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スターバックス社の北米 3 万店向け最先端データ サイエンス プロジェクトを徹底解説 !"
需要予測、サプライチェーン最適化、顧客体験の向上、レコメンデーションにおける取り組みを解説いたします。構造化データと非構造データ、そしてバッチ処理とストリーミング処理を統合。大量のデータを高速に処理可能なプラットフォームを構築。100 人以上のデータ プロフェッショナルが効率的に協業可能なアーキテクチャーを実現しています。「 需要予測 」のノートブックのサンプルと、無償トライアルをご提供します。
| 切り口 | 内容 |
|---|---|
| 会社概要 | |
| サービス概要 | 他のパブリッククラウドにもサービスを展開しているが、コンテナ上で動くのは初。データエンジニア、データサイエンティストが使いやすい仕様になっている。 |
| スターバックス事例概要 | 今回は需要予測とサプライチェーンの話 |
| 課題 | どんぶり勘定だったが、データドリブンで需要予測する必要が出てきた |
| 開発時の課題 | 店舗数の多さ、店舗ごとの分析モデルの必要性もあった。 |
| 解決策 | databricksのツールでは、並列モデルを使えたので、解決可能。且つ、より詳細な分析が可能になった。 |
| databricksとBQのつながり | |
| 並列分散の仕組み | |
| プランに説明 |