Migration vers le nuage (3,5 pétaoctets) - Teradata vers Azure Data Bricks et Snowflake pour UnitedHealth Group (UHG)
Migration vers le nuage (3,5 pétaoctets) - Teradata vers Azure Data Bricks et Snowflake pour UnitedHealth Group (UHG)
UnitedHealth Group (UHG), chef de file américain de l’assurance et des services de santé, a entrepris une vaste transformation afin de moderniser ses actifs de données et de permettre des analyses infonuagiques évolutives.
Défi d’affaires
UHG était confronté à une grande complexité pour migrer et valider des données à l’échelle de l’entreprise entre plateformes tout en maintenant l’exactitude et la performance. Les principaux défis comprenaient :
- Migration de 3,5 pétaoctets de données depuis des systèmes Teradata sur site vers des plateformes infonuagiques
- Absence d’automatisation pour valider les données migrées pendant la transformation vers le nuage
- Coûts et efforts élevés causés par les processus manuels de test et validation des données
- Défis lors de la réconciliation des données entre des systèmes hétérogènes
- Problèmes de qualité des données, y compris redondance et anomalies
- Évolutivité et performance limitées des systèmes patrimoniaux
- Contraintes budgétaires limitant l’adoption d’outils de validation commerciaux
Solution HCLTech
HCLTech a déployé sa plateforme AI Foundry pour offrir un cadre évolutif, automatisé et intelligent de migration et de validation des données.
Les principaux éléments de la solution comprenaient :
- Cadre axé sur la configuration permettant une migration reproductible à grande échelle
- Utilisation des accélérateurs AI Foundry pour accélérer la construction et la migration de la plateforme de données
- Intégration de capacités modulaires :
- MigrateData pour la migration des données
- ConvertData pour la transformation
- CertifyData pour la validation et la réconciliation
- Capacités avancées de validation des données :
- Comparaison multiplateforme entre Teradata, Azure Databricks et Snowflake
- Traitement de volumes élevés de données à l’aide de moteurs natifs au nuage
- Contrôles automatisés de l’exactitude numérique, des formats de date et de la cohérence des schémas
- Génération rapide de cas d’utilisation tels que la comparaison du nombre de lignes des tables entre systèmes source et cible
- Intégration compatible API avec des outils d’orchestration pour automatiser les flux de travail de validation
Impact commercial
L’engagement a permis d’obtenir des améliorations mesurables en matière de rapidité, d’efficacité des coûts et de qualité des données :
- Réduction de 50 % des délais de livraison
- Optimisation significative des coûts grâce à des processus de test automatisés
- Productivité accrue des équipes de migration et de test des données
- Élimination des activités de validation manuelles sujettes aux erreurs
- Plateforme intégrée unique pour tous les cas d’utilisation de test et de validation des données
- Meilleure collaboration entre les équipes de migration et de test des données
- 95 % des tableaux de données conciliés grâce à la validation dirigée par l’IA
Technologies utilisées
AI Foundry (MigrateData, ConvertData, CertifyData, PrepData), Azure Databrick et Snowflake
Transformation des données sur le nuage Azure pour UnitedHealth Group (UHG)
Transformation des données sur le nuage Azure pour UnitedHealth Group (UHG)
UHG (UnitedHealth Group), chef de file américain de l’assurance et des services de santé, a entrepris une transformation infonuagique à grande échelle afin de migrer les charges de travail de données des systèmes Teradata sur site vers des plateformes basées sur Azure. Toutefois, la fragmentation des pipelines de données et la duplication des approches de réplication des données créaient des inefficacités et ralentissaient l’adoption du nuage.
HCLTech s’est associé à UHG pour rationaliser la transformation des données et établir un écosystème de données infonuagique unifié et évolutif.
Défis d’affaires
- De multiples équipes d’analytique et de rapports créaient des pipelines indépendants, entraînant duplication et inefficacités.
- Plus de 15 applications répliquaient 1 800+ tables dans des environnements Snowflake et Databricks distincts, augmentant ainsi les coûts de calcul et de maintenance.
- Des duplications de données répétées ont entraîné un stockage et un traitement superflus.
