Облачное хранилище для реализации стратегии Data Driven и повышения эффективности бизнеса

526

Заявлено проектов
443

Опубликовано проектов
164

Оставлено комментариев
1485

Количество голосов
22

Дней до окончания голосования

Руководитель проекта со стороны заказчика

Александр Кулиев

Бургер Кинг

Chief Data Officer (CDO)
Категория

Лучшее решение в предметной области
Номинация

Аналитика и Big Data
Цели

Запуск крупнейшего в РФ хранилища данных на базе облачного сервиса Arenadata DB на платформе VK Cloud.
Сроки выполнения

октябрь, 2023 — октябрь, 2024
Год завершения проекта

2024
Масштаб проекта

156104 человеко-часа
Результаты
Основной эффект от проекта — монетизация данных и повышение эффективности бизнеса. Построение платформы данных также позволило снизить нагрузку на бизнес-критичные системы и источники данных, а также автоматизировать аналитику и запуск ИИ-решений. До внедрения новых подходов BI-система имела технические ограничения при выгрузке и построении отчетности. На текущий момент значительно повышена доступность системы, а также снижено время подготовки отчетности.

Другой пример — ускорение системы Workflow Management, которая рассчитывает оптимальное количество сотрудников на смене. После запуска пилотного проекта на расчет рекомендаций по пяти ресторанам уходило до двух недель. За счет применения новых подходов расчет для значительно большего количества ресторанов сократился до нескольких часов.

Результаты:
— создание платформы данных и централизованной ML-платформы;
— перевод функции отчетности с источников данных на централизованное хранилище DWH;
— снижение нагрузки на системы-источники;
— экономия на инфраструктурных затратах.
Уникальность проекта

Реализация облачного хранилища позволила заложить фундамент для внедрения новых инструментов. Уже сейчас виден огромный потенциал для повышения прибыльности за счет Data Driven подхода к решению задач, планируется большое количество инициатив для развития в этом направлении. Текущий этап является частью Data-стратегии, которая продолжает развиваться.
Использованное ПО
- Cloud Databases (PostgreSQL, ClickHouse),
- Arenadata DB as a Service (Greenplum),
- Machine Learning Web Service,
- DataLake (S3),
- Kubernetes (All Services: Spark, Impala, Airflow, JupyterHub and others),
- Cloud Servers.
Решение из каталога Global CIO

В проекте не используются решения из каталога Global CIO
Сложность реализации

После разработки единой методологии стартовал проект миграции данных и систем в облако. Были выбраны около 50 ключевых показателей: выручка, доходы от программ лояльности, себестоимость продукции и другие. Данные были приведены к единообразию согласно новому подходу и загружены в централизованное хранилище данных. Результатом стало создание хранилища данных объемом более 1 PB.

Отдельно запущен процесс рефакторинга самых востребованных бизнес-приложений и data-продуктов общей численностью около 1000 в промышленной эксплуатации, при этом существует большой бэклог для реализации новых data-продуктов для бизнеса.

Следующим этапом провели интеграцию рекомендательных систем с платформой данных. В результате получили первые бизнес-эффекты. На текущий момент используется рекомендательная система, которая сейчас работает в облаке VK Cloud, предлагает клиентам блюда исходя из их прошлых заказов, параметров ресторанов и других признаков, хранящихся в базе данных.
Описание

«Бургер Кинг» — одна из крупнейших сетей ресторанов быстрого питания в России и цифровая компания, которая обрабатывает большие объемы данных. В 2024 году в «Бургер Кинг» перешли от множества источников данных к единому хранилищу. И в результате создали платформу данных и централизованную ML-платформу для разработки data-продуктов с целью повышения эффективности бизнеса, а также ускорили работу с данными для пользователей и снизили нагрузку на ИТ-системы.
География проекта

Россия

Комментировать ⁴

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам войти в систему или зарегистрироваться.

Илья Двирник 20.11.2024 21:00

ООО БУРГЕР РУС

Менеджер проектов

Имел возможность использовать решение в качестве пользователя, поэтому не могу не поделиться комментарием. Хотел бы обратить внимание коллег-участников голосования на объём и сложность проекта - об этом как раз говорят количество человеко-часов и объём памяти хранилища данных.

Ответить
- Алина Войтек 27.11.2024 17:08
  
  ООО Бургер Рус
  
  Руководитель направления по работе с внешними данными и партнерами
  
  Добрый день! Благодарим за ваш комментарий и акценты на объеме и сложности: проект действительно масштабен и с точки зрения трудозатрат, и с точки зрения иных требуемых ресурсов.
  
  Ответить
Александр Виноградов 21.11.2024 10:30

НАНОЛЕК

CIO

Добрый день. Чувствуется масштабность проекта и результативность, круто. Скажите каким методом пользовались при разработке хранилища (Кимбала или Имнона) и почему выбрали этот метод или возможно у вас по другому решалась зада ча ?

Ответить
- Алина Войтек 27.11.2024 17:05
  
  ООО Бургер Рус
  
  Руководитель направления по работе с внешними данными и партнерами
  
  Добрый день! Благодарим за обратную связь и ваш вопрос. Хранилище строили по Кимбаллу, потому что в первую очередь закрывали потребности бизнеса в витринах, и исходя из этого строили унифицированный и детальный слои. Более того, хранилище было развернуто, наполнено данными и выпущены первые пользовательские витрины в достаточно сжатые сроки. Также стоит отметить, что в Бургер Кинге большое количество различных систем-источников, следовательно модель Кимбалла оказалась более удобна, чем Имнона.
  
  Ответить