Облачное хранилище для реализации стратегии Data Driven и повышения эффективности бизнеса

Заказчик:
Бургер Кинг
Руководитель проекта со стороны заказчика
Поставщик
VK Cloud от VK Tech
Год завершения проекта
2024
Сроки выполнения проекта
октябрь, 2023 — октябрь, 2024
Масштаб проекта
156104 человеко-часа
Цели

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

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. 

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 проекта

«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

Коментарии: 4

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

  • Илья Двирник
    Рейтинг: 104
    ООО БУРГЕР РУС
    Менеджер проектов
    20.11.2024 21:00

    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.

    • Алина Войтек Илья
      Рейтинг: 20
      ООО Бургер Рус
      Руководитель направления по работе с внешними данными и партнерами
      27.11.2024 17:08

      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.

  • Александр Виноградов
    Рейтинг: 1069
    НАНОЛЕК
    CIO
    21.11.2024 10:30

    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 ?

    • Алина Войтек Александр
      Рейтинг: 20
      ООО Бургер Рус
      Руководитель направления по работе с внешними данными и партнерами
      27.11.2024 17:05

      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.

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.