«Глория Джинс» начала анализировать Big Data
Компания «Глория Джинс», занимающаяся производством и продажей одежды, начала анализировать Big Data, чтобы обеспечить своевременные поставки товаров в более чем 600 магазинов в 9 часовых поясах. Для построения системы управления базами данных была выбрана платформа HP Vertica. Руководство ритейлера ожидает, что анализ данных в реальном времени поможет принимать быстрые и точные бизнес-решения, основанные на актуальных данных, что в конечном счете приведет к улучшению бизнес-показателей и повышению удовлетворенности покупателей.
Как сообщили CNews в компании HP, на текущий момент «Глория Джинс» приобрела лицензии на 15Тб, с учетом линейной масштабируемости платформы HP Vertica объем в дальнейшем может быть увеличен. «На данный момент объем самой большой инсталляции HP Vertica составляет 20 петабайт, и эта величина не является ограничением для системы», – добавил Андрей Кутуков, директор департамента программных решений HP в России. По информации HP, масштабируемая архитектура параллельной обработки данных in-memory обеспечивает анализ петабайтов информации в реальном времени, а стандартные аппаратные компоненты x86 повышают эффективность и надежность информации «Глории Джинс».
Пилотное развертывание платформы HP Vertica было проведено в «облаке» HP во Франции за две недели. Последующая установка в производственной среде компании «Глория Джинс» заняла три недели.
В ходе тестирования в компании «Глория Джинс» платформа HP Vertica показала скорость обработки данных, в разы превышающую показатели конкурентных решений. Как рассказал исполнительный вице-президент и главный информационный управляющий «Глории Джинс» Тимоти Касбе (Timothy Kasbe), сложные отчеты, которые на других платформах выполнялись в течение четырех часов, HP Vertica позволяет сделать за 20 секунд. «В быстро меняющемся бизнесе моды, где точность планирования может привести к довольному покупателю или многомилионным упущенным возможностям, устаревшая информация или записанные, но не используемые данные больше не приемлемы. Своевременные решения и являются четким конкурентным преимуществом в бизнесе, в котором нам нужно найти информацию и начать действовать раньше, чем это сделают наши конкуренты», — отметил Касбе.
Как сообщили в компании, решение HP также позволит повысить производительность сотрудников, избавив их от необходимости работать в традиционных хранилищах данных и проводить ночные обработки данных.
Розница – это одна из отраслей, где технологии Big Data сегодня наиболее востребованы, эксперты отмечают рост интереса к подобным инструментам со стороны ритейлеров. Например, американская сеть Guess, продающая джинсовую одежду и аксессуары, использует HP Vertica, чтобы отслеживать информацию о продажах и движении товаров. Система анализирует, не только, какие товары хорошо продаются, а какие нет, но и в какой комбинации товары покупают. Приложение для планшетов позволяет непрофессиональным потребителям аналитики, дизайнерам и менеджерам на местах, использовать полученные результаты. Директор по бизнес-аналитике компании Guess Брюс Йен (Bruce Yen) считает, что для розничной отрасли очень важна скорость обработки огромных массивов данных, которые постоянно обновляются. Платформа HP Vertica позволяет сети магазинов получать актуальную информацию о продажах на утро следующего дня.
Другой пример – сеть супермаркетов Wal-Mart, которая собирает 2,5 петабайт данных в час, решая задачи прогнозирования спроса, оптимизации цен, разработки акций и маркетинговых кампаний. Есть и примеры использования технологий Big Data для работы с покупателем непосредственно в торговых точках. Крупнейшая международная сеть супермаркетов Tesco внедряет решение на основе технологии распознавания лиц (face recognition). При приближении покупателя на мониторе транслируется реклама, предназначенная именно для соответствующей потребительской категории.
По мнению экспертов, внедрение современных решений Big Data по сбору, доставке, обработке и анализу данных позволяет розничным предприятиям и сетям точечно оптимизировать цены и работать с ассортиментом, совершенствовать логистические процессы, эффективнее управлять запасами и транспортными потоками. Современные технологии анализа больших данных дают возможность решать эти аналитические задачи максимально оперативно и использовать как исторический массив информации, так и наиболее актуальные данные.
Директор направления аналитических решений дивизиона данных компании IBS Татьяна Лякишева рассказала, что большинство сетей анализирует данные по картам лояльности покупателей. Сведения о покупках позволяют точнее сегментировать клиентскую базу для рекламной рассылки. Объединение этих сведений с данными из социальных сетей дает дополнительную информацию об интересах покупателя и помогает формировать точечные, адресные предложения. «Еще одна интересная тема – отслеживание передвижения покупателей в крупных торговых центрах, на основе сигналов Wi-Fi с их смартфонов. В какие магазины заходит покупатель, как передвигается, где проводит больше времени. Следующий шаг – рассылка на эти смартфоны таргетированной рекламной информации, или установка рекламных поверхностей в местах, где покупатель проводит больше времени», – добавила Лякишева.
Компания «Глория Джинс» – вертикально-интегрированный модный ритейлер. Компания специализируется на дизайне, производстве и продаже модной молодежной и взрослой одежды, обуви и аксессуаров под брендами Gloria Jeans и Gee Jay через собственную сеть магазинов в 319 городах России и Украины. Центральный офис Компании находится в городе Ростове-на-Дону, из него происходит управление 9 региональными представительствами, 7 логистическими комплексами и 48 фабриками (35 фабрик в России и 13 фабрик в Украине).
