuk identifikasi masalah proaktif
Mendukung pengembangan pengalaman digital dan terhubung yang baru
Apa yang Ditunjukkan Studi Kasus Ini
- Wawasan Kendaraan Waktu Nyata
- Pemeliharaan Prediktif
- Layanan Mobil Terhubung
- Pengambilan Keputusan Berbasis Data
- Analitik Manajemen Armada
- Analisis Telemetri Pelanggan
- Percepatan Pengembangan Aplikasi











