Data-платформа нового поколения

Data Science/ML/AI

Тезисы

Бизнес X5 Group — это почти 400 тыс. сотрудников, 27 тыс. магазинов и 71 распределительный центр в 8 федеральных округах. Управлять таким большим бизнесом без инструментов, основанных на данных, невозможно. Поэтому мы всегда не жалели сил и средств на развитие нашей дата-платформы.

После того как экспансия в цифровой сегмент рынка продовольствия стала для X5 Group стратегическим приоритетом, ожидания бизнеса от data-платформы выросли как в количественном, так и в качественном измерении. Нужно больше данных, их обработка должна занимать меньше времени, запросы выполняться быстрее и для большего количества пользователей. А кроме этого, традиционных BI-отчетов с актуальностью данных Т-1 или классических ML-моделей теперь недостаточно. Требуется NRT-аналитика с рекомендательными движками на LLM-моделях.

В докладе я расскажу, за счёт каких решений нам удалось вывести data-платформу на качественно новый уровень. Вы узнаете о том:

  1. Как мы реализовали принцип Data Mesh, разделив ответственность за данные, но сохранив общий технологический и инфраструктурный ландшафт; как мы определили data hub и data contract.
  2. Что такое принцип composable применительно к архитектуре data-платформы; как мы сделали доступным выбор вычислительных движков (trino, spark) для команд, работающих с платформой.
  3. За счёт каких инфраструктурных решений наша data-платформа выдерживает нагрузку от тысяч пользователей, выполняющих сотни тысяч запросов, сохраняя при этом способность к быстрому масштабированию и оптимальному управлению ТСО.

Аудитория

Devops-engineer, team-lead, ML-engineer, engineers.


Уровень сложности

Middle.

Записи выступлений доступны платным участникам CodeFest
В свободном доступе появятся через пол года

Залогиниться

Презентация

Презентация (на Я.Диске)
X5 Tech
Павел Денисенко

18 лет опыта в области инженерии данных. Строил data-платформы в МегаФоне, Т-Банке, М.Видео и X5 Group.

Другие спикеры секции Data Science/ML/AI

Еще на тему Data Science/ML/AI