• Zielsetzung

  Viele Organisationen stehen vor Herausforderungen bei manuellen Sicherheitsinspektionen, der Einhaltung von Vorschriften und der Berichterstattung. Sicherheits- und Compliance-Daten sind oft über mehrere Berichte verstreut, was die Echtzeitverfolgung und Entscheidungsfindung erschwert. Dieses Projekt zielt darauf ab, die Datenextraktion von der SafetyCulture API zu automatisieren, die Daten zu strukturieren und umsetzbare Erkenntnisse über ein zentrales Dashboard bereitzustellen, um eine schnellere Risikominderung und effizientere Compliance-Verfolgung zu ermöglichen.

• Lösung

  Wir haben eine End-to-End-Datenpipeline entworfen, um die Extraktion und Verarbeitung von SafetyCulture API-Daten zu automatisieren. Die Lösung umfasste:

  • Automatisierte Datenextraktion: Entwicklung einer API-Integration, um Inspektionsberichte in Echtzeit abzurufen.
  • Datenumwandlung & Anreicherung: Standardisierung und Anreicherung der Daten für die Analyse.
  • Speicherung & Berichterstattung: Integration in ein Cloud-Datenlager zur strukturierten Berichterstattung.
  • Alarm- & Überwachungssystem: Erstellung von Echtzeitwarnungen für Compliance- und Betriebsinformationen.
• Ergebnis

  Diese Lösung verbesserte die Effizienz des Inspektionsdatenmanagements erheblich, reduzierte den manuellen Aufwand und verbesserte die Berichterstattungsfähigkeiten. Zu den wichtigsten Vorteilen gehörten:

  1. • Schnellere Datenverfügbarkeit für Entscheidungsfindung
     • Verbesserte Compliance-Verfolgung und Risikobewertung
     • N nahtlose Integration mit bestehenden Berichtstools.
• Technologie

  Die Lösung wurde mit den folgenden Technologien entwickelt:

  • Datenquelle: SafetyCulture API
  • Datenextraktion: Azure Data Factory
  • Datenspeicherung: Azure Data Lake
  • Datenlager: Snowflake Data Warehouse

Wie funktioniert es?