- L’absence de stratégie centralisée retarde la disponibilité des données et ralentit le passage à l’information.
Solution HCLTech
HCLTech a mis en place un cadre centralisé de réplication et de transformation des données sur Azure afin de moderniser l’écosystème de données de UHG :
- Mise en place d’un processus unique et évolutif de réplication des données d’entreprise sur le nuage.
- Rendement de la disponibilité unifiée des données sur les environnements Azure Databricks et Snowflake.
- Élimination des pipelines redondants et des multiples copies de données entre locataires.
- Offre de jeux de données intégrés prêts à la consommation pour accélérer l’analytique et la production de rapports.
- Intégration harmonieuse des données d’entreprise et non d’entreprise sur le nuage.
- Transition accélérée de la connectivité sur site vers des opérations infonuagiques natives.
Résultats commerciaux
- Élimination de la prolifération des pipelines, réduisant ainsi considérablement la charge opérationnelle pour l’ingestion et la gestion des données.
- Adoption plus rapide du nuage par l’ensemble des équipes d’analytique et de rapports.
- Soutien aux initiatives clés, permettant d’éviter environ 2,2 M $ en dépenses en capital liées aux réclamations.
- Livraison de 8,1 M $ d’économies, contribuant aux cibles d’efficacité à long terme.
Impact
En consolidant les pipelines de données et en mettant en place une architecture infonuagique unifiée, HCLTech a permis à UHG d’accélérer la valeur, de réduire les coûts d’infrastructure et de bâtir une base robuste pour l’innovation axée sur les données à l’échelle de l’entreprise.
Technologies utilisées
Microsoft Azure, Azure Data Factory (ADF), Azure Data Lake Storage (ADLS), Azure Databricks et Delta Tables, Snowflake, Apache Airflow (sur site), Terraform, AzCopy.
Permettre la décarbonisation axée sur les données grâce à une plateforme intégrée d’intelligence ESG pour Transport for New South Wales (TfNSW)
Permettre la décarbonisation axée sur les données grâce à une plateforme intégrée d’intelligence ESG pour Transport for New South Wales (TfNSW)
HCLTech s’est associé à Transport for New South Wales (TfNSW) pour accélérer son programme de durabilité grâce à la construction d’une plateforme ESG évolutive et axée sur les données. L’initiative visait à fournir une visibilité de bout en bout sur les émissions de carbone, les incidences sur les coûts et les mesures de durabilité pour les projets d’infrastructure, ce qui permet des prises de décision éclairées et prêtes pour l’avenir.
Défi d’affaires
TfNSW avait besoin d’une approche unifiée pour :
- Obtenir une vue d’ensemble de l’empreinte carbone de son portefeuille d’infrastructures
- S’attaquer à la fragmentation des données et à l’absence d’un modèle de données ESG standardisé
- Aligner les rapports sur les normes mondiales ESG et de durabilité
- Permettre une analyse de scénarios pour comprendre les parcours de réduction des émissions
- Perspectives et rapports centralisés
Solution HCLTech
HCLTech a conçu et livré un Proof of Value (PoV) pour valider une solution ESG numérique évolutive propulsée par les technologies Microsoft :
- Évaluation de Microsoft Sustainability Manager et intégration ESG Data Estate
- Élaboration d’un modèle de données commun (CDM) pour normaliser les données ESG
- Mise en place de contrôles rigoureux de validation et de qualité des données ainsi que de rapports d’exception
- Développement de tableaux de bord intuitifs pour visualiser les résultats en carbone, coût et mesures ESG
- Construction d’un cadre évolutif d’ingestion et de traitement des données pour intégrer les données historiques et actuelles
- Permis des perspectives au niveau du portefeuille et de la modélisation de scénarios pour une planification proactive de la durabilité
Impact commercial
- Réalisation du PoV 22 % sous le budget, ce qui a permis l’extension du programme
- Mise en place d’une structure complète des données ESG avec des perspectives approfondies dans plusieurs domaines et sous-sections
- Normalisation de 1 200+ attributs de données pour améliorer la cohérence et la convivialité des données
- Analytique avancée grâce à un cadre évolutif de traitement des données reposant sur les notebooks
- Donner aux parties prenantes des perspectives exploitables sur le carbone, les coûts et l’économie circulaire
Technologies utilisées
Azure Databricks | Power BI | Azure Data Factory (ADF) | Azure Data Lake Storage (ADLS)
Transformation de la documentation d’exportation et de la qualité des données alimentée par l’IA de Fonterra
Transformation de la documentation d’exportation et de la qualité des données alimentée par l’IA de Fonterra
Fonterra, une coopérative laitière multinationale basée en Nouvelle-Zélande et le plus grand exportateur de produits laitiers au monde responsable de 30 % des exportations mondiales de produits laitiers, s’est associée à HCLTech pour révolutionner son processus de validation de la documentation d’exportation dans plus de 140 pays.
