Témoignage de客户端
La migration vers le cloud s'强加dans une nouvelle ère de La vente au détail数据驱动
70%
减少数据管道创建时间
48 x
更快的ETL工作负载
SECTEUR:Commerce de détail et biens de conmation
解决方案:Efficacité de la publicité，分割德拉clientèle，配套产品，Moteurs de recommendation
Cas d’使用平台:三角洲湖，ETL
云:Azure
“越来越多的业务单位以自助服务的方式使用该平台，这在以前是不可能的。bob体育客户端下载Databricks对哥伦比亚大学的积极影响，我怎么说都不为过。”
- Lara Minor, Columbia Sportswear公司高级企业数据经理
哥伦比亚est une企业数据驱动:elle intègre les données de tous les systèmes métier pour gérer les activités de gros et de détail de l'ensemble de ses marques。基础设施héritée d'ETL et d'analytique ne isa suffisait pas pour preedre charge à la fois les cas par lots and temps réel à grande échelle, ce qui l'empêchait de répondre aux exigences des équipes métier et de données。代理迁移数据库，l' enterprise traite et prépare les données avec davantage d'efficacité et de fiabilité: elle product ainsi de précieux insights qui permeent de prendre des décisions commerciales plus jusicieuses
Des systèmes d'analytique hérités à la fois lent et coûteux
Alors que le secur du retail se numérise在canaux河畔的快速发展，哥伦比亚在开发方面的先锋数字données sur l'ensemble des domaines d'activité: ventes, achats, chaîne物流和优化产品。L' enterprise voulait par范例comprendre comment exploiter les insights liés à la géographie, L 'affinité de marque, les marges bruutes et les coûts pour améliorer ses opérations et prendre des décisions加上智能。Elle cherchait également à utiliser les données d'engagement客户端provant des avis et des commentaires pour améliorer les campagnes营销等支持客户端。
L' enterprise avait des trésors de données à portée de main。Mais le traitement des données -临时交涉réel - n'était pas à la hauteur de accords de niveau de service internes pour l'分析和报道。L'équipe de gestion des information de L' enterprise (EIM) était freinée par un outtillage ELT trop spécialisé et des data warehouse obsolètes, segmentés et peu évolutifs。Elle voulait libérer l'accès à des données organisées pour répondre aux besoins des différentes équipes de données et des décideurs métier, mais Elle parvenait difficilement à mettre en place les pipelines de données nécessaires。Très rigide, l'infrastructure coûtait cher à gérer et élargir, ce qui constituait un problème face à l'augmentation des demandes d'accès aux données。
«Il fallait parfois des semaines à nos systèmes hérités pour traiter les données à des fins d'analytique et de reporting，»explque Lara Minor，高级企业数据经理chez Columbia Sportswear。«Nous étions donc incapables de prendre en charge sure cas d'usage, une vraie source d' in满足感pour les分析家和功能métier。»
Des décideurs aux数据分析师et数据科学家，beaucoup d'équipes convoitent les données de toute l'entreprise。Il fallait donc change la platforme du système d'analytique et migrer vers le cloud pour gagner en agilité et en rentabilité à grande échelle。Il fallait également rationaliser la préparation des données et l 'ETL, tout en offrant aux parties prenantes un accès + facile et + sûr aux données不可或缺pour prenre des décisions + intelligentes。
Mettre les données à处置de ceeux qui en ont besoin, le plus rapidement可能
En adoptant Microsoft Azure, l ' équipe EIM de Columbia a eu accès à Azure Databricks et Delta Lake pour mettre à niveau ses capacités de traitement et d ' analytique des données。«Nous voulions une solution évolutive， élastique et + économique，»explque Lara Minor。«Azure et Databricks remplissent ces trois critères。»
Avec Databricks, l'équipe crée désormais des pipeline ETL hautes性能能力de traiter les运费平价及临时费用réel。Les pipeline aliment le Delta Lake qui offre un accès sécurisé aux données organisées。«三角洲湖offre des fonctionnalités ACID qui simplified les opérations de pipeline de données afin d'améliorer leur fiabilité et leur cohérence，»détaille Lara Minor。Parallèlement à cela, des fonctionnalités告诉缓存结构和索引自动渗透accès效果和性能données。»
Une fois les données ingérées, elles sont acheminées vers différents企业职能和最终用途的决定点。Des分析métier peuvent样例连接器方向à PowerBI pour produire Des rapports de vente nécessitant Des信息à la demand en temps presque réel。Ils peuvent ensuite créer des notebooks Databricks interactifs pour mettre ces données à la disposition des数据科学家qui vont explorer et entraîner des modèles。Les données peuvent aussi être envoyées dans un outil d'entreposage des données pour Les cas d'usage combined fail latency et haute simultanéité。Toutes les équipes qui ont besoin d'accéder à des données peuvent désormais avoir pleinement confifidans leur fiabilité et leur cohérence。
Des管道de données et Des见解加rapides
这是不可缺少的réduire les temps de tritement pour fournir快速des insight à l' enterprise。Databricks a permis à l' équipe EIM de Columbia d'accélérer l'ETL et la préparation des données, en réduisant 70% le temps de création du pipeline ETL et le temps de traitement des charges de traveures ETL de 4 heures à selement 5分钟- c'est 48 fois plus rapide qu'auparavant。
一个plateforme市政债券发展的et performante de能力特质les指控par很多临时工卷,全部的类别d 'utilisateurs数据校正现在洛杉矶一麦克风de最佳决策,beneficient辅助操作de l商会无dependre de队报》EIM。
«Cette plateforme présente un grand avage: les utilisateurs la prennent en main très rapidement。Toutes les données y sont rassemblées, et de plus en plus d'unités商业自助服务，alors que c'était不可能的auparavant，»劳拉·梅纳肯定。«Je suis extrêmement impressionnée par l'impact positif qu'a eu Databricks sur Columbia。»
La disponibilité immédiate de données triées et organisées法国使用惯例données: prévision法国客户需求，产品分析et amélioration法国客户满意度。Comme le pense également Lara Minor, il n'y pas de limite que l'équipe peut faire des données pour prenre des décisions加上司法和façonner l'avenir de l' prise。
