METRO

Tích hợp công nghệ Business Intelligence của Google Cloud để tối giản cuộc sống của khách hàng.

Sở hữu một nền tảng thương mại điện tử và kho dữ liệu hàng hóa khổng lồ, thương hiệu bán buôn nổi tiếng METRO của Đức đã lựa chọn sử dụng Google Cloud Platform để đem đến cho khách hàng những trải nghiệm công nghệ hiện đại, tiện ích nhất.

Kết quả Google Cloud đem lại:

  • Giảm đến 80% rủi ro mất ổn định của nền tảng thương mại điện tử

  • Trong giai đoạn tăng trưởng dữ liệu, mức độ thích ứng công nghệ mới với các giao dịch hàng ngày tăng 45 lần chỉ trong vòng 3 tháng.

  • Chi phí cơ sở hạ tầng giảm từ 30% đến 50%

Chi phí cơ sở hạ tầng giảm hơn 30%

METRO là một trong những thương hiệu bán buôn hàng tiêu dùng và thực phẩm B2B lớn nhất thế giới, hỗ trợ các doanh nghiệp nhỏ và lớn từ bờ biển Đại Tây Dương của Bồ Đào Nha đến bờ biển Thái Bình Dương của Nhật Bản. Trong hợp tác với bất kỳ công ty với quy mô nào, thành công của METRO đều dựa trên các quyết định hàng ngày mà khách hàng của họ tạo ra - không chỉ dựa trên những gì người tiêu dùng mua, mà còn là cách họ muốn mua.

 

"Các ngành hàng mà chúng tôi cung cấp có xu hướng vận hành ngày càng cố định", Tiến sĩ Werner Rath, người điều hành các hoạt động CNTT của METRONOM nói. "Trước đây, các đơn đặt hàng vẫn thường xuyên được thực hiện qua điện thoại hoặc thậm chí là fax. Nhưng khi các giao dịch đã đi theo một quy trình nhất định, chúng tôi quyết định số hóa toàn bộ các đơn hàng, đặt nhu cầu và trải nghiệm của khách hàng làm trọng tâm."

 

METRO đã đạt được mục tiêu số hóa đó bằng cách tái cấu trúc các ứng dụng digital của mình và thúc đẩy cho hoạt động phân tích dữ liệu công ty và khách hàng trở nên có ích hơn. Bằng cách di chuyển nền tảng thương mại điện tử của mình lên điện toán đám mây, giờ đây công ty có thể cung cấp và mở rộng các dịch vụ ổn định hơn dành cho cả các nhóm khách hàng và nhân viên nội bộ. Đồng thời, một kho Data lake mới ra đời làm nền tảng để công ty khám phá các phân tích sáng tạo và học máy.

 

"Khi chúng tôi xem xét kho Data lake, tôi ngay lập tức đề xuất rằng chúng ta nên sử dụng các dịch vụ được quản lý trên Google Cloud Platform," Werner nói. "Không dừng lại ở những lợi thế ngắn hạn của việc tiết kiệm thời gian và tài nguyên, về lâu dài, Google Cloud AI và Machine Learning luôn đi trước những thứ chúng ta có thể xây dựng in-house."

"Khả năng xác định được tỷ xích còn quan trọng hơn không gian lưu trữ, cho phép đưa ra các phân tích có sẵn theo yêu cầu. Tính toán đề xuất hàng hóa cho khách hàng cần rất nhiều CPU. Với Cloud Dataproc, chúng tôi có thể tạo một cụm để tính toán, lấy kết quả và sau đó tắt cụm đó đi. Nó hiệu quả hơn nhiều. "

Marko Schwob, Domain Owner Analytical Platform Engineering, METRONOM

Cơ sở hạ tầng thương mại điện tử đơn giản, ổn định mà khách hàng có thể tin cậy

 

METRO đã đưa ra một điểm chuẩn để cân nhắc giữa các nhà cung cấp đám mây hàng đầu. "Chúng tôi yêu thích cách Compute Engine đưa ra một cách tiếp cận chung cho máy ảo", Werner nói. "Đây là một thiết lập đơn giản, thiết thực hơn. Thay vì một loạt các loại VM cứ sau vài tháng lại cần nâng cấp, chúng tôi chỉ cần kết hợp bộ nhớ và CPU với khối lượng công việc và để máy ảo hoạt động. Đồng thời, đơn giản hóa mô hình chi phí có nghĩa là chúng ta có thể cấu hình máy móc khi cần mà không phải lo lắng về vấn đề chi phí quá lớn. "

