fbpx
Retail Azure
24Дек 2021
Дек 24, 2021

Ритейл – одна из основных сфер, в которых BIG DATA-аналитика востребована больше всего по причине огромного потока неструктурированной информации, проходящей через системы учета компании.

На данный момент, особенно у крупных и давно работающих игроков рынка, накопилось огромное количество данных о клиентах, продажах, закупках и эффективности маркетинговых стратегий, анализ которых может дать ответ практически на любой вопрос бизнеса.

Уже долгое время ритейлеры собирают и используют данные клиентов, которые они получают при запуске акций, программ лояльности, проведении рекламных кампаний. Торговые сети используют эту информацию для планирования закупок, ассортимента, объемов продаж, спроса, пополнения товарных запасов и даже пиковых нагрузок на торговые точки.

Однако до сегодняшнего дня новые данные появлялись быстрее чем программное обеспечение, которое может их обработать. Потому постепенно отрасль начала формировать запрос на сервисы, которые могут автоматически объединять большое количество разнородной информации, структурировать ее и накапливать для дальнейшего анализа.

 

Спрос рождает предложение, и ответом на запрос бизнеса стала платформа Microsoft Azure Synapse Analytics – облачный аналитический сервис, который дает возможность подключить различные источники, автоматизировать поступления данных в хранилища (DWH), структурировать получаемую информацию и настроить информационные панели (дашборды) для визуализации любых отчетов. Таким образом, Microsoft Azure Synapse Analytics позволит сократить расходы на обслуживание наземных DWH и создать облачную аналитическую систему компании.

Один из ведущих операторов розничной сети в Украине выбрал данное решения для сокращения затрат на обслуживание наземных DWH (поскольку рост объема данных влечет за собой рост расходов на оборудование) и создания системы аналитической отчетности для ее визуализации в live-формате.

Главной проблемой ритейлера была невозможность часто обновлять данные для формирования отчетов, поскольку наземные хранилища при таких масштабах бизнеса могут обеспечить обновления приблизительно 1 раз в 10 часов. Таким образом, компания не могла своевременно получать актуальную информацию и оперативно реагировать на перемены и новые тенденции.

В первую очередь, была организована миграция данных компании в облако, после чего создано облачное хранилище (Azure Blob StorageAzure Data Lake StorageAzure Data Factory) для сокращения трат на обслуживание серверов и обработку данных. Такой подход также гарантирует практически “бесконечное” масштабирование хранилищ данных без какого-либо риска того, что в какой-то момент компания – физически и финансово – просто не сможет обслужить свою IT-инфраструктуру.

Самым важным преимуществом для компании стала возможность оплаты только используемых сервисов и заказанных мощностей, то есть теперь торговая сеть может влиять на расходы по обслуживанию DWH, меняя тарифные планы в зависимости от своих потребностей и заказанных услуг.

Дополнительным бонусом такого решения оказалась безопасность хранения информации – данные, собранные в единую эко-систему DWH, значительно проще структурировать и агрегировать для анализа и построения отчетов.

Следующим шагом стало создание системы облачной отчетности и ее визуализация с помощью системы аналитики Power BI. Главным преимуществом такого решения стала автоматизация быстрого обновления отчетов (1 раз в час) и выбор множества опций для их визуального отображения.

Теперь руководство торговой сети может вести мониторинг активностей всех департаментов и корректировать их результаты, а также быстро реагировать на негативные тенденции и нарушение бизнес-процессов. Кроме того, единая область доступа к данным и отчетам упростила взаимодействия между департаментами, а контроль доступа позволил предоставлять каждому сотруднику только необходимые для его работы данные.

РЕЗУЛЬТАТ:

  • Затраты на содержание IT-инфраструктуры сократились на 25%
  • Время обработки отчетов и их визуализация стали быстрее в 10 раз
  • Точность прогноза клиентопотока увеличило продажи на 12% за счет повышения скорости обработки данных
  • Количество нереализованной из-за просрочки продукции сократилось в общем — на 28%, в частности, молочной продукции – на 40% за счет своевременного мониторинга срока годности
  • Загруженность сотрудников компании сократилась на 30% за счет автоматической генерации отчетов
Для получения подробной консультации по вопросу внедрения
Microsoft Azure Synapse Analytics
обращайтесь
к нашим аналитикам.