ifood покращує роботу з доставкою їжі за допомогою платформи аналізу даних Databricks

IFood, найбільша платформа доставки їжі в Латинській Америці, переосмислює, як вона використовує дані для стимулювання інновацій та ефективності за допомогою Databricks, даних і AI compan he компанія прийняла Databricks' даних розвідки платформи і її DLT фреймворк, який будує і тестує надійні конвеєри даних, щоб модернізувати свою архітектуру даних.

Зусилля призвели до ряду операційних здобутків, включаючи 67% скорочення витрат на обробку та зберігання, 70% менше зусиль в обслуговуванні трубопроводу та 30% скорочення часу розробки коду.

“Pipelines тепер працює без помилок, забезпечуючи надійну продуктивність навіть за найважчих робочих навантажень на рівні, сказав Тьяго Джуліан, експерт з архітектури даних iFoo ”Перехід від частих помилок до майже нульових проблем із переходом на DLT не лише покращив операційну ефективність, але й звільнив нашу команду зосередитися на стратегічних ініціативах, а не просто гасити пожежі“

Завдяки надійній екосистемі з понад 55 мільйонів користувачів, 350 тисяч ресторанів-партнерів і 300 тисяч активних доставників платформа щодня обробляє близько 10 мільярдів подій даних у реальному часі, що походять із її додатків, логістичних систем і партнерських платформ.

“A Databricks повністю трансформувала наші операції з даним За допомогою DLT ми різко зменшили кількість помилок і перемістили фокус нашої команди на стратегічні ініціативи, а не на операційні питання”, - каже Джуліан.

Від фрагментованого середовища до єдиної архітектури

До впровадження компанія зіткнулася з проблемами фрагментованої архітектури та ручних процесів, що часто призводило до помилок і ускладнювало масштабуванн ігра на платформу консолідувала тисячі таблиць лише за 100, оптимізуючи управління та покращуючи якість даних.

“Наші рішення призначені для стимулювання зростання бізнесу для наших клієнтів, зниження витрат і підвищення ефективніст Завдяки отриманим даним і модернізації за допомогою DLT iFood має доступ до стратегічних ідей, які сприяють покращенню клієнтського досвіду під час розміщення їхніх ЗАМОВЛЕНЬ, пояснює Маркос Гріланда, віце-президент і генеральний менеджер з Латинської Америки.

Сьогодні, завдяки структурованому, багаторівневому підходу, платформа забезпечує прийом даних із затримкою другого рівня, автоматизованою перевіркою та спрощеним доступом до бізнес-сфер Це дозволяє в режимі реального часу аналізувати, проводити A/B тестування та приймати рішення на основі даних, які безпосередньо впливають на досвід споживачів та ефективність роботи.

“Підвищення продуктивності під час подорожі користувача змінило правила гр Тепер ми маємо більший контроль, швидкість і надійність у тому, як дані використовуються в усьому компанії, каже Марістела Альбукерке, менеджер даних iFood.

Наступні кроки: безпека, масштабованість і постійні інновації

Маючи міцну технологічну основу, iFood планує розширити використання платформи за допомогою таких функцій, як пакети активів Databricks (DAB), безсервельне та чутливе маскування динаміків, що ще більше покращує управління даними та безпеку.

“Ця трансформація дозволила нам усунути неефективність, прискорити розробку рішень і, що найважливіше, побудувати міцну основу для безперервних інновацій у сфері ”, підсумовує Габріель Кампос, керівник відділу даних і штучного інтелекту iFood.