• Doelstelling

  Veel organisaties staan voor uitdagingen met handmatige veiligheidsinspecties, nalevingstracering en rapportage. Veiligheids- en nalevingsgegevens zijn vaak verspreid over meerdere rapporten, waardoor realtime tracering en besluitvorming moeilijk zijn. Dit project is gericht op het automatiseren van gegevensextractie van de SafetyCulture API, het structureren van de gegevens en het bieden van bruikbare inzichten via een gecentraliseerd dashboard, waardoor snellere risicobeperking en efficiëntere nalevingstracering mogelijk worden.

• Oplossing

  We hebben een end-to-end gegevenspijplijn ontworpen om de extractie en verwerking van SafetyCulture API-gegevens te automatiseren. De oplossing omvatte:

  • Geautomatiseerde Gegevensextractie: Ontwikkelde API-integratie om inspectierecords in realtime op te halen.
  • Gegevenstransformatie & Verrijking: Gestandaardiseerde en verrijkte de gegevens voor analyse.
  • Opslag & Rapportage: Geïntegreerd met een cloud data warehouse voor gestructureerde rapportage.
  • Waarschuwings- & Monitoringssysteem: Real-time waarschuwingen gecreëerd voor nalevings- en operationele inzichten.
• Resultaat

  Deze oplossing verbeterde de efficiëntie van het beheer van inspectiegegevens aanzienlijk, verminderde handmatige inspanning en verbeterde de rapportagemogelijkheden. Belangrijke voordelen waren onder andere:

  1. • Snellere gegevensbeschikbaarheid voor besluitvorming
     • Verbeterde nalevingstracering en risicobeoordeling
     • Naadloze integratie met bestaande rapportagetools.
• Technologie

  De oplossing is gebouwd met behulp van de volgende technologieën:

  • Gegevensbron: SafetyCulture API
  • Gegevensextractie: Azure Data Factory
  • Gegevensopslag: Azure Data Lake
  • Data Warehouse: Snowflake Data Warehouse

Hoe werkt het?