Back-end & Platform Engineering Solution
Nel settore della Grande Distribuzione Organizzata (GDO), la capacità di elaborare e agire sui dati in tempo reale è considerata una necessità strategica fondamentale. I dati costituiscono infatti una leva cruciale per ottimizzare l’efficienza operativa e ridurre i costi. Una conoscenza approfondita del cliente, derivante dall’analisi dei dati, è altresì essenziale per personalizzare le offerte e fornire un’esperienza d’acquisto superiore. Inoltre, l’accesso tempestivo ai dati abilita tutta una serie di innovazioni nei servizi e nell’esperienza d’acquisto che prima non erano possibili.
Nonostante l’importanza critica di queste informazioni, il problema cruciale che spesso emerge è la frammentazione dei dati, sparsi in sistemi eterogenei e difficili da spostare rapidamente dove sono necessari.
Per i leader della GDO, un’architettura dei dati moderna deve superare sfide operative cruciali e spesso contrastanti:
Bitrock propone un’architettura di data streaming avanzata, basata sul modello Hub-and-Spoke, che sfrutta appieno le capacità di Apache Kafka e della Confluent Platform per bilanciare la resilienza locale con la visibilità globale. Nello specifico:
La soluzione prevede la configurazione di un cluster Kafka locale in ciascun punto vendita (Spoke), che assicura la resilienza permettendo ai negozi di operare in isolamento. La sede centrale (Hub) integra la Confluent Platform ed è responsabile del processamento centrale e dell’aggregazione di tutti i dati.
Le casse, agendo come Producer Kafka, pubblicano direttamente i dati operativi fondamentali, come quelli generati dallo scontrino digitale, sul cluster Kafka locale del negozio.
La sincronizzazione tra il cluster centrale e i cluster locali avviene grazie a Confluent Replicator. Replicator assicura che, in caso di partizione di rete o crollo della connettività, la sincronizzazione dei dati riprenda automaticamente non appena la connessione viene ristabilita, riducendo la necessità di interventi manuali. Questo meccanismo supporta sia il flusso di dati in entrata (es: scontrini) che il flusso di dati in uscita (es: definizione promozioni).
Una volta che la sede centrale riceve i dati dai negozi, questi vengono sottoposti a una serie di processi di validazione (semantica e sintattica) e successivamente consolidati in un topic centrale. Questi dati validati fungono da Data Products e consentono di alimentare con una fonte di dati ben strutturata innumerevoli logiche aziendali simultaneamente.
Nel flusso in uscita, le configurazioni generate centralmente, ad esempio promozioni o altre regole operative, vengono aggregate e consolidate e poi ripubblicate sul cluster Kafka centrale tramite. Grazie a Confluent Replicator, queste configurazioni vengono quindi replicate sui cluster Kafka locali dei singoli punti periferici, dove i sistemi locali possono consumarle e applicarle in near real time.
L’implementazione dell’architettura event-driven basata su Kafka offre vantaggi operativi, tecnici e organizzativi profondi, tra cui:
