O que é o varejo em tempo real?

Processamento de dados em tempo real que permite aos varejistas responder instantaneamente ao comportamento do cliente, às mudanças de estoque e às condições de mercado por meio de análises de fluxo contínuo.

por Equipe da Databricks

Processa dados de streaming de sensores IoT, aplicativos móveis, análises da web, mídias sociais e sistemas de transação usando tecnologias como Apache Kafka, Spark Streaming e Flink para insights com latência inferior a um segundo.
As aplicações incluem rastreamento de estoque em tempo real, prevenindo rupturas de estoque, precificação dinâmica ajustando-se às ações da concorrência e à demanda, ofertas personalizadas acionadas por padrões de navegação do cliente e detecção de fraudes, bloqueando transações suspeitas.
Requer infraestrutura que suporte ingestão de dados em alta velocidade, mecanismos de consulta de baixa latência, estruturas de processamento de fluxo escaláveis e bancos de dados operacionais sincronizados com sistemas analíticos para experiências consistentes do cliente.

O que são dados em tempo real para o setor de varejo?

Varejo em tempo real é o acesso em tempo real aos dados. A mudança do acesso, análise e compute baseados em batch permitirá que os dados estejam "sempre ativos", o que promove decisões precisas e oportunas e business intelligence. Casos de uso em tempo real, como previsão de demanda, personalização, disponibilidade em prateleira, previsão de tempo de chegada e seleção e consolidação de pedidos, agregam valor à organização por meio de agilidade aprimorada na cadeia de suprimentos, redução de custos para atender, disponibilidade otimizada do produto e reabastecimento de estoque.

Por que os dados em tempo real no setor de varejo são importantes?

Testemunhamos a mudança para o comércio eletrônico e o comércio omnicanal nos últimos 20 anos, e notamos as mudanças fundamentais no comportamento do consumidor após a pandemia de COVID-19. Em apenas 10 semanas, vimos uma taxa de mudança que antes levou de 10 anos. À medida que as lojas físicas enfrentavam lockdowns, os consumidores passaram a comprar em canais digitais. Nos restaurantes, não havia clientes; enquanto o drive-thru e as entregas dispararam. Com a mudança financeira, vieram outras: aumento de fraudes, mudança nas expectativas dos clientes, maior volume de devoluções e aumento dos custos para atender os clientes no atendimento e na entrega.
Absorver as mudanças causadas pelos consumidores tem sido a volatilidade nas cadeias de suprimentos. O maior risco para o setor de varejo e os bens de consumo nos próximos anos é a volatilidade.
As estratégias de negócios legadas estavam desatualizadas. A previsão de demanda era imprecisa, as preferências dos clientes mudaram, os estoques se esgotaram, e as margens dos varejistas foram reduzidas. À medida que os consumidores compravam em tempo real, as empresas precisavam mudar as arquiteturas desatualizadas de data warehouse para outras que pudessem operar e responder em tempo real. É aí que entra o Lakehouse para Varejo.

Quais são os benefícios do acesso em tempo real aos dados?

A rápida ingestão de dados em escala disponibiliza percepções avançadas em toda a cadeia de valor em tempo real, reduzindo custos e minimizando erros. Os varejistas cometem erros quando tomam decisões sem informações. Esses erros podem se manifestar de várias maneiras, incluindo:
- Subestimar a demanda leva a custos de envio acelerados para entrega urgente
- Prever incorretamente a quantidade de produção de um item gera custos de transporte excessivos, perda de vendas e maior desperdício
- Reagir a falhas leva a interrupções não planejadas que interrompem ciclos completos de produção
- O processamento de pedidos com dados incompletos ou imprecisos gera custos de frete adicionais ou taxas de devolução mais altas
- A falta de uma oportunidade de engajar um consumidor com base nos dados atuais leva à perda de oportunidades de vendas
O processamento de dados em tempo real permite que todas as partes da cadeia de valor vejam o status das operações sem demora e tomem decisões mais bem informadas para evitar esses problemas.

Quais são os recursos diferenciados de dados em tempo real do Databricks?

O lakehouse do Databricks usa tecnologias que incluem Delta, DLT, Autoloader e Photon para que os clientes tenham à disposição dados para decisões em tempo real.
O lakehouse para o setor de varejo oferece suporte aos maiores jobs de dados em intervalos quase em tempo real. Por exemplo, os clientes estão trazendo quase 400 milhões de eventos por dia a partir de sistemas de log transacional em intervalos de 15 segundos. Devido à interrupção na geração de relatórios e análise que ocorre durante o processamento de dados, a maioria dos clientes de varejo carrega dados em seu data warehouse durante um batch noturno. Algumas empresas estão carregando dados semanalmente ou mensalmente.
Uma arquitetura do lakehouse orientada a eventos oferece um método mais simples de ingestão e processamento de dados em batch e streaming do que abordagens legadas, como arquiteturas lambda. Essa arquitetura lida com a captura de dados de alterações e fornece conformidade com transações ACID.
O DLT simplifica a criação de pipelines de dados e cria automaticamente uma linhagem para auxiliar no gerenciamento contínuo.
O lakehouse permite a ingestão de fluxo em tempo real de dados e análises em dados de streaming. Os data warehouses exigem a extração, transformação, carregamento e extração adicional do data warehouse para executar qualquer análise.
O Photon fornece desempenho de consulta recorde, permitindo que os usuários consultem até mesmo os maiores conjuntos de dados para potencializar decisões em tempo real em ferramentas de BI.

Saiba mais sobre as soluções do lakehouse para o setor de varejo.

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