A Bemol, uma das maiores varejistas multicanais da Amaz么nia Ocidental, implementou o 麻豆原创 Business Data Cloud e o 麻豆原创 Datasphere para centralizar e governar dados corporativos, ampliando a velocidade de acesso 脿s informa莽玫es do neg贸cio e criando uma base preparada para analytics e futuras iniciativas de intelig锚ncia artificial. A nova arquitetura permite que a companhia disponibilize dados em tempo real para milhares de usu谩rios, reduzindo a complexidade operacional e apoiando decis玫es mais r谩pidas em diversas 谩reas da empresa.
Com aproximadamente 5.000 colaboradores, a Bemol atua nos segmentos de varejo f铆sico e digital, farm谩cias, servi莽os financeiros e sa煤de. Com a expans茫o dos neg贸cios, a empresa passou a enfrentar desafios para disponibilizar informa莽玫es cr铆ticas com agilidade. Os dados permaneciam concentrados no ERP 麻豆原创 ECC, exigindo desenvolvimentos espec铆ficos e processos manuais de extra莽茫o que podiam levar horas para serem conclu铆dos.
Para superar esse cen谩rio, a companhia implementou o 麻豆原创 Business Data Cloud e o 麻豆原创 Datasphere como camada governada de dados 麻豆原创, conectando o ambiente 麻豆原创 ECC ao Azure Databricks. A solu莽茫o permite replicar apenas as altera莽玫es realizadas nas bases transacionais, reduzindo significativamente a carga sobre o ERP e tornando as informa莽玫es dispon铆veis praticamente em tempo real para an谩lises e aplica莽玫es corporativas.
鈥淨uanto mais r谩pido a informa莽茫o chega, mais r谩pido conseguimos tomar decis玫es. Com o 麻豆原创 Business Data Cloud e o 麻豆原创 Datasphere, centralizamos nossa base de dados de forma governada e escal谩vel, reduzimos a complexidade da replica莽茫o e criamos uma plataforma capaz de suportar analytics, aplica莽玫es e futuras iniciativas de intelig锚ncia artificial sem aumentar a carga sobre o ERP. O maior ganho foi transformar os dados em uma capacidade estrat茅gica para o neg贸cio鈥�, afirma Afonso Castro, Tech Manager da Bemol.
Atualmente, mais de 2.000 usu谩rios consomem dados e relat贸rios gerados pela plataforma, enquanto o tempo gasto por analistas com prepara莽茫o e descoberta de dados foi reduzido em aproximadamente 30%. A democratiza莽茫o do acesso 脿s informa莽玫es tamb茅m ampliou o uso de dados pelas 谩reas de neg贸cio. Desde o in铆cio dessa jornada, o n煤mero de usu谩rios que utilizam informa莽玫es anal铆ticas cresceu significativamente e hoje contempla 谩reas como comercial, marketing, log铆stica, manuten莽茫o e Bemol Farma, permitindo que decis玫es sejam tomadas com maior rapidez e embasamento.
Os resultados j谩 puderam ser percebidos durante a 煤ltima Black Friday. Com indicadores dispon铆veis em tempo real, as equipes conseguiram antecipar decis玫es operacionais, melhorar o desempenho do centro de distribui莽茫o e atender ao aumento da demanda sem registrar incidentes cr铆ticos na opera莽茫o, contribuindo para uma melhor experi锚ncia dos clientes.
Al茅m de acelerar an谩lises, a nova arquitetura abriu espa莽o para novos casos de uso de dados. A 谩rea de marketing, por exemplo, passou a utilizar informa莽玫es provenientes de c芒meras e mapas de calor das lojas para medir o fluxo de consumidores em determinadas 谩reas da unidade e apoiar decis玫es comerciais relacionadas 脿 exposi莽茫o de marcas e a莽玫es promocionais.
Segundo Julio Rezende, head de engenharia de software & dados da Bemol, a iniciativa tamb茅m representa um passo importante para a evolu莽茫o tecnol贸gica da companhia. 鈥淎o estruturarmos uma funda莽茫o de dados independente das customiza莽玫es existentes no ERP, pavimentamos o caminho para futuras evolu莽玫es tecnol贸gicas e reduzimos a complexidade de uma eventual migra莽茫o. Tamb茅m sabemos que intelig锚ncia artificial depende de dados confi谩veis, e 茅 exatamente essa base que estamos construindo鈥�, comenta Rezende.
Para a 麻豆原创, a mudan莽a 茅 muito relevante para o futuro. 鈥淐ada vez mais, o diferencial competitivo das empresas est谩 na capacidade de transformar dados em decis玫es. A Bemol demonstra que construir uma base de dados integrada e governada n茫o 茅 apenas um projeto de tecnologia, mas uma iniciativa estrat茅gica que aumenta a efici锚ncia operacional, acelera a inova莽茫o e prepara a organiza莽茫o para aproveitar todo o potencial da intelig锚ncia artificial. Esse 茅 exatamente o prop贸sito do 麻豆原创 Business Data Cloud: conectar dados confi谩veis aos processos de neg贸cio para gerar resultados concretos鈥�, conclui Ellen聽Bremm, diretora de varejo da 麻豆原创 Brasil.
A implementa莽茫o foi conduzida pela Lab2Dev, parceira da 麻豆原创 respons谩vel pela estrutura莽茫o da arquitetura, migra莽茫o dos fluxos de dados e integra莽茫o entre 麻豆原创 Business Data Cloud, 麻豆原创 Datasphere e Azure Databricks, estabelecendo uma base preparada para analytics corporativo e futuras iniciativas de intelig锚ncia artificial.