餐饮服务企业现代化商业智能生态系统

Infosys推荐基于严谨的业务和系统评估的基于云的解决方案。我们采用了一种生态系统方法来赋予企业用户具有相关数据，并驱动高级数据分析，BI和报告。

Infosys设计了一个系统，以满足业务的指数增长，并对商业见解进行储存，收获和蒸馏的数据相应增加。在企业级，我们的解决方案提供了引人注目的商业福利：提升电子商务，提高供应链运营，提高透明度，增强交货，并管理产品成本。从预算的角度来看，新系统避免了最新的资本支出，支持具有最低维护成本的及时和相关的基础设施投资。

迁移

Infosys的部署从将内部Informatica作业迁移到Amazon EC2实例开始，以便并发处理大数据量。我们重新设计了基于informatica的ETL解决方案，以加载1100多个表和1400多个映射。所有历史和资源密集型作业都被识别，并使用Pi Spark重写到AWS EMR脚本中，以减少端到端数据加载执行。异步进程加速加载。

我们的专家使用Amazon Redshift重建了企业数据仓库，它使用密集计算六节点集群。我们使用亚马逊EMR平台将过去10年的历史数据从本地系统迁移到AWS Redshift。

编制

我们通过利用AWS产品(Lambda、EMR、数据管道和Aurora DB)创建了一个可重用的数据编排解决方案。Amazon S3被用作一个staging层来处理和存储来自不同来源的数据，并为分析需求构建一个数据湖。编排从传统的控制和调度程序重新调整为AWS数据管道，该管道使用Lamda函数触发从源到目标的数据加载。AWS冰川简化了备份和恢复。

引入了不同的数据收集、作业提交和数据加载层，用于数据摄取和编排。我们配置了检查点，并通过Amazon SNS警报启用了失败通知。此外，我们确保了Amazon Redshift和S3之间的数据同步。我们的基于云的事件触发、工作流和编排解决方案解决了下游数据需求。

自助服务

Infosys团队重新创建了报告层，以方便访问数据层，并为企业用户提供一个版本的真相。该系统允许高度的自助服务数据功能以及对整个企业用户之间的协作。业务用户现在可以在一小时内访问数据，而不是六小时时间窗口，从而实现更快的决策和加速的周转时间。

我们的云解决方案瓦解了业务竖井，使系统能够相互通信，并在一个平台上聚合了超过15个业务关键型企业应用程序的数据。IT生态系统帮助c级高管提取业务智能并做出明智的决策。此外，它还允许大约7,500个业务用户访问9,000个计划报表和3,000多个临时报表。