テクノロジーの進化に伴い、リアルタイムのデータパイプラインとエッジコンピューティングの統合により、ケーブル・アンド・モルタールストアがどのように機能するかを再構築しています。この段階的な進化に積極的に取り組んでいるのは、Grocery Outlet Inc.の運用効率に影響を与えるために積極的に取り組んできたデータアーキテクターであるSuhas Hanumanthaiahです。 Grocery Outlet での任期中、Hanumanthaiah は、ストアからクラウドデータストアに移行するリアルタイムの販売データパイプラインを管理する上で重要な役割を果たしました - AWS Redshift. He also contributed to the digital transformation project that migrated AWS Redshift data to Google BigQuery Lakehouse. This shift optimized read queries to reduce costs by 1 TB. さらに、Hanumanthaiahの仕事とデジタル変革の重要な側面は、SAPシステムを新しいデータアーキテクチャに統合することでした。SAP HANAからのデータを300以上のデータ倉庫テーブルに精密にマッピングし、AS400のような古いシステムからSAPベースのシステムへの移行が重要なビジネス情報の流れを妨げないようにしました。 このプロセスの重要な成果の一つは、データ倉庫移行に適したELT(Extract, Load, Transform)フレームワークの開発でした。このフレームワークは、リアルタイムのデータ複製に不可欠な方法であるSAPのChange Data Capture(CDC)の効率的な処理を容易にしました。CDCプロセスを最適化することで、HanumanthaiahはGoogle BigQueryの請求で10,000ドルの大幅なコスト節約を達成しました。 コストの節約に加えて、Hanumanthaiahは、高度に標準化されたSAP HANAデータモデルの課題に対処しました。複雑なプロセス計算クエリは、ミドルウェア層でタイムアウトが起こり、重要なアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えました。 Hanumanthaiahの専門知識はまた、eCommerceデータ統合にも拡大しました。彼は、Doordash、Instacart、Uber Eats、およびGrocery Outlet AppなどのeCommerceベンダーの要件を満たすためにSAPからのデータをモデル化しました。この統合は、会社のデジタルフットプレートを拡大し、オンラインプラットフォームが正確かつタイムリーなデータにアクセスできるようにするために不可欠でした。 さらに、彼は、セールスマージン分析、新しいソースシステムの活用、およびSAPのELTであるSAP SLTがGoogle Cloudにデータを複製できない場合を追跡するためのフレームワークを開発するなど、高影響レポートを構築する上で重要な役割を果たしました。 技術的な実装のほか、Hanumanthaiah は、クラウド リソースの使用を最適化するために技術的なベンダーと協力し、AWS Redshift 用の MicroStrategy VLDB (Very Large Database) 設定を最適化し、クエリ実行時間を 15% 改善しました。 これらのプロジェクトで直面した課題について、Hanumanthaiahは、SAP HANAからクラウドベースのデータ倉庫やレイクハウスにデータを複製する際にCDCを管理できるコネクタを構築することの重要性を強調している。 Hanumanthaiahはまた、リアルタイムパイプラインの構築は高速データに対処する際に複雑になる可能性があると指摘し、信頼性を確保するためにシミュレートされた大きな負荷下でコネクタとインターフェイス技術を徹底的にテストすることを提唱しています。 要するに、Suhas Hanumanthaiahのリアルタイムデータパイプラインとエッジコンピューティングを小売業界に統合するための貢献は、Grocery Outlet Inc. での運用改善につながりました。 このストーリーは、HackerNoonのビジネスブログプログラムの下で、Kashvi Pandeyによってリリースされたものです。 このストーリーは、HackerNoonのビジネスブログプログラムの下で、Kashvi Pandeyによってリリースされたものです。
