Conçu pour vous émouvoir
Client
Aldo
Industrie
Commerce de détail / Mode
Capacités
Ingénierie des données
Réarchitecture du système
CI/CD
Préparation à l'IA
Partenaires
Laboratoires IVADO
Groupe ITL soutenu
par SCALE AI
Date
Novembre 2023 – En cours
Le défi
Le Groupe ALDO souhaitait transformer ses processus de gestion des revenus et de chaîne d'approvisionnement grâce à des analyses avancées basées sur l'IA. Cependant, son infrastructure existante limitait sa capacité à exploiter efficacement les données en temps réel. Les données provenant des systèmes de point de vente, des plateformes de commerce électronique, des stocks et du merchandising devaient être collectées et organisées. La création d'un lac de données analytiques structuré est devenue cruciale pour les opérations commerciales telles que la tarification à prix réduit, la prévision de la demande et l'équilibrage des stocks. Notre objectif était de libérer ALDO de sa dépendance aux flux de travail manuels, d'améliorer la fraîcheur des données pour les cas d'utilisation analytiques et, in fine, d'améliorer sa capacité à prendre des décisions rapides basées sur les données.
La solution
Retailogists s'est associé à ALDO pour relever ces défis en développant une plateforme de données cloud-native moderne, évolutive et posant les bases essentielles d'analyses avancées et d'une intégration fluide de l'IA. Les éléments clés de notre solution comprenaient :
Activités clés
Lac de données centralisé
Nous avons mis en place un lac de données Amazon S3 unifié, structuré selon le partitionnement Hive, permettant une organisation, un traitement et des requêtes en temps réel efficaces des données avec Amazon Athena. Cette centralisation a éliminé les silos de données et a permis de disposer d'une source unique de données fiables.
Pipelines de données sans serveur
En exploitant AWS Glue pour les tâches d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), nous avons mis en œuvre des pipelines incrémentiels (ingestion de données en temps réel) et historiques (migration de données en masse). AWS Lambda et Step Functions ont orchestré ces workflows, automatisant les tâches complexes et garantissant une évolutivité et une gestion des erreurs robustes.
Conformité et fiabilité ACID
Pour préserver l'intégrité des données, nous avons mis en œuvre des stratégies transactionnelles, notamment des mises à jour atomiques au niveau des partitions et des mécanismes de restauration. Cette approche a permis d'éviter les incohérences et de garantir des données de haute qualité pour l'analyse.
CI/CD et surveillance
Retailogists a intégré des pratiques DevOps de pointe à une configuration CI/CD complète, simplifiant ainsi considérablement les déploiements. Nous avons également mis en place des systèmes de surveillance complets via AWS CloudWatch et Sumo Logic, facilitant la détection et la résolution rapides des problèmes de pipeline et garantissant une fiabilité opérationnelle continue.
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En relevant ces défis techniques clés, notre solution a transformé l’environnement fragmenté hérité d’ALDO en un écosystème de données unifié, évolutif et prêt pour l’IA, permettant des avancées immédiates et continues dans l’analyse basée sur l’IA.
Les résultats
La refonte de l’infrastructure a apporté des améliorations transformatrices, posant des bases solides pour les analyses en temps réel et les applications d’IA :
Disponibilité des données en temps réel : L'ingestion et le traitement des données sont activés en temps quasi réel, améliorant considérablement la vitesse de prise de décision (de quelques jours à quelques minutes), permettant à ALDO de répondre rapidement aux demandes changeantes du marché et aux tendances des consommateurs.
Évolutivité et performances améliorées : temps de traitement des données considérablement réduits, gestion efficace des charges de travail massives telles que les ventes record du Black Friday sans interruption ni temps d'arrêt, garantissant une continuité optimale des activités.
Intégrité des données améliorée : disponibilité des données fiable et cohérente garantie grâce à des pratiques conformes à l'ACID, renforçant considérablement la confiance des utilisateurs internes dans les analyses et les informations basées sur l'IA, permettant une prise de décision plus précise et plus rapide.
Préparation à l'IA et agilité opérationnelle : ALDO a immédiatement été en mesure de déployer des modèles prédictifs pour l'optimisation des démarques, l'équilibrage des stocks et la prévision de la demande. Les premiers résultats ont notamment été une amélioration notable des taux de vente, une réduction des pertes liées aux démarques, une optimisation des niveaux de stocks et une amélioration des marges.
Efficacité opérationnelle et économies de coûts : l’automatisation des flux de travail de traitement des données a éliminé les interventions manuelles importantes, réduisant ainsi les frais généraux opérationnels, diminuant les coûts et libérant des ressources pour des initiatives plus stratégiques.
Fondation stratégique pour la croissance : Établissement d’une plateforme résiliente et évolutive capable de prendre en charge des analyses avancées et l’innovation basée sur l’IA, positionnant le Groupe ALDO pour une croissance et une adaptabilité soutenues dans un paysage de vente au détail en évolution.
En fin de compte, cette initiative a non seulement résolu les goulots d’étranglement techniques immédiats d’ALDO, mais a également créé une plate-forme robuste pour l’innovation continue et l’amélioration continue des opérations de vente au détail grâce à une prise de décision sophistiquée basée sur l’IA.
