Платформа анализа данных для сервиса онлайн-шоппинга

«Мокка» - сервис для онлайн-шоппинга с 15 млн пользователей. Компания запланировала оптимизацию сервиса и увеличение Data ROI в 3 раза к 2025 году. Для этого «Мокка» внедрила платформу анализа данных с применением DWH. Решение обрабатывает более 10 ТБ данных. Работающие в режиме реального времени ML-модели обрабатывают данные за 2 секунды. В ходе проекта показатель ROI вырос с 3% до 4,5%, в планах поднять его до 7%.

Сроки выполнения проекта: январь, 2022 г. - ноябрь, 2023 г.

Масштаб проекта: 15000000 абонентов.

Каковы цели проекта?

Увеличение Data ROI в 3 раза, с 2 до 7, в период c 2022 по 2024 год за счёт быстрого Delivery и стабилизации сервисов (повышение ROI от Data-сервисов за счет снижения time2market, а также стабильных SLA и RTO).

В чем уникальность проекта для рынка?

Трансформация дата-дирекции за счет новой Cloud Data Platform и повышение эффективности по метрике ROI в 3 раза. Повышение точности прогнозных моделей в Рисках и Маркетинге и стабильная работа операционно-аналитических процессов на базе новой Cloud Data Platform.

Расскажите о внедрении решения

Компания запланировала оптимизацию сервиса, которая с 2022 к 2024 году обеспечит увеличение Data ROI в 3 раза. Этот показатель необходим, чтобы оценить, насколько эффективно используются данные и как они способствуют достижению бизнес-целей. Например, анализ данных помогает определить, сможет ли клиент вовремя вносить платежи. 

Для этого приняли решение о разработке платформы анализа данных с использованием DWH, способной хранить и обрабатывать большие объёмы данных и производить вычисления в режиме реального времени за счет использования ML-моделей как сервис в Kubernetes.

Учитывая высокую нагрузку на сервис, такая платформа должна быть надёжной и быстро масштабироваться. В Мокка понимали, что команде лучше сосредоточиться на достижении бизнес-результатов, а обслуживание инфраструктуры передать на аутсорсинг.

С какими сложностями столкнулись при реализации проекта?

1) Выбор поставщика инфраструктуры и программного обеспечения.

2) Поддержка legacy дата-платформы.

3) Баланс между quick wins и глобальной миграцией

4) Координация между другими отделами для перехода на kafka.

Каких результатов удалось достичь?

Компания хотела увеличить ROI для того, чтобы эффективнее использовать и анализировать данные о клиентах для достижения бизнес-целей. В 2023 году в результате трансформации показатель вырос с 3% до 4,5%. А в ближайшее время его планируют поднять до 7%. При этом стандартное значение ROI в этом сегменте рынка составляет 11%.

На второй квартал 2023 года время с несоблюдением SLA сократилось в 6 раз, а RTO, или время восстановления после сбоя, уменьшилось с 24 до 4 часов.

Платформа обрабатывает примерно 10 ТБ данных, а с ростом бизнеса этот показатель будет только увеличиваться. При этом работающие в режиме реального времени ML-модели обрабатывают данные за 2 секунды. Это позволяет принимать кредитное решение всего за 10-15 секунд.

Реклама. ООО «Яндекс.Облако»