Erfolgreiche Implementierung von ML und Data Lake im Einzelhandel

Die Herausforderung

Der Migros-Genossenschafts-Bund (MGB) vertritt die Migros-Gruppe. Sie koordiniert Unternehmenspolitik, Ziele und Tätigkeit der zehn Migros-Genossenschaften und den angeschlossenen Unternehmen.

Die Einführung einer Unternehmensdatenstrategie und eines Datenmanagements, die es Data Scientisten und Ingenieuren ermöglichen, mit verschiedenen Datenarten und -ursprüngen zu arbeiten sowie die Einhaltung und Konformität mit Daten Governance wie der DSGVO und dem Schweizer Datenschutzgesetz sicherstellt, ist eine grosse Herausforderung und erfordert viel Erfahrung in der Implementierung von Enterprise Data Lakes.

Die Lösung

MGB verwendet einen von Scigility entworfenen Enterprise Data Lake, um mehrere Ziele zu erreichen: Ein Team von Scigility-Experten lieferte hochverfügbare Plattformen und ML-Anwendungen wie den Customer DNA Use Case mit umfassenden Sicherheitsfunktionen, einschliesslich einer nahtlosen Integration in das bestehende Data Warehouse. Dies ermöglicht dem MGB-Marketing, verschiedene digitale Kanäle zu nutzen, um so das Kundenverhalten besser zu verstehen. Auf Basis der gesammelten Kundendaten können laufend neue Insights generiert und Services entsprechend entwickelt werden.

Die Enterprise Data Platform ermöglicht die Bewältigung aktueller und zukünftiger AI/ML-Herausforderungen und gewährleistet ein optimales Zusammenspiel zwischen Batch- und Echtzeitverarbeitung. Die Verwendung der Best Practices der Scigility Modern Data & AI Architecture macht die Architektur flexibel genug, um den Austausch von Technologien zu ermöglichen. Eine effiziente, progressive Suche, Analyse und Exploration der Daten sind gleichzeitig gewährleistet.