ラテンアメリカ最大のフードデリバリープラットフォームであるiFoodは、データとAIの企業であるDatabricksの支援を受けて、イノベーションと効率性を促進するためのデータの活用方法を再定義しています。 会社はDatabricksのデータインテリジェンスプラットフォームとそのDLT構造を採用し、信頼性の高いデータパイプラインを構築・テストして、データアーキテクチャを近代化しました。
努力により、処理およびストレージコストの67％削減、パイプラインの保守にかかる労力の70％削減、コード開発時間の30％短縮など、一連の運用上の成果が得られました。
「パイプラインは今やエラーなく動作し、最も負荷の高い作業負荷下でも信頼性の高いパフォーマンスを提供しています」とiFoodのデータアーキテクチャの専門家、ティアゴ・ジュリオンは述べました。 頻繁なエラーからほぼゼロの問題への移行により、DLTへの移行は運用効率を向上させただけでなく、私たちのチームが単なる火消しではなく戦略的な取り組みに集中できるようになりました。
堅牢なエコシステムを持ち—5500万以上のユーザー、35万の提携レストラン、30万の配達員—このプラットフォームは、アプリ、物流システム、提携プラットフォームから毎日約100億のリアルタイムデータイベントを処理しています。
「Databricksは私たちのデータ運用を完全に変えました。DLTを使うことで、エラーを大幅に減らし、チームの焦点を運用上の問題ではなく戦略的な取り組みに移すことができました」とジュリオンは述べています。
断片化された環境から統一されたアーキテクチャへ
導入前、企業は断片化されたアーキテクチャと手動のプロセスに直面しており、これがしばしばエラーを引き起こし、拡張を困難にしていました。 プラットフォームへの移行により、数千のテーブルがわずか100に統合され、ガバナンスが最適化され、データの品質が向上しました。
私たちのソリューションは、クライアントのビジネス成長を促進し、コストを削減し、効率を向上させるように設計されています。生成されたデータとDLTによる近代化により、iFoodは戦略的な洞察にアクセスでき、顧客が注文をする際の体験を向上させるのに役立っています」と、マルコス・グリランダ、ラテンアメリカ担当副社長兼ゼネラルマネージャーは説明しています。
今日、構造化された層別アプローチにより、プラットフォームは秒単位の遅延でデータの取り込み、自動検証、ビジネス部門向けの簡素化されたアクセスを保証します。 これにより、リアルタイムの分析、A/Bテスト、データに基づく意思決定が可能となり、消費者体験や運用効率に直接影響を与えます。
ユーザーの旅におけるパフォーマンスの向上は、画期的な出来事でした。今では、データの使用方法において、より高い制御、速度、信頼性を持つことができると、iFoodのデータマネージャー、マリステラ・アルバカーキは述べています。
次のステップ：セキュリティ、スケーラビリティ、継続的なイノベーション
堅固な技術基盤を持つiFoodは、Databricks Asset Bundles（DABs）、サーバーレス、機密列のマスキングなどの機能を活用してプラットフォームの利用拡大を計画しており、データのガバナンスとセキュリティをさらに強化しています。
この変革により、非効率を排除し、ソリューションの開発を加速し、何よりも継続的なイノベーションのための堅固な基盤を築くことができましたと、iFoodのデータとAIの責任者であるガブリエル・カンポスは締めくくります。
