ifood huongeza matumizi ya utoaji wa chakula kwa kutumia jukwaa la kijasusi la data la Databricks

IFood, jukwaa kubwa zaidi la utoaji wa chakula katika Amerika ya Kusini, inafafanua upya jinsi inavyotumia data kuendesha uvumbuzi na ufanisi kwa usaidizi wa Databricks, data na kampuni ya AI. Kampuni imepitisha jukwaa la kijasusi la data la Databricks na mfumo wake wa DLT, ambao huunda. na hujaribu mabomba ya data ya kuaminika, ili kuboresha usanifu wake wa data.

Juhudi hizo zilisababisha mafanikio kadhaa ya kiutendaji, ikiwa ni pamoja na kupunguzwa kwa gharama za usindikaji na uhifadhi wa 67%, juhudi ndogo 70% katika matengenezo ya bomba, na kupunguzwa kwa 30% kwa muda wa kuunda msimbo.

“Pipelines sasa zinafanya kazi bila makosa, zikitoa utendakazi wa kutegemewa hata chini ya mzigo mzito zaidi wa kazi, alisema Thiago Julian, mtaalam wa usanifu wa data katika iFood. ”Kubadilika kutoka kwa makosa ya mara kwa mara hadi masuala ya karibu sifuri na kuhamia DLT sio tu kumeboresha ufanisi wa uendeshaji, lakini pia kuiachilia timu yetu kuzingatia mipango ya kimkakati badala ya kuzima moto tu“

Ikiwa na mfumo thabiti wa ikolojia wa zaidi ya watumiaji milioni 55, mikahawa ya washirika elfu 350 na watu elfu 300 wanaowasilisha, jukwaa huchakata takriban matukio bilioni 10 ya data ya wakati halisi kila siku, yanayotokana na matumizi yake, mifumo ya vifaa na majukwaa ya washirika.

“A Databricks imebadilisha kabisa shughuli zetu za data. Kwa DLT, tumepunguza makosa kwa kiasi kikubwa na kuhamisha mwelekeo wa timu yetu kwenye mipango ya kimkakati badala ya masuala ya uendeshaji”, anasema Julian.

Kutoka kwa mazingira yaliyogawanyika hadi usanifu wa umoja

Kabla ya utekelezaji, kampuni ilikabiliwa na changamoto za usanifu uliogawanyika na michakato ya mwongozo, ambayo mara nyingi ilisababisha makosa na kufanya kuongeza kuwa ngumu. Uhamiaji kwenye jukwaa uliunganisha maelfu ya majedwali katika 100 tu, kuboresha utawala na kuboresha ubora wa data.

“Suluhisho zetu zimeundwa ili kukuza ukuaji wa biashara kwa wateja wetu, kupunguza gharama na kuongeza ufanisi. Kwa data inayozalishwa na kusasishwa na DLT, iFood inaweza kufikia maarifa ya kimkakati ambayo huchangia kuboresha uzoefu wa wateja wakati wa kuweka ORDER” yao, anaelezea Marcos Grilanda, Makamu wa Rais na Meneja Mkuu wa Amerika ya Kusini.

Leo, kwa mbinu iliyopangwa, yenye tabaka, jukwaa huhakikisha kumeza data kwa muda wa kusubiri wa kiwango cha pili, uthibitishaji wa kiotomatiki na ufikiaji rahisi wa maeneo ya biashara. Hii huwezesha uchanganuzi wa wakati halisi, majaribio ya A/B na maamuzi yanayotokana na data ambayo huathiri moja kwa moja uzoefu wa watumiaji na ufanisi wa uendeshaji.

“Mafanikio ya utendakazi katika safari ya mtumiaji yamekuwa ya kubadilisha mchezo. Sasa tuna udhibiti mkubwa, kasi na kutegemewa kwa jinsi data inavyotumika katika kampuni ya”, anasema Maristela Albuquerque, Kidhibiti Data cha iFood.

Hatua zinazofuata: usalama, scalability na uvumbuzi unaoendelea

Ikiwa na msingi thabiti wa teknolojia, iFood inapanga kupanua matumizi ya jukwaa kwa vipengele kama vile Databricks Asset Bundles (DABs), ufunikaji wa spika usio na huduma na nyeti, kuimarisha zaidi usimamizi na usalama wa data.

“Mabadiliko haya yameturuhusu kuondoa uzembe, kuharakisha ukuzaji wa suluhisho na, muhimu zaidi, kujenga msingi thabiti wa uvumbuzi endelevu wa watu wa jinsia moja, anahitimisha Gabriel Campos, Mkuu wa Data na AI katika iFood.