65% wzrost efektywności analityków dzięki rozwiązaniom chmurowym i serverless

PerfectDraft – firma z branży napojów stanęła przed dwoma strategicznymi wyzwaniami w miarę skalowania działalności:

Zrównoważony rozwój i logistyka:

Rosnąca liczba klientów oznaczała znaczący wzrost ilości zużytych kegów wymagających zwrotu i ponownego użycia. Dotychczasowy system był mało skalowalny, generował wysokie koszty utrzymania i wymagał powielania prac przy wprowadzaniu nowych funkcji lub wejściu na nowe rynki. Firma potrzebowała zunifikowanego, efektywnego kosztowo systemu zwrotów działającego w różnych krajach.

Zarządzanie danymi i efektywność:

Wraz z rozwojem cyfrowych procesów operacyjnych i logistycznych pojawiła się potrzeba wdrożenia solidnych rozwiązań do zbierania, przetwarzania i analizowania danych z różnych źródeł. Istniejąca infrastruktura ograniczała produktywność analityków, generowała wysokie koszty operacyjne i nie oferowała możliwości pracy w czasie rzeczywistym.

Kraj

USA, UK, Francja, Argentyna

Czas trwania

2022-obecnie

Branża

Żywność, napoje, dane

Zrzut ekranu pokazujący stronę główną należącą do Perfect Draft

Miliony zwróconych beczek

Dostarczyliśmy dwa zintegrowane rozwiązania wspierające rozwój biznesu, zrównoważony rozwój i efektywność operacyjną. Realizacja projektu zajęła rok. Od czasu jego wdrożenia, miliony beczek zostały pomyślnie zwrócone za pośrednictwem systemu.

Nasze rozwiązania

A. System zwrotu beczek

  • Zbudowano nowoczesną, ustandaryzowaną platformę obsługującą użytkowników w wielu krajach

  • Zaprojektowano ją do płynnej integracji z operatorami logistycznymi i aplikacjami dla klientów

  • Wdrożono architekturę serverless, co ograniczyło koszty infrastruktury

  • Udokumentowano wszystkie API i usługi w Stoplight, zapewniając przejrzystość i łatwą konserwację

B. Chmurowa infrastruktura danych

  • Przeniesiono istniejące pipeline’y do Azure DataFactory, Databricks, Rivery, PySpark i Pythona

  • Wdrożono usługi danych czasu rzeczywistego z wykorzystaniem AWS Lambda, Snowpipes, SQS, SNS i CloudWatch

  • Zbudowano dashboardy i warstwę monitoringu przy użyciu Snowflake, Logic Apps, DataBox i API Slacka

  • Zapewniono wersjonowanie wdrożeń i płynne aktualizacje z Azure DevOps, GitHub Actions i Bash

  • Zabezpieczono ekosystem przy użyciu Key Vaults, logowania strukturalnego i MFA w Snowflake

  • Umożliwiono współpracę i raportowanie przez integrację bota Slacka z PowerBI

Światowej klasy technologie

Logo firmy Saveur Biere Logo firmy Betafence Logo serwisu Platforma Opon należącego do firmy PSO Logo Unicornly Logo firmy Beer Hawk
  • Logo firmy Saveur Biere
  • Logo firmy Betafence
  • Logo serwisu Platforma Opon należącego do firmy PSO
  • Logo Unicornly
  • Logo firmy Beer Hawk

Rezultaty i wartość biznesowa

System zwrotów beczek:

  • W pełni operacyjny w Europie i Wielkiej Brytanii

  • Miliony zwróconych kegów od momentu wdrożenia

  • Niższe koszty infrastruktury dzięki serverless

  • Mniejsza złożoność logistyczna i większa satysfakcja klientów

  • Wsparcie dla długofalowych celów zrównoważonego rozwoju dzięki ponownemu użyciu i systemowi tokenów

Infrastruktura danych:

  • Ponad 10 analityków i data scientistów przeszło na narzędzia chmurowe

  • 65% wzrost efektywności analityków dzięki automatyzacji i uproszczeniu przetwarzania danych

  • Monitoring i alerty w czasie rzeczywistym zredukowały czas przestojów i ręczne interwencje

  • Infrastruktura jest teraz skalowalna, bezpieczna i zoptymalizowana kosztowo


Wnioski z projektu

  • Inwestycja w architekturę serverless przynosi długoterminowe korzyści w zakresie kosztów i skalowalności

  • Podejście API-first i dokładna dokumentacja przyspieszają wdrażanie rozwiązań na różnych rynkach

  • Efektywność pracy analityków zależy nie tylko od narzędzi, ale także od jakości automatyzacji i integracji

  • Modułowe, łatwe do monitorowania rozwiązania redukują koszty utrzymania i wsparcia


Potencjał dalszego rozwoju

  • Rozbudowa platformy zwrotów o funkcje mobilne i śledzenie przesyłek w czasie rzeczywistym

  • Integracja prognozowania popytu w czasie rzeczywistym z ekosystemem danych

  • Wprowadzenie wykrywania anomalii opartego na ML w monitoringu pipeline’ów

  • Rozszerzenie funkcjonalności raportowania o dostęp oparty na rolach i automatyczne wnioski


Czy masz podobny problem?

Aby uzyskać więcej informacji skontaktuj się z naszym ekspertem biznesowym

Daj nam znać, czego potrzebuje Twój projekt i zobacz, jak szybko możesz go skalować dzięki Primotly