Databricks lanceert oplossingen voor bedrijven in retail
13-01-2022 (16:03) - Tech
Databricks, data- en AI-leider en pionier van de lakehouse-architectuur, lanceert het Databricks Lakehouse for Retail, zijn eerste branchespecifieke data lakehouse voor de retail- en consumentengoederenindustrie. Met Databricks' Lakehouse for Retail beschikken datateams over een gecentraliseerd data- en AI-platform dat is toegesneden op kritieke data-uitdagingen waar retailers, partners en hun leveranciers mee kampen. Onder andere H&M Group en Wehkamp behoren tot de eerste gebruikers.
"In de afgelopen jaren hebben we ongekende veranderingen gezien in het koopgedrag van consumenten", zegt Jesse Bouwman, Data scientist bij Wehkamp. "Wehkamp was een van de eerste e-commerce retailers, maar de snelheid waarmee het consumentengedrag recent veranderde is in onze ervaring opmerkelijk. Het Retail Lakehouse biedt ons de nodige flexibiliteit om deze veranderingen op de voet te volgen en ervoor te zorgen dat we altijd de meest persoonlijke ervaring leveren aan ieder van onze klanten."
Tools
Lakehouse for Retail van Databricks biedt een open, flexibel dataplatform voor samenwerking en uitwisseling van gegevens, gecombineerd met een verzameling krachtige tools en partners voor de retail- en consumentengoederenindustrie. Nieuwe tools, de zogenaamde Lakehouse for Retail Solution Accelerators, zijn ontworpen om het analyseproces een jumpstart te geven. Deze tools bieden blauwdrukken van use cases voor data-analyse en machine learning en best practices die data-engineers en data scientists helpen weken of maanden aan ontwikkeltijd te besparen. Populaire Solution Accelerators voor Lakehouse for Retail-klanten van Databricks zijn onder meer:
- Real-time streaming data-ingestie: Real-time beslissingen voor succes in omnichannel retail met data over points-of-sale, mobiele applicaties, voorraad en leveringen.
- Forecasting van vraagveranderingen en tijdreeksanalyses: Genereer snellere en nauwkeurigere prognoses voor de vraag naar producten en op specifieke winkellocaties.
- ML-gedreven aanbevelingen: Aanbevelingsmodellering voor iedere fase van het aankooptraject - waaronder neurale netwerken, gezamenlijke filtering, aanbevelingen op basis van content en meer - om een beter gepersonaliseerde klantervaring te leveren.
- Customer Lifetime Value: Analyseer klantverloop, voorspel het gedrag van afhakende klanten en segmenteer consumenten op lifetime en value met een verzameling aan customer analytics-accelerators zodat je betere beslissingen kunt maken omtrent productontwikkeling en gepersonaliseerde promoties.
- Forecasting van vraagveranderingen en tijdreeksanalyses: Genereer snellere en nauwkeurigere prognoses voor de vraag naar producten en op specifieke winkellocaties.
- ML-gedreven aanbevelingen: Aanbevelingsmodellering voor iedere fase van het aankooptraject - waaronder neurale netwerken, gezamenlijke filtering, aanbevelingen op basis van content en meer - om een beter gepersonaliseerde klantervaring te leveren.
- Customer Lifetime Value: Analyseer klantverloop, voorspel het gedrag van afhakende klanten en segmenteer consumenten op lifetime en value met een verzameling aan customer analytics-accelerators zodat je betere beslissingen kunt maken omtrent productontwikkeling en gepersonaliseerde promoties.
Daarnaast ondersteunen toonaangevende Databricks-partners zoals Deloitte en Tredence de visie en toegevoegde waarde van het Retail Lakehouse, door kant-en-klare analytics-oplossingen direct op het Lakehouse-platform te leveren.
