Création d’une Data Platform permettant le suivi et l’automatisation de la facturation client

Le contexte

Dans le cadre de cette mission, notre client est une PME dont l’activité principale est la location longue durée de véhicules électriques et hybrides. Ces contrats proposent des forfaits kilométriques relativement importants (plusieurs milliers de km par mois) et sont principalement destinés à des chauffeurs VTC.

Dans le cas d’un dépassement de contrat sur un mois donné, un chauffeur se voit facturer ses kilomètres supplémentaires proportionnellement à son dépassement. L’extraction des kilomètres parcourus par chaque véhicule sur un mois donné, la comparaison par rapport aux termes du contrat puis le prélèvement et la facturation des éventuels kilomètres excédentaires sont effectués tous les mois manuellement.

Cette situation fait perdre beaucoup de temps à l’entreprise et n’est pas tenable dans le temps, notamment suite à l’augmentation du nombre de contrats.

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La solution

Un data engineer de Modeo a été dédié à la mise en place d’une solution entièrement serverless déployées sur GCP en plusieurs étapes :

1. Ingestion des données au sein d'un datawarehouse

Afin de permettre un suivi quotidien des kilomètres effectués par les clients dans le cadre de leur contrat, nous avons mis en place un pipeline ELT (extract-load-transform) au sein de Google Cloud Platform. Le principe est de récupérer quotidiennement les données enregistrées par les boîtiers GPS des véhicules via l’API d’Optimum, l’outil de suivi dédié.

Ces données, couplées aux données des contrats des clients fournies par l’entreprise et ingérées d’autre part, permettent un suivi du kilométrage de chaque chauffeur en comparaison à son contrat sur n’importe quelle plage temporelle.

2. Création de tableaux de bord de suivi des données

Pour rendre les données accessibles à l’entreprise cliente, nous avons développé une série de visuels s’appuyant sur les données précédemment ingérées et transformées. Ceux-ci sont accessibles à tout moment et mis à jour quotidiennement, via de nouvelles ingestions de données planifiées et automatisées.

3. Automatisation de la facturation et des paiements

Une fois par mois, un service conteneurisé est automatiquement déclenché. Il récupère alors les données transformées agrégées sur le mois passé, et couplées aux données des contrats des clients.

Le service est alors en mesure, via l’API des services dédiés (Gocardless, Pennylane), de déclencher automatiquement des prélèvements et de créer les factures de chaque chauffeur dans le système de l’entreprise cliente, sans que celle-ci n’ait plus aucune opération manuelle à effectuer.

Cette orchestration est permise par l’utilisation conjointe d’un Cloud Scheduler, de Google Workflows et d’un service conteneurisé Cloud Run pour router les différents appels API.

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La stack technique

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• Cloud Provider : GCP
• Orchestration : Google Workflows + Cloud Scheduler
• Data Ingestion : Python et SQL via Cloud Run
• Data Warehouse : BigQuery
• Data transformation : SQL via Cloud Run