A Anheuser-Busch InBev (AB InBev) é a maior cervejaria do mundo. Com sede na Bélgica, a empresa tem uma profunda história de fabricação de cerveja e um portfólio de marcas, incluindo Budweiser, Stella Artois e Corona. A AB InBev sempre sonha alto, pois está enraizada em sua cultura e herança.
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O Desafio
A AB InBev se esforça para criar um futuro que todos possam comemorar, com mais aplausos ao redor do mundo.
Para a AB InBev, ter acesso rápido a dados e insights é um pilar fundamental para viabilizar a tomada de decisões. Os dados direcionam todos os aspectos de nossos produtos, desde a produção até o estoque e as vendas. Competindo em um mercado que está mudando rapidamente, a AB InBev conta com acesso rápido e eficaz a dados de alta qualidade para gerar valor de negócios. Embora a equipe do Centro de Comando da AB InBev já estivesse usando o Power BI para todas as suas necessidades de visualização, eles estavam fornecendo dados de vários arquivos grandes do Excel e o sistema não conseguia lidar com grandes volumes de dados. Isso significou tempos de atualização de dados lentos e até mesmo falhas, levando quase 90 minutos para que os dados fossem atualizados.
Com a plataforma atual sendo sobrecarregada, a equipe do Centro de Comando liderada por Alexander Komrakov, Gerente Sênior Tarini Das e Gerente Devendra Nagar se concentrou em corrigir o desempenho do back-end e criar uma solução E2E que pudesse aumentar a precisão e a velocidade de entrega. A equipe do Command Center estava procurando uma solução para expandir os relatórios e trazer recursos extras, como aprendizado de máquina, para uma nova plataforma. A solução forneceria dados relevantes aos usuários na velocidade da luz, em uma solução automatizada de ponta a ponta, extraindo diretamente de uma fonte de dados centralizada para insights quase em tempo real.
A equipe percebeu que sua meta de automação de longo prazo exigiria mover todos os dados de sua plataforma existente para um novo Azure Data Lake, um processo estimado de 6 a 8 meses. Como resultado, a equipe criou uma solução automatizada de curto prazo com o Azure Synapse para Power BI para acessar dados enquanto a migração estava ocorrendo a partir da plataforma existente, permitindo que as partes interessadas ainda tivessem acesso às suas informações críticas.
A
Solução
Criando uma base automatizada para relatórios
Como a AB In-Bev já estava usando o Power BI, escolher o Azure Synapse para dar suporte à sua plataforma de dados fez mais sentido, já que o Synapse se integra perfeitamente ao Power BI e ao resto do ecossistema da Microsoft.
A equipe do Centro de Comando usou a metodologia de área restrita do SQL do Azure – um método que permite que a equipe de BI use o desempenho da Área Restrita do SQL para transformações de dados e cálculos e use o Power BI apenas para a visualização.
Ao criar a solução provisória do Azure SQL Sandbox