예측 불가능한 농작물 수확량부터 원자재 가격 상승에 이르기까지, 기후 변화는 공급망을 교란하여 제품 부족과 품질 문제를 야기했습니다. 90개 이상의 공장에서 300가지가 넘는 다양한 식품을 생산하여 100개국 이상에 유통하는 세계 최대의 파스타 제조업체인 Barilla와 같은 기업에게는 이러한 리스크를 완화하고 영업 마진을 보호하기 위해 더 지속 가능하고 탄력적인 공급망 전략을 채택하는 것이 매우 중요했습니다. 하지만 기존의 온프레미스 데이터 웨어하우스는 운영을 효과적으로 확장하기에 부족했고, 데이터 사일로를 유발하여 늘어나는 외부 위협에 대응하는 능력을 저해했습니다. Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 전환하면서 데이터 관리 및 분석을 위한 중앙 집중식 아키텍처가 도입되었고, 저렴한 비용으로 제조 성능을 높이는 것부터 물류 간소화, 지속 가능성 개선, 보다 타겟팅된 마케팅 캠페인 실행에 이르기까지 비즈니스의 모든 측면을 개선하는 인사이트를 얻을 수 있게 되었습니다.
기존 데이터 웨어하우스: 공급망 성공의 걸림돌
Barilla는 대중에게 최고의 식품을 제공하기 위해 오랫동안 기술 혁신의 최전선에 서 왔습니다. 이들은 생산 기지, 원자재 공급업체, 유통 센터, 아시아에서 유럽, 미주 지역에 이르는 시장을 지원하는 수천 개의 소매업체로 구성된 다양한 생태계와 이러한 책임을 공유하고 있습니다. 이 네트워크에 최상의 제품을 공급하기 위해 Barilla의 공급망과 물류는 마진이 낮은 비즈니스에서 수익을 극대화하는 동시에 제품의 최고 품질 표준을 유지해야 했습니다. 역사적으로 Barilla는 인력 중심의 기업에 가까웠고 이는 비즈니스에 도움이 되었지만, 전 세계적으로 제품에 대한 수요 증가를 지원하기 위해 유통망이 확장되면서 대규모 분석을 가능하게 하려면 데이터를 현대화해야 한다는 점이 분명해졌습니다.
매일 1TB 이상의 데이터(예: 제조 로그, 센서 데이터, ESG 보고서, 물류, 재고, 재무 지표, 마케팅 미디어 지출)가 수집되면서 올바른 의사 결정을 위한 적절한 데이터를 찾아내는 데 어려움이 있었습니다. 데이터 분석가들은 필요한 데이터를 통합하고 분석하는 데 애를 먹었고, 이는 비즈니스에 가치를 제공하는 데 지연과 비효율성을 초래했습니다. 또한, 유럽에서 Barilla의 광범위한 입지로 인해 GDPR 준수를 위해 민감한 소비자 데이터를 처리해야 했습니다. 보고를 위한 데이터 품질과 인사이트의 정확성을 보장하기 위해 강력한 데이터 거버넌스 계획을 수립하는 것이 매우 중요했습니다.
Barilla의 AI 및 데이터 부문 솔루션 아키트인 Lorenzo De Tomasi는 "Databricks를 도입하기 전에는 데이터가 여러 곳에 사일로화되어 있어 비즈니스 연속성과 협업이 매우 어려웠습니다"라며, "이전의 기술 스택은 모놀리식 구성 요소로 이루어져 있었고, 통합 데이터 플랫폼 없이 조직 전체에 데이터가 파편화되어 있었습니다"라고 말했습니다. 이들은 처음부터 기존 데이터 인프라의 업그레이드가 필요하다는 점을 인지하고 있었습니다.
Databricks를 통한 공급망 운영 혁신
Barilla의 데이터 전략은 Databricks에 뿌리를 두게 되었습니다. 모놀리식 메인프레임 기반 인프라를 부서별 보고 및 대시보드용 Azure Databricks 및 Power BI로 업그레이드하면서 Barilla의 데이터 기반 전환이 가속화되었습니다. 현재 재무, R&D, 제조, 공급망, 마케팅에 이르는 Barilla 비즈니스의 90%가 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼에서 실행됩니다. Lorenzo는 "Databricks로의 전환은 우리에게 게임 체인저였습니다. 당사는 글로벌 중앙 집중식 리포지토리를 구축하기 위한 Delta Lake, 공유 테이블과 뷰를 통해 검색 가능한 데이터 자산 카탈로그를 통해 데이터를 더 안전하게 쉽게 검색, 이해 및 사용할 수 있게 해주는 Unity Catalog, 분석가가 대규모 BI 워크로드를 실행할 수 있도록 지원하는 Databricks SQL, 머신러닝 모델을 운영화하는 MLflow를 포함한 모든 핵심 Databricks 기술을 사용하고 있습니다"라며, "Databricks를 사용함으로써 데이터 팀이 목표 달성을 위해 협력할 수 있게 되었고, Barilla가 이탈리아 전통의 대표 주자일 뿐만 아니라 혁신의 대표 주자로도 우뚝 설 수 있게 되었습니다"라고 말했습니다.
