Какие технологии позволили «Ашану» сократить излишние запасы в 240 магазинах и увеличить выручку через точное планирование закупок?

«Ашан Ритейл Россия» — российское подразделение Auchan Retail (входит в Auchan Holding). Торговая сеть работает на российском рынке с 2002 г. и управляет магазинами трех форматов: гипермаркеты, суперсторы и супермаркеты. Штат компании — более 33 000 сотрудников.

Компания построила пластичную облачную платформенную инфраструктуру для разработки моделей машинного обучения, аналитики больших данных и прогнозирования. Внедрение новых алгоритмов и технологий позволило прогнозировать спрос и точно планировать закупки. Это помогло увеличить продажи на 2% и сократить излишние запасы в магазинах на 5%.

Что привело бизнес к новым технологиям

За последние два года покупательское поведение в России изменилось — спрос увеличился и стал сложносоставным. Покупка превратилась не просто в приобретение товара, а в опыт получения покупателем целого набора услуг ожидаемого качества: комфортный выбор, удобная оплата, отслеживание предложений продавца, доставка, возврат, интересные программы лояльности. Эти изменения стимулируют ритейл становиться еще более технологичным, чем в 2010-х, чтобы удовлетворять потребности покупателей лучше конкурентов.

Один из мощных трендов в ритейле сейчас — это промышленное внедрение систем рекомендаций и прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта (ИИ; Artificial Intelligence, AI) и машинного обучения (machine learning, ML).

«Ашан» в свое время уже разработал алгоритмы прогнозирования, которые в итоге давали точность предсказаний на 20-25% выше, чем предыдущие разработки. Технология позволяла планировать закупки и сокращать объемы нереализованных складских остатков, что способствовало сокращению издержек. Однако используемые системы были не способны масштабироваться с учетом изменяющихся запросов рынка, а базы данных работать с большими данными, общий объем которых сегодня превышает 120 ТБайт.

Какие потребности бизнеса нужно было закрыть

Технологии, которые помогут повысить бизнес-эффективность компании «Ашан», должны «уметь» работать с большими данными, обеспечивать возможность разработки и оперативного внедрения в продуктивную эксплуатацию AI-решений, соответствовать требованиям бизнеса, в частности в вопросах безопасности, и требованиям законодательства РФ в области работы с данными. Более того, задачи по аналитике нужно было выносить в отдельный контур, поскольку аналитические операции оказывали негативное влияние как на производительность базы данных, так и на стабильность центральных процессов. Для соответствия этим требованиям нужна гибкая, масштабируемая, современная инфраструктура, которая позволит разрабатывать новые модели машинного обучения, анализировать данные и строить прогнозы.

Что было сделано

Обучение моделей на первом этапе проходило на рабочих станциях Data Scientists, и этих мощностей хватало только для пилотной версии. Промышленная эксплуатация требовала эластичного масштабирования для сбора, хранения и параллельной обработки больших данных, а также автоматизации рутинных процессов. Бизнес-эксперты и дата-инженеры компании пришли к решению создать единую Big Data-платформу, размещенную в закрытом контуре внутри публичного облака. Требованиям компании к проекту и бизнес-целям идеально отвечала облачная платформа Mail.ru Cloud Solutions. Миграция проходила без проблем, во многом благодаря качественной профессиональной техподдержке MCS.

Если говорить про инвестиции, то по расчетам компании накопительный пятилетний итог затрат на развертывание и поддержку платформы на собственных мощностях (On-premise) и в облаке (Cloud) будет примерно одинаковым, однако первые два года затраты на построение облачной системы будут ощутимо ниже. Экономия достигается главным образом тем, что в облаке доступно автомасштабирование: добавление вычислительных ресурсов при временных увеличениях нагрузки (например, в периоды обучения ML-моделей), откат назад до базовых мощностей по окончании этих периодов и даже уменьшение при необходимости.

Результаты

Единая облачная платформа Mail.ru Cloud Solutions отвечает всем требованиям компании. С помощью хорошо зарекомендовавших себя платформенных технологий в формате PaaS (Spark, Kubernetes, ClickHouse и других) платформа позволяет обрабатывать запросы по аналитике любой сложности и объема, тестировать гипотезы и строить любые модели для прогнозов. В частности, кластерные технологии и технологии параллельного вычисления сделали доступным масштабирование решений машинного обучения «Ашана» в любом объеме.

Различные функции поддерживают соответствующие компоненты платформы, которые можно добавлять и убирать, словно в конструкторе, наращивая ресурсы по запросу без их простоя. Теперь у бизнеса есть возможность создать конвейер с нужной степенью автоматизации для всех уровней работы с данными на единой платформе. В результате отделения основных бизнес-процессов от аналитических их стабильность была повышена. Плюс бизнес-подразделения получили легкий доступ к данным, что позволяет им принимать более обоснованные решения.

С внедрением систем рекомендаций и прогнозирования спроса, которые позволяют точно планировать закупки, компания ожидает увеличения продаж на 2% и сокращения излишних запасов в магазинах на 5%. Учитывая масштаб бизнеса (в России 240 крупных магазинов «Ашан»), это мощный бизнес-эффект.