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Case Study

Consolider les données de référence sur une plateforme centralisée.

DB Regio Bus Mitte, filiale de DB Regio AG, assure des services de transport par bus. Elle renforce les liens régionaux et maintient une forte présence locale. Dans le cadre du Master Data Hub pour DB…

Transport et logistique PIM/MDM DAM Centralisation des données Allemagne
1M
Objets de données
1 200
Utilisateurs
Challenge
Défi (Contexte technique) Stockage hétérogène de données dans une grande variété de formats Le projet vise un lac de données pour consolider ces informations. Données concernées - Points du réseau; - Quantités de points de réseau : arrêts; poteaux; dépôts; - Entités juridiques; - Tarifs; - Systèmes …
Solution
Solution Une plateforme centrale de données de référence Résultat : une plateforme unique fournit un point d’accès fiable et centralisé. PLANIFICATION - Étapes préparatoires - Analyser les besoins pour lister les données critiques et les sources internes/externes. - Définir des normes de structure e…
Results
Résultats Gérer et fournir efficacement les données de référence La plateforme centralisée, basée sur Pimcore, fournit une source unique et fiable pour toutes les données de référence pertinentes de DB Regio Bus. Bénéfices mesurables - 80 processus d’importation ont adapté 1 000 000 points de réseau…
Customer
DB Regio AG, Sparte Bus
Products Used
PIM/MDM, DAM
Solution Partner
Basilicom

Customer Key Facts

9 500

Employees

450M

Customers

Défi (Contexte technique) Stockage hétérogène de données dans une grande variété de formats Le projet vise un lac de données pour consolider ces informations. Données concernées - Points du réseau; - Quantités de points de réseau : arrêts; poteaux; dépôts; - Entités juridiques; - Tarifs; - Systèmes tarifaires; - Concessions : procédures d’attribution; données contractuelles; données d’appel d’offres; - Lignes. Exemples d’application - Source : fiches Excel hétérogènes → Cible : tables normalisées dans le lac de données; - Source : bases de données disparates → Cible : une interface unique pour exploiter les informations. L’absence de processus unifiés freinait la saisie, la mise à jour et la diffusion des informations. RÉSULTATS ATTENDUS - Centraliser chaque classe de données dans un référentiel unique - Harmoniser les identifiants pour faciliter la consolidation - Automatiser la mise à jour des informations - Réduire les délais d’accès aux données EXEMPLES D’APPLICATION - Source : Fichier A → Cible : Table « Arrêts » dans le data lake - Source : Base B → Cible : Table « Concessions » dans le data lake
Consolider les données de référence sur une plateforme centralisée.
Solution Une plateforme centrale de données de référence Résultat : une plateforme unique fournit un point d’accès fiable et centralisé. PLANIFICATION - Étapes préparatoires - Analyser les besoins pour lister les données critiques et les sources internes/externes. - Définir des normes de structure et de format pour uniformiser les informations. RÈGLES DE DONNÉES - Format et qualité - Structurer chaque type de donnée selon le modèle défini. - Vérifier la cohérence des identifiants avant intégration. - Mettre en place des contrôles de qualité récurrents. EXEMPLES - Données concernées - Network points : arrêts, mâts, dépôts. - Corporate bodies : entités juridiques. - Tariffs : zones, prix, règles de tarification. - Concessions : procédures d’attribution, contrats, données de marché. - Lines : parcours, horaires, fréquences. Des contrôles qualité réguliers garantissent la fiabilité des données. - Pimcore centralise les données et les exporte vers les autres systèmes via des API standardisées. - Un système de gestion des utilisateurs restreint l’accès aux données. - Une documentation complète et une formation dispensée à près de 1 200 utilisateurs assurent un transfert de connaissances efficace.
Consolider les données de référence sur une plateforme centralisée.
Résultats Gérer et fournir efficacement les données de référence La plateforme centralisée, basée sur Pimcore, fournit une source unique et fiable pour toutes les données de référence pertinentes de DB Regio Bus. Bénéfices mesurables - 80 processus d’importation ont adapté 1 000 000 points de réseau aux mêmes normes et les ont intégrés au nouveau système. - La consolidation renforce l’efficacité, élève la qualité des données et assure une intégration fluide des systèmes de bus. - La solution répond aux exigences d’une gestion des données de référence efficace, sécurisée et évolutive. Exemples d’application - Données de station : format non normalisé→schéma unique avec coordonnées, nom et code. - Horaires : fichiers PDF→enregistrements structurés dans le format de l’API.
Consolider les données de référence sur une plateforme centralisée.

Key Results

1M

Data Objects

1 200

Users

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