Problembeskrivning
Kunden är GCC för ett globalt alkoholföretag som stödjer leverans-, kommersiella, finans- och konsumentfunktioner. Polestar Analytics utvecklade engagemanget från ett enda Anaplan-partnerskap till en multifunktionell data-, planerings- och GenAI-ryggrad, med stöd av över 80 experter i över 30 geografiska områden.
Viktiga utmaningar
- Frånkopplad planering och prognostisering mellan ekonomi-, kommersiell ekonomi- och leverantörsteamen.
- Fragmenterad dataarkitektur som orsakar inkonsekvenser i metadata och luckor i dataöversättningen.
- Starkare plattformssäkerhet behövdes utan att den globala leveransen saktade ner.
- Manuell spårning och beroende av instrumentpaneler begränsade beslutshastigheten.
- Extern marknadsdata behövde standardiseras över produkter, försäljningsställen, kategorier och regioner.
- DataOps, styrning och AI-beredskap var tvungna att skalas över domäner och geografiska områden.
Arkitektur med den bästa teknikstacken
Lösning implementerad
- Säker dataplattform: Byggde en Azure-arkitektur med noll förtroende och privat anslutning mellan Databricks och kärndatatjänster.
- Serverlös migrering: Flyttade Supply-arbetsbelastningar till Databricks serverlösa för snabbare körning och bättre utnyttjande.
- Metadatastyrning: Skapade en enda sanningskälla med spårbarhet och efterlevnad av revisionsregler.
- Styrt Lakehouse: Implementerade Unity Catalog, automatiserade kvalitetskontroller och observerbarhet för att minska dataavvikelser.
- Anaplan-planering: Möjliggjorde prognoser, leverantörs- och försäljningsplanering, kassaflödesöverblick och prissättningsautomation i fler än 30 länder.
- DataOps & MIA: Standardiserade DES-operationer och möjliggjorde konversationsbaserade AI-insikter genom MIA.
Några utmaningar?
Våra branschexperter kan lösa ditt problem.
