Transportation Aeropuertos Argentina

Aeropuertos Argentina

Migration ETL et gouvernance des données sur 35 aéroports : contrôle et efficacité qui a réduit le temps de traitement de 45 à 15 minutes.

Impact

45 → 15 min

Temps de traitement

Pipeline ETL principal

-5%

Erreur de reporting

Précision en production

4

Processus migrés

De Power Query à PySpark

35

Aéroports gérés

Échelle d'opération

Où ils en étaient

Aeropuertos Argentina est l’entreprise qui gère 35 aéroports en Argentine, donc s’il y a une chose qu’ils ont (et largement), c’est des données. Par leur caractéristique unique, il y a un nombre de systèmes qui dépasse ce qui est typique dans une entreprise : parking, chatbots, marketplace, capteurs, enquêtes et CRM. Chacun avec sa propre source, sa logique, son format et ses caractéristiques. Quand ils ont voulu construire le parcours du passager, ils ont découvert qu’ils n’avaient pas la visibilité nécessaire sur leurs données ni sur les points de contact possibles entre ces systèmes.

Ce que nous avons trouvé

Le problème était de visibilité et gouvernance. Il n’y avait pas de carte complète des sources de données ni de comment elles se raccordaient, et les processus ETL avaient des années de dette technique, avec de la logique non documentée en M et Power Query, des tables doublées, et des données dans les mauvaises couches de l’architecture. Donc, avant de construire quelque chose de nouveau, il fallait comprendre et organiser ce qui existait déjà.

Ce que nous avons construit

D’abord, nous avons fait un inventaire complet des sources de données, systèmes et connexions à travers les 35 aéroports. Une fois la documentation des domaines, glossaires et catalogue validée, nous avons avancé avec la migration concrète : de Power Query à PySpark avec modélisation en schéma en étoile, documentation de la logique qui n’était écrite nulle part, et nettoyage des orchestrateurs dans Azure Data Factory.

Ce qu’ils peuvent faire maintenant

Le pipeline principal a réduit son temps d’exécution au tiers de ce qu’il prenait, avec une réduction significative des erreurs en production. Maintenant l’équipe a une carte claire de ses sources, un catalogue gouverné, et des processus documentés qu’ils peuvent maintenir et étendre sans dépendre de qui les a écrits à l’origine. Les fondations sont posées pour les initiatives IA que l’équipe explore.

Pourquoi ils sont revenus

Deux contrats séparés : le premier était diagnostic et stratégie, et quand ils ont vu le résultat, ils nous ont fait confiance pour l’exécution.

“ Deployr donne des réponses et n'a pas peur de dire la vérité.”

• Darío Micale, Responsable Ingénierie des Données, Aeropuertos Argentina

Vous vous reconnaissez dans cette situation ?

On se spécialise à résoudre des problèmes avec la technologie.

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