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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