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Face Génie Militaire, Douala
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Data – Analyse domotique
CONTEXTE : ElecIT Engineering SARL est une entreprise basée à Akwa Beach, Douala, installe chez ses clients (dont Afriland First Bank est le principal), des équipements comme des groupes électrogènes, des onduleurs, des alarmes incendies, des alarmes antivol, etc. Tous ces équipements sont connectés et envoient des données via des plateformes différentes en fonction des marques.
Client:
ElecIT Engineering
Website:
www.elecit.net
Date:
30 Avril 2024
Category:
Data / Business Intelligence
01. Problème
L’entreprise souhaite collecter toutes ces données, les sauvegarder quotidiennement dans leurs serveurs, analyser ces données et faire des reportings qui permettent de suivre en quasi temps réels ces données afin d’anticiper sur d’éventuelles pannes ou intrusion et piloter au mieux les équipes sur le terrain.
02. Solution
Nous avons écrit des Scripts Python pour collecter toutes les données des équipements, faits du scrapping pour les équipements qui disposent d’une plateforme web. Ainsi, en automatisant l’exécution des Scripts de collecte, on obtient une collecte quasi temps réelles.
L’outil Power BI a été utilisé pour automatiser le traitement de ces données, les analyser et créer un rapport pour chaque équipement, mettant en avant toutes les KPIs utiles à la prise de décision.
Nous avons mis ces rapports en production dans une plateforme Power BI Report Server, qui est On promise (uniquement dans le réseau de l’entreprise) étant donné que l’entreprise a une politique de confidentialité stricte.
DATA
BUSINESS INTELLIGENCE
COLLECTE DE DONNEES
MANAGEMENT DE PROJET IA
03. Outils Utilisés
Python, Pandas, Numpy, Excel, Power BI, Sélénium, Mongo DB.
03. Outils Utilisés
Nous avons écrit des Scripts Python pour collecter toutes les données des équipements, faits du scrapping pour les équipements qui disposent d’une plateforme web. Ainsi, en automatisant l’exécution des Scripts de collecte, on obtient une collecte quasi temps réelles.
L’outil Power BI a été utilisé pour automatiser le traitement de ces données, les analyser et créer un rapport pour chaque équipement, mettant en avant toutes les KPIs utiles à la prise de décision.
Nous avons mis ces rapports en production dans une plateforme Power BI Report Server, qui est On promise (uniquement dans le réseau de l’entreprise) étant donné que l’entreprise a une politique de confidentialité stricte.
