• Objectif

  De nombreuses organisations rencontrent des défis avec les inspections de sécurité manuelles, le suivi de la conformité et la génération de rapports. Les données de sécurité et de conformité sont souvent dispersées dans plusieurs rapports, rendant le suivi en temps réel et la prise de décision difficiles. Ce projet vise à automatiser l'extraction des données de l'API SafetyCulture, structurer les données et fournir des informations exploitables via un tableau de bord centralisé, permettant une atténuation des risques plus rapide et un suivi de conformité plus efficace.

• Solution

  Nous avons conçu un pipeline de données de bout en bout pour automatiser l'extraction et le traitement des données de l'API SafetyCulture. La solution comprenait :

  • Extraction de données automatisée : Développement d'une intégration API pour extraire les enregistrements d'inspection en temps réel.
  • Transformation et enrichissement des données : Standardisation et enrichissement des données pour l'analyse.
  • Stockage et reporting : Intégration avec un entrepôt de données cloud pour permettre un reporting structuré.
  • Système d'alerte et de surveillance : Création d'alertes en temps réel pour la conformité et les informations opérationnelles.
• Résultat

  Cette solution a considérablement amélioré l'efficacité de la gestion des données d'inspection, réduisant l'effort manuel et améliorant les capacités de reporting. Les principaux avantages comprenaient :

  1. • Disponibilité plus rapide des données pour la prise de décision
     • Amélioration du suivi de la conformité et de l'évaluation des risques
     • Intégration transparente avec les outils de reporting existants.
• Technologie

  La solution a été construite en utilisant les technologies suivantes :

  • Source de données : API SafetyCulture
  • Extraction de données : Azure Data Factory
  • Stockage de données : Azure Data Lake
  • Entrepôt de données : Snowflake Data Warehouse

Comment ça fonctionne ?