客户的故事
用人工智能革新时尚
70％
降低运营成本
“Databricks是我们数据业务的核心，是我们获取洞察的地方。”
- Errol Koolmeister, H&M人工智能技术和架构负责人
作为时尚和零售行业的主要颠覆者和创新者，H&M所做的一切都以数据为核心。随着全球门店的快速开设，他们需要改善供应链和预测操作，以简化成本，实现收入最大化。但他们的内置Hadoop系统削弱了他们吸收和分析数百万客户生成的数据的能力，这些数据是预测模型所需的。了解到他们已经达到了可伸缩性的上限，H&M转向Databricks平台，以简化基础设施管理，实现大规模的性能数据管道，并简化机器学习生命周期-允许他们做出数据驱动的决策，加bob体育客户端下载速业务增长。
遗留架构无法支持公司的发展
为了提高供应链效率，他们选择利用数据和人工智能来改善决策和运营。然而，他们遗留的基于Hadoop的架构效率很低，无法扩展以满足快速的业务需求。
- 来自70多个市场的5000多家商店的海量数据，每天有数百万客户。
- 数据工程面临的挑战包括固定规模的集群、资源密集且扩展成本高的复杂基础设施以及数据安全问题。
- 努力扩大业务规模，以支持数据科学工作，对抗来自各种孤立数据源的所有数据。
- 由于严重的DevOps延迟，导致上市时间受到影响，这影响了数据科学家快速构建、训练和部署模型的能力。从构思到生产需要整整一年的时间。
简化数据操作促进机器学习创新
Databricks为H&M提供了一个跨数据科学和工程的可扩展bob体育客户端下载和协作环境的平台，允许数据工程师和科学家专注于整个数据生命周期，而不是管理集群，以加速业务供应链决策为目标快速训练和操作模型。
- 具有自动化集群管理的完全托管bob体育客户端下载平台简化了基础设施管理和大规模操作。
- 支持多种语言(SQL, Scala, Python, R)的协作笔记本环境使不同的用户团队能够以他们喜欢的语言一起工作-创建统一的跨团队环境以提高生产力。
- 将Databricks平台与Azure以及Abob体育客户端下载pache Airflow和Kubernetes等技术集成，从而实现大规模弹性模型训练。
更明智的决策，大幅节省成本
在H&M，即使单个模型精度提高0.1%，也会对业务产生巨大影响。通过Databricks, H&M让每一位决策者都能更方便地访问数据，使业务增长更快、更有针对性。
- 提高运营效率:自动伸缩集群等功能改善了从数据摄取到管理整个机器学习生命周期的操作，将运营成本降低了70%。
- 更好的跨团队协作:bob体育亚洲版为数据科学家和工程师提供的统一分析环境极大地减少了生产所需的组件数量，并且易于设置和管理。
- 巨大的业务影响，更快的洞察时间:在决策制定中更加细粒度的能力使他们能够改善战略决策和业务预测。
