I det utvecklande tekniklandskapet omformar integrationen av realtidsdata pipelines och edge computing hur tegel-och-mortarbutiker fungerar. Aktivt engagerad i denna gradvisa utveckling är Suhas Hanumanthaiah, en dataarkitekt som aktivt har arbetat för att påverka den operativa effektiviteten hos Grocery Outlet Inc. Under sin tid på Grocery Outlet spelade Hanumanthaiah en viktig roll i hanteringen av realtidsledningen av försäljningsdata, övergången från butiker till Cloud Data warehouse - AWS Redshift. Han bidrog också till det digitala transformationsprojektet som migrerade AWS Redshift-data till Google BigQuery Lakehouse. Han mappade noggrant data från SAP HANA till över 300 datalagringstabeller, vilket säkerställde att övergången från gamla system som AS400 till SAP-baserade system inte störde flödet av kritisk affärsinformation. En av de anmärkningsvärda framstegen i denna process var utvecklingen av ett ELT-ramverk (Extract, Load, Transform) skräddarsytt för datalagermigrering. Detta ramverk underlättade effektiv hantering av Change Data Capture (CDC) från SAP, en metod som är viktig för realtidsdatareplikation. Genom att optimera CDC-processen uppnådde Hanumanthaiah en betydande kostnadsbesparing på $10 000 i Google BigQuery-fakturering. Förutom kostnadsbesparingar hanterade Hanumanthaiah de utmaningar som den högt normaliserade SAP HANA-datamodellen medförde.Komplex processberäkningsfrågor var benägna att ta tid i mellanliggande lager, vilket påverkar prestanda för kritiska applikationer.Genom ihållande optimeringsinsatser förbättrade han frågeprestanda. Hanumanthaiah expertis utvidgades också till e-handelsdataintegration. Han modellerade data från SAP för att möta kraven hos e-handelsleverantörer som Doordash, Instacart, Uber Eats och Grocery Outlet App. Denna integration var avgörande för att utvidga företagets digitala fotavtryck och se till att onlineplattformar hade tillgång till exakta och aktuella data. Dessutom spelade han en viktig roll i att bygga högeffektsrapporter, såsom analyser av försäljningsmarginaler, utnyttja de nya källsystemen och utveckla ett ramverk för att spåra om SAP SLT, en ELT från SAP, misslyckas med att replikera data till Google Cloud. Utöver tekniska implementeringar samarbetade Hanumanthaiah med tekniska leverantörer för att optimera användningen av molnresurser. Han finjusterade inställningarna för MicroStrategy VLDB (Very Large Database) för AWS Redshift, vilket resulterade i en förbättring på 15 % av frågeutförandetiderna. Hanumanthaiah betonar vikten av att bygga anslutningar som kan hantera CDC när man replikerar data från SAP HANA till molnbaserade datalager eller sjöhus. Han föreslår att det, i avsaknad av sådana anslutningar, kan vara effektivt att använda en intermediär transaktionsmolndatabas. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för realtidsapplikationer att förlita sig på molnbaserade transaktionssystem, medan sjöhuset fungerar som ett arkiv för aggregerad affärsrapportering. Hanumanthaiah noterar också att byggandet av realtidsrörledningar kan bli komplicerat när man hanterar höghastighetsdata. Han förespråkar noggranna tester av kontakter och gränssnittstekniker under simulerade stora belastningar för att säkerställa tillförlitlighet. Sammanfattningsvis har Suhas Hanumanthaiahs bidrag till att integrera realtidsdata pipelines och edge computing i detaljhandeln lett till operativa förbättringar på Grocery Outlet Inc. Hans arbete illustrerar hur dataarkitekturen genomgår en modern makeover och förbättrar kundupplevelsen. Denna berättelse distribuerades som en release av Kashvi Pandey under HackerNoon's Business Blogging Program. Denna berättelse distribuerades som en release av Kashvi Pandey under HackerNoon's Business Blogging Program.