Barilla는 전체 ML 실무에 Databricks를 사용하여 제조를 가이드하고 운영을 개선하며 환경 지속 가능성 노력을 추진하는 인텔리전스를 제공합니다. 제조 비용 배포 모델을 통해 직원들은 산업 비용을 추출 및 할당하고 공장 손실을 정량화할 수 있습니다. 또한 장비가 고장 날 가능성이 있는 시기를 더 잘 예측하고 예방 정비 일정을 사전에 계획할 수 있습니다. 계획되지 않은 다운타임을 최소화함으로써 장비 가동과 관련된 에너지 소비와 배출량을 줄여 운영 비용을 절감할 수 있었습니다.
공급망 관리를 간소화하기 위해 Barilla는 Databricks를 사용하여 추적성 시스템을 구현했습니다. BI 대시보드를 통해 공급업체 성과를 분석함으로써 제품 품질과 정시 납품률을 기준으로 공급업체의 순위를 매겨 공급업체 리스크를 평가할 수 있습니다. Lorenzo는 "이제 데이터 팀이 거의 실시간으로 해외 배송을 쉽게 모니터링하고, 수요를 예측하며, 생산을 조정하여 재고 관리를 개선할 수 있습니다"라고 설명했습니다.
Barilla의 마케팅 팀은 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 사용하여 고객 행동과 선호도를 파악함으로써 새로운 시장을 발굴하고 고객을 세분화하여 더 많은 수익 기회를 창출합니다. 분석 대시보드를 통한 마케팅 비용의 ROI 추 적은 다양한 채널을 통한 투자 대비 매출 성과를 보여줍니다.
공급망 관리의 효율성 및 지속 가능성 제고
Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 전환한 후, Barilla는 데이터에 기반한 의사 결정으로의 극적인 변화와 즉각적인 운영 효율성 향상을 경험했습니다. Barilla는 전사적으로 2,000명이 넘는 데이터 사용자의 의사 결정을 지원하는 데 Databricks를 엔드투엔드로 사용하여 전례 없는 비즈니스 연속성을 실현하고 있습니다. Barilla의 글로벌 빅데이터 및 고급 분석 디렉터인 Graziano Belmonte는 "Databricks는 Barilla가 다양한 부서의 비즈니스 과제를 해결하여 수백만 유로의 생산 비용을 절감하는 데 기여했습니다. 레이크하우스 아키텍처를 통해 이제 모든 관리, 통합 및 분석을 위한 중앙 집중식 엔터프라이즈 데이터 플랫폼을 갖추게 되었습니다. 이를 통해 팀은 회사에 가치를 창출하는 데 필요한 데이터를 확보할 수 있습니다"라고 말했습니다.
앞으로 Barilla는 데이터, 분석 및 AI를 활용하여 조직 전반에서 지속적인 혁신을 이어갈 계획입니다. 데이터 팀은 고객 리뷰 및 소셜 미디어 게시물과 같은 비정형 데이터에서 인사이트를 추출하여 고객을 세분화하고 마케팅 활동을 개인화할 계획입니다. 제조 부문에서는 제조 프로세스에서 비정상적인 패턴과 동작을 식별하고 해결하기 위해 이상 탐지 및 근본 원인 분석을 탐색하고 있습니다. 또한 영업 부문은 데이터 인사이트를 활용하여 수요를 예측하고 이에 따라 생산을 조정할 계획입니다.
현대적인 데이터 레이크하우스를 구축한 Barilla는 비즈니스 성장을 기대하며 성장하는 시장에 최고 품질의 제품을 제공하고 있습니다. Graziano는 "Databricks는 Barilla의 전체 데이터 팀에 수 테라바이트의 비즈니스 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있는 수단을 제공합니다. 이를 통해 협업이 원활하고 효율성이 높으며 환경적으로 지속 가능한 운영 모델로 나아가는 길을 열었습니다"라고 결론지었습니다.