ओ iFood, लैटिन अमेरिका का सबसे बड़ा भोजन वितरण प्लेटफ़ॉर्म, डेटा का उपयोग करके नवाचार और दक्षता को बढ़ावा देने के तरीके को फिर से परिभाषित कर रहा है, जिसमें डेटा और एआई कंपनी Databricks की मदद ली जा रही है। कंपनी ने अपने डेटा आर्किटेक्चर को आधुनिक बनाने के लिए डेटाब्रिक्स की डेटा इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म और इसकी DLT संरचना को अपनाया, जो विश्वसनीय डेटा पाइपलाइनों का निर्माण और परीक्षण करती है।
प्रयास ने संचालनात्मक लाभों की एक श्रृंखला की ओर ले जाया, जिसमें प्रोसेसिंग और संग्रहण लागत में 67% की कमी, पाइपलाइन रखरखाव में 70% कम प्रयास और कोड विकास समय में 30% की कमी शामिल है।
अब पाइपलाइनों में कोई त्रुटि नहीं है, सबसे भारी कार्यभार के तहत भी विश्वसनीय प्रदर्शन प्रदान कर रहे हैं, कहा थियागो जूलियन, iFood के डेटा आर्किटेक्चर विशेषज्ञ। बारंबार गलतियों से लगभग शून्य समस्याओं में परिवर्तन, DLT में माइग्रेशन के साथ, न केवल परिचालन दक्षता में सुधार किया है, बल्कि हमारी टीम को रणनीतिक पहलों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए भी मुक्त किया है, बजाय केवल आग बुझाने के।
एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र के साथ — 55 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ता, 350,000 भागीदार रेस्तरां और 300,000 सक्रिय डिलीवरी कर्मचारी — यह प्लेटफ़ॉर्म हर दिन लगभग 10 अरब डेटा घटनाओं को संसाधित करता है, जो इसके ऐप्स, लॉजिस्टिक्स सिस्टम और साझेदार प्लेटफ़ॉर्म से उत्पन्न होती हैं।
"डाटाब्रिक्स ने हमारे डेटा संचालन को पूरी तरह से बदल दिया है। DLT के साथ, हमने त्रुटियों को काफी हद तक कम कर दिया है और हमारी टीम का ध्यान परिचालन मुद्दों के बजाय रणनीतिक पहलों पर केंद्रित कर दिया है," जूलियन कहते हैं।
एक खंडित वातावरण से एकीकृत वास्तुकला तक
क्रियान्वयन से पहले, कंपनी को खंडित वास्तुकला और मैनुअल प्रक्रियाओं के साथ चुनौतियों का सामना करना पड़ता था, जो अक्सर त्रुटियों को जन्म देता था और विस्तार को कठिन बना देता था। प्लेटफ़ॉर्म पर माइग्रेशन ने केवल 100 में हजारों तालिकाओं को समेकित किया, शासन को बेहतर बनाया और डेटा की गुणवत्ता में सुधार किया।
हमारे समाधान हमारे ग्राहकों के व्यवसाय के विकास को बढ़ावा देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, लागत को कम करते हुए और दक्षता बढ़ाते हुए। उत्पन्न डेटा और DLT के साथ आधुनिकीकरण के साथ, iFood को रणनीतिक अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है जो ग्राहक के ऑर्डर करने के अनुभव को बेहतर बनाने में मदद करती है, यह कहते हुए मार्कोस ग्रिलांडा, उपाध्यक्ष और जनरल मैनेजर लैटिन अमेरिका।
आज, एक संरचित और परत-दर-परत दृष्टिकोण के साथ, प्लेटफ़ॉर्म सेकंड-स्तर की विलंबता के साथ डेटा इनटेक सुनिश्चित करता है, स्वचालित मान्यकरण और व्यवसाय क्षेत्रों के लिए आसान पहुंच प्रदान करता है। यह रीयल-टाइम विश्लेषण, A/B परीक्षण और डेटा-आधारित निर्णयों की अनुमति देता है जो सीधे उपभोक्ता के अनुभव और परिचालन दक्षता को प्रभावित करते हैं।
उपयोगकर्ता यात्रा में प्रदर्शन में सुधार एक महत्वपूर्ण मोड़ था। अब हमारे पास डेटा के उपयोग के तरीके में अधिक नियंत्रण, गति और विश्वसनीयता है, कहती हैं मारिस्टेला अल्बुकर्क, iFood की डेटा प्रबंधक।
आगामी कदम: सुरक्षा, स्केलेबिलिटी और निरंतर नवाचार
एक मजबूत तकनीकी आधार के साथ, iFood प्लेटफ़ॉर्म के उपयोग का विस्तार करने की योजना बना रहा है जिसमें Databricks Asset Bundles (DABs), सर्वरलेस और संवेदनशील स्तंभों का मास्किंग जैसी सुविधाएँ शामिल हैं, जो डेटा की शासन और सुरक्षा को और भी बेहतर बनाएंगी।
इस परिवर्तन ने हमें अक्षमताओं को समाप्त करने, समाधानों के विकास को तेज करने और सबसे महत्वपूर्ण बात, निरंतर नवाचार के लिए एक मजबूत आधार बनाने की अनुमति दी है, यह कहते हुए गेब्रियल कैंपोस, आईफूड के डेटा और एआई प्रमुख, समाप्त करते हैं।
