Индийский бренд стиля жизни Arvind Fashions создает платформу данных на Google Cloud

225

Индийская специализированная розничная компания Arvind Fashions Ltd (Arvind) создала современную платформу данных для повышения производительности и других существующих бизнес-процессов и систем с использованием Google Cloud.

Сатиш Панчапакесан, ИТ-директор Arvind Fashions, сказал, что платформа данных с поддержкой Google BigQuery поддерживает важные бизнес-повороты, такие как разнообразие, изменчивость, скорость и объем для успешной розничной торговли.

Ключевые бизнес-принципы нацелены на разнообразие, чтобы соответствовать сезонным модным тенденциям, вариативность для обработки шагов во время фестивалей и выходных, скорость реагирования на потребности клиентов и объем для сбора данных, которые могут дать ценную информацию.

Arvind работает уже более 90 лет, сформировав основу для нескольких брендов в сфере розничной торговли.

В нее входят шесть известных брендов, таких как Tommy Hilfiger, Calvin Klein, Sephora, Arrow и US Polo Assn. и Flying Machine в своем портфолио.

Используя современную платформу данных, фирма теперь смогла довести частоту загрузки запасов на уровне магазина примерно для 800 магазинов до одного раза в день.

«С помощью BigQuery мы добились беспрепятственного масштабирования дополнительных объемов данных и обработки», — сказал Панчапакесан.

Фирма приступила к цифровому преобразованию с акцентом на прибыльность и улучшение качества обслуживания клиентов. Он поставил перед собой цели, чтобы получить новые знания и сформировать надежный рабочий процесс с помощью устойчивых систем.

Компания внедрила новые процессы и информационные панели для сверки и анализа первопричин.

Это успешно сократило несоответствия в различных действиях по выверке для фирмы резко. «Мы не смогли выявить несоответствия, но также смогли выявить первопричину», — добавил он.

Кроме того, Arvind удалось повысить эффективность работы, что привело к повышению производительности и сокращению времени выполнения работ. Он расширил некоторые существующие бизнес-процессы и системы с помощью информации из платформы данных.

Проблемы

Корпоративные приложения Arvind включают в себя различные приложения, такие как SAP, Oracle POS, системы управления логистикой и другие.

С таким широким спектром приложений компания столкнулась с рядом проблем, связанных с получением консолидированных данных для анализа розничной торговли.

Например, его существующая отчетность о продажах и процесс согласования запасов были включены как в автоматизированных, так и в полуавтоматических настольных приложениях.

«Нам было сложно масштабировать инфраструктуру для обработки больших объемов данных с малой задержкой, — сказал он.

Панчапакесан добавил, что было также менее осуществимо синхронизировать основные данные между функциями без платформы данных, которая обеспечивала бы «непротиворечивое понимание» для множества заинтересованных сторон в фирме.

Большой запрос

В рамках своего расширенного партнерства с Google ритейлер решил внедрить BigQuery, поскольку считал, что бессерверная конструкция позволит командам по обработке данных сосредоточиться только на выводах и аналитике.

«Нам требовалось решение с широкими техническими возможностями, такое как озеро данных или хранилище данных, которое также было бы простым для выполнения текущих операций», — добавил он.

С помощью процедур BigQuery компания обрабатывала данные непосредственно в хранилище данных, используя знакомый SQL.

По его словам, команда добилась простоты операций по настройке инфраструктуры и управлению, поскольку теперь она сосредоточена на создании конвейеров данных и моделей для использования в аналитике.

По словам Панчапакесана, внедрив BigQuery, ритейлер разделил хранилище и вычислительные ресурсы, что привело к гибкому ценообразованию. «Модель оплаты по мере использования оказалась идеальным решением для управления затратами», — добавил он.

Теперь Arvind Fashions готова выступить со многими новыми инициативами, направленными на получение большего количества приложений для периферийных устройств, складской аналитики и расширенных платформ данных о клиентах. Ожидается, что запуск технологий позволит прогнозировать жизненный цикл дизайна, стилевых кодов и многого другого.

Читать полную новость на сайте