En utilisant Microsoft Azure et l’IA générative, HCLTech a mis au point une solution d’automatisation intelligente qui a transformé la validation manuelle fastidieuse en un traitement direct rationalisé — augmentant les volumes commerciaux tout en réduisant les risques de paiement et les coûts opérationnels dans la chaîne d’approvisionnement mondiale de Fonterra.
Le défi
Fonterra était confrontée à des défis opérationnels critiques dans la gestion des risques de paiement sur des marchés internationaux variés avec des profils de crédit et des cadres juridiques complexes. La dépendance de l’entreprise à l’égard des lettres de crédit (LC) pour la garantie de paiement créait des goulets d’étranglement en raison de messages SWIFT semi-structurés incohérents qui variaient considérablement selon les pays et les institutions bancaires.
La validation manuelle de ces messages nécessitait du personnel hautement qualifié et devenait insoutenable avec la croissance des volumes de transactions. Le processus était particulièrement complexe en raison des transactions multi-produits et des changements fréquents de données au cours du cycle de vente.
L’objectif
Reconnaissant la nécessité d’une transformation numérique pour soutenir sa croissance, Fonterra souhaitait automatiser la validation de ses LC tout en conservant les plus hauts standards de précision et de conformité. Pour s’appuyer sur son écosystème technologique Microsoft existant, Fonterra s’est associée à HCLTech pour développer une solution d’IA intelligente et évolutive capable de gérer la complexité de la documentation commerciale mondiale tout en assurant sécurité et fiabilité de niveau entreprise — permettant ainsi à Fonterra d’éliminer les goulets d’étranglement et de laisser ses employés qualifiés se consacrer à des activités stratégiques à plus grande valeur ajoutée.
La solution
HCLTech a livré une solution GenAI sophistiquée bâtie sur Microsoft Azure à l’aide de microservices et d’une architecture orientée événements. Elle exploitait des capacités avancées d’IA pour extraire, comparer et valider automatiquement les données LC en fonction des registres SAP GTS de Fonterra, en gérant la complexité des messages SWIFT semi-structurés.
La solution comportait un traitement intelligent des documents qui s’adaptait à :
- Formats bancaires internationaux variables
- Validation en temps réel auprès de plusieurs sources de données
- Intégration transparente aux systèmes d’entreprise existants
Le cadre d’IA responsable de la plateforme assurait la confidentialité et la sécurité des données tout en passant des transactions à produit unique à des scénarios complexes multiproduits.
L’impact
La solution alimentée par l’IA a donné des résultats transformateurs établissant de nouvelles références opérationnelles pour le traitement du commerce mondial de Fonterra dans plus de 140 pays. La solution a permis :
- Réduction des obstacles au commerce international : 95 % de traitement direct automatisé pour les transactions Red Lane
- Réduction significative des besoins en personnel : Plus de 85 % de précision en validation réduisant l’intervention manuelle
- Amélioration des processus : Réduction de 15 % du temps de traitement
- Réduction des risques : Conformité documentaire améliorée et réduction des risques de paiement
- Meilleur moral des employés : Redéploiement des employés qualifiés dans des rôles stratégiques à plus grande valeur, améliorant la satisfaction au travail
Technologies utilisées
Microsoft Azure, IA générative, traitement intelligent des documents, architecture de microservices, architecture orientée événements, SAP GTS, traitement de messages SWIFT, cadre d’IA responsable