予測不可能な作物の収穫量から原材料費の高騰に至るまで、気候変動はサプライチェーンを混乱させ、製品不足や品質問題を引き起こしています。90以上の工場で300種類以上の食品を製造し、100カ国以上に販売している世界最大のパスタメーカーであるBarillaのような企業にとって、これらのリスクを軽減し、営業利益率を保護するために、より持続可能で回復力のあるサプライチェーン 戦略を採用することは極めて重要でした。しかし、従来のオンプレミスのデータウェアハウスは、業務を効果的に拡張するには不十分であり、サイロ化が生じて、業務に対する増大する外部の脅威に対応する能力に影響を及ぼしていました。Databricks Data Intelligence Platformへの移行により、データ管理と分析のための統合されたアーキテクチャが導入され、低コストでの製造パフォーマンスの向上から、物流の合理化、持続可能性の向上、よりターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンの実施に至るまで、ビジネスのあらゆる側面を改善するインサイトを提供できるようになりました。
従来のデータウェアハウス：サプライチェーン成功への障害
Barillaは、多くの人々に最高の食品を届けるため、長年にわたり技術革新の最前線に立ってきました。同社は、生産拠点、原材料ベンダー、配送センター、そしてアジアから欧州、米国の市場に対応する数千の小売業者からなる多様なエコシステムとこの責任を共有しています。このネットワークに可能な限り最高の製品を供給するため、Barilla의 サプライチェーンと物流は、低利益率のビジネスにおいて収益を最大化しつつ、製品の最高水準の品質を維持する必要がありました。歴史的にBarillaは人中心の企業であり、それはうまく機能していましたが、世界中で高まる製品需要に対応するために流通が拡大するにつれ、大規模な分析を可能にするためにデータを近代化する必要があることが明らかになりました。
毎日1TB以上のデータ（製造ログ、センサーデータ、ESGレポート、物流、在庫、財務指標、マーケティングメディア支出など）が取り込まれるため、適切な意思決定に必要な正しいデータの発見が困難になっていました。データアナリストは必要なデータの統合と分析に苦労し、ビジネスへの価値提供の遅れや非効率性を招いていました。さらに、Barillaは欧州で大きなプレゼンスを持っているため、GDPR遵守のために機密性の高い消費者データを処理する必要がありました。レポート作成のためのデータ品質とインサイトの正確性を確保するために、強固なデータガバナンス計画を策定することが極めて重要でした。
「Databricksを導入する前は、データが多くの異なる場所にサイロ化されていたため、ビジネスの継続性とコラボレーションは信じられないほど困難でした」と、BarillaのAIおよびデータ担当ソリューションアーキテクトであるLorenzo De Tomasi氏は述べています。「以前のテクノロジースタックはモノリシックなコンポーネントで構成されており、データは組織全体に散在し、統合されたデータプラットフォームはありませんでした。」彼らは当初から、既存のデータインフラストラクチャのアップグレードが必要であることを理解していました。
Databricksによるサプライチェーン業務の変革
Barillaのデータ戦略はDatabricksに根ざしたものとなりました。モノリシックなメインフレームベースのインフラストラクチャから、部門ごとのレポート作成やダッシュボード構築のためにAzure DatabricksとPower BIへとアップグレードしたことで、Barillaのデータ駆動型への移行が推進されました。現在、財務、R&D、製造、サプライチェーン、マーケティングに及ぶBarillaのビジネスの90%がDatabricks Data Intelligence Platform上で稼働しています。「Databricksへの移行は、私たちにとってゲームチェンジャーでした。私たちは、一元化されたグローバルリポジトリを作成するためのDelta Lake、共有テーブルやビューを通じて発見可能なデータ資産のカタログにより、データをより安全に簡単に発見、理解、利用するためのUnity Catalog、アナリストが大規模にBIワークロードを実行できるようにするDatabricks SQL、機械学習モデルを運用化するためのMLflowなど、Databricksの主要なテクノロジーをすべて使用しています」とLorenzo氏は述べています。「Databricksを使用することで、データチームが協力して目標を達成できるようになり、Barillaはイタリアの伝統の象徴としてだけでなく、イノベーションの象徴としても秀でることができました。」
Barillaは、MLの実践全体にDatabricksを使用しており、製造の指針となり、業務を改善し、環境の持続可能性への取り組みを推進するインテリジェンスを提供しています。製造コスト展開モデルを使用することで、スタッフは産業コストを抽出・配分し、工場の損失を定量化できます。また、機械がいつ故障しそうかをより正確に予測し、予防的にメンテナンス期間をスケジュールすることもできます。計画外のダウンタイムを最小限に抑えることで、機器の稼働に伴うエネルギーと排出量を削減し、運用コストを削減することができました。
サプライチェーン管理を合理化するため、BarillaはDatabricksを使用したトレーサビリティシステムを導入しました。BIダッシュボードを通じてサプライヤーのパフォーマンスを分析することで、製品の品質と納期遵守率によってサプライヤーをランク付けし、サプライヤーのリスクを評価できます。「当社のデータチームは、海外への出荷をほぼリアルタイムで簡単に監視し、需要を予測し、生産を調整して在庫管理を改善できるようになりました」とLorenzo氏は語ります。
Barillaのマーケティングチームは、Databricks Data Intelligence Platformを使用して顧客の行動や好みを理解し、新しい市場を特定して顧客をセグメント化し、より多くの収益機会を創出しています。分析ダッシュボードを使用したマーケティング支出のROI追跡により、さまざまなチャネルを通じて行われた投資に対する売上成果が明らかになります。
サプライチェーン管理における効率性と持続可能性の推進
Databricks Data Intelligence Platformへの移行後、Barillaではデータに基づく意思決定への劇的なシフトが見られ、業務効率が即座に向上しました。BarillaはDatabricksをエンドツーエンドで使用して、社内の2,000人以上のデータユーザーの意思決定をサポートし、これまでにないビジネス継続性を実現しています。「Databricksは、Barillaがさまざまな部門にわたるビジネス課題を解決するのを支援し、数百万ユーロの生産コストを削減しました。レイクハウスアーキテクチャにより、すべての管理、統合、分析のための一元化されたエンタープライズデータプラットフォームが構築されました。これにより、チームは会社に価値をもたらすために必要なデータを得ることができます」と、Barillaのグローバルビッグデータ＆アドバンスドアナリティクスディレクターであるGraziano Belmonte氏は述べています。
将来に向けて、Barillaはデータ、分析、AIを活用して、組織全体で継続的なイノベーションを計画しています。データチームは、顧客レビューやソーシャルメディアの投稿などの非構造化データからインサイトを抽出し、顧客をセグメント化してマーケティング活動をパーソナライズすることを計画しています。製造部門では、製造プロセスにおける異常なパターンや動作を特定して対処するために、異常検知と根本原因分析を検討して います。さらに、営業部門では、データのインサイトを活用して需要を予測し、それに応じて生産を調整することを計画しています。
最新のデータレイクハウスが導入されたことで、Barillaは自社のビジネスと、成長する市場に最高品質の製品を提供することに期待を寄せています。「Databricksは、Barillaのデータチーム全体に、数テラバイトものビジネスデータを迅速に処理・分析する手段を提供しています。これにより、協調的で効率性が高く、環境に配慮した持続可能な運用モデルへの道が開かれました」とGraziano氏は締めくくります。