 

Đội triển khai đã di chuyển nền tảng thương mại điện tử sang các phiên bản Compute Engine trên Google Cloud Platform, sử dụng Virtual Private Cloud để tạo tích hợp dễ dàng với các hệ thống phụ trợ của công ty. Kết quả thật ấn tượng. "Với việc di chuyển theo mô hình thang máy, chúng tôi đã giảm chi phí cơ sở hạ tầng từ 30 đến 50%", Werner nói. "Thay vì 10 máy ảo khởi động lại mỗi tuần, chúng tôi hiếm khi phải đối phó với một máy. Nguy cơ mất điện hoặc thời gian không ổn định đã giảm tới 80%. Và không có sự cố lớn nào kể từ khi chúng tôi thực hiện di chuyển."

 

Với cơ sở hạ tầng thương mại điện tử mới, METRO chuyển sang tập trung đầu tư để khoa học dữ liệu có thể truy cập phạm vi toàn công ty thông qua Data Lake mới với khả năng mở rộng cao.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Đem dữ liệu thực tế, cập nhật từng phút vào các quyết định hàng ngày

 

Cho đến nay, hoạt động Business Intelligence tại METRO chủ yếu dựa trên hệ thống báo cáo kho dữ liệu doanh nghiệp thân thiện và rất được ưa chuộng sử dụng. Bối cảnh phân tích dữ liệu quản trị BI đã có sự cải tiến đáng kể, với một kho dữ liệu gồm các dữ liệu lớn và giải pháp phân tích nâng cao, có thể lưu trữ thông tin không giới hạn cho khoa học dữ liệu và phân tích nâng cao. Môi trường đám mây mang lại cho METRO khả năng triển khai các mô hình phức tạp với khả năng tính toán cao. METRO muốn dân chủ hóa hoạt động phân tích dữ liệu, thu thập thêm dữ liệu bán cấu trúc và chi tiết từ các máy tính, cơ sở dữ liệu khách hàng và các chiến dịch tiếp thị. Các thông tin dữ liệu này luôn luôn phải hiện sẵn trong nội bộ công ty.

Để thực hiện điều đó, METRO đã xây dựng một giải pháp phân tích và Data lake, chủ yếu dựa trên BigQuery và các dịch vụ Google BI khác. "Ưu điểm chính của các dịch vụ quản lý là chúng tôi có thể mở rộng quy mô," Marko Schwob, Kỹ sư phụ trách nền tảng phân tích tại METRONOM chia sẻ. "Khả năng xác định được tỷ xích còn quan trọng hơn không gian lưu trữ, cho phépđưa ra các phân tích có sẵn theo yêu cầu. Tính toán đề xuất hàng hóa cho khách hàng cần rất nhiều CPU. Với Cloud Dataproc, chúng tôi có thể tạo một cụm để tính toán, lấy kết quả và sau đó tắt cụm đó đi. Nó hiệu quả hơn nhiều. "

 

"Khi chúng tôi xây dựng nền tảng thương mại điện tử mới với METRO, các kỹ sư phần mềm của chúng tôi đã tích hợp việc thu thập dữ liệu hành vi từ ngày đầu tiên. Chúng tôi truyền dữ liệu vào BigQuery và sử dụng cơ sở hạ tầng Datalab để xây dựng thông tin hành vi của khách hàng và phát triển mô hình Machine Learning với TensorFlow. Chủ sở hữu sản phẩm sử dụng BigQuery SQL để họ có thể tự khám phá dữ liệu ", Stefan Richter nói thêm.

 

Với một API để nhập dữ liệu và một API khác để tích hợp với các sản phẩm khác, giải pháp cho phép báo cáo theo thời gian thực về dữ liệu được truyền trực tiếp từ các cửa hàng và ứng dụng. Bằng cách kết hợp dữ liệu đó, METRO có thể gia tăng sự hiểu biết về hành vi và nhu cầu của khách hàng hơn. Từ đó, chúng có thể phát triển những hiểu biết có giá trị đó thành hành động hữu hình, giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng như giảm thời gian dành cho các nhiệm vụ phức tạp và cung cấp sản phẩm nhanh chóng hơn.

 

"Với Data Lake, chúng tôi có thể phục vụ khách hàng một cách chất lượng hơn," Sven nói. "Bằng cách kết nối các điểm dữ liệu, chúng tôi có thể đưa ra các khuyến nghị như quy định vệ sinh đối với một số loại thực phẩm nhất định hoặc thông tin về xuất xứ. Chúng tôi thậm chí có thể tích hợp dự báo thời tiết địa phương để cửa hàng không hết kem vào một ngày nắng."

 

Trong nội bộ, Data Lake hỗ trợ một loạt các dự án khổng lồ và hiện đang được xây dựng để hỗ trợ nhân viên bán hàng ở 26 quốc gia trong tương lai, vì vậy họ có thể truy cập các bài thuyết trình được thực hiện với Google Data Studio. Sven cho biết "METRO đang tập trung vào quản lý sản phẩm theo hướng kết quả. Thay vì dựa vào ý kiến, chúng tôi sử dụng KPI trên bảng điều khiển như một khuôn khổ thường được thống nhất để đặt ra các ưu tiên của chúng tôi."

 

Để giúp các nhóm sản phẩm nội bộ sử dụng Data Lake, METRO đã tạo ra hơn 100 bàn làm việc phân tích dữ liệu. "Bàn làm việc giống như sân chơi cho dữ liệu," Marko nói. "Mỗi ứng dụng được điều chỉnh theo một chức năng nhất định và giúp nhóm dễ dàng truy cập các dịch vụ trên BigQuery, Cloud Dataproc và các công cụ khác. Mọi người cũng có thể chơi với các ứng dụng học máy ở đó, khám phá trong TensorFlow trong tương lai và các khả năng khác."

"Khi chúng tôi xây dựng nền tảng thương mại điện tử mới với METRO, các kỹ sư phần mềm của chúng tôi đã tích hợp việc thu thập dữ liệu hành vi từ ngày đầu tiên. Chúng tôi truyền dữ liệu vào BigQuery và sử dụng cơ sở hạ tầng Datalab để xây dựng thông tin hành vi của khách hàng và phát triển mô hình Machine Learning với TensorFlow. Chủ sở hữu sản phẩm sử dụng BigQuery SQL để họ có thể tự khám phá dữ liệu ",

Stefan Richter, Founder and Head of Engineering, freiheit.com

"Với Data Lake, chúng tôi có thể phục vụ khách hàng một cách chất lượng hơn," Sven nói. "Bằng cách kết nối các điểm dữ liệu, chúng tôi có thể đưa ra các khuyến nghị như quy định vệ sinh đối với một số loại thực phẩm nhất định hoặc thông tin về xuất xứ. Chúng tôi thậm chí có thể tích hợp dự báo thời tiết địa phương để cửa hàng không hết kem vào một ngày nắng."

Sven Lipowski, Unit Owner Customer Solutions, METRONOM

Doanh nghiệp của bạn đang hoạt động trong ngành bán buôn, phân phối thực phẩm? Doanh nghiệp của bạn đang đi tìm một nền tảng Cloud thông minh, linh hoạt và đảm bảo tính bảo mật cao? Hãy liên hệ với CloudAZ để cùng bắt đầu hành trình dịch chuyển dữ liệu "lên mây".

Nguồn: https://cloud.google.com/customers/metro/

THÔNG TIN

CÔNG TY CỔ PHẦN PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ ĐÁM MÂY CLOUDAZ 

Địa chỉ: Tầng 2, Tòa nhà Trường Thịnh

Số 1 Phùng Chí Kiên, quận Cầu Giấy, Hà Nội

Tel: (+84) 24 2124 4844

Giờ làm việc: 9:00 AM tới 6:00 PM (GMT+7)

Số GCNĐKKD: 0108598593

Nơi cấp: Sở Kế hoạch & Đầu tư Thành phố Hà Nội (24/01/2019)

  • Facebook - White Circle
  • LinkedIn - White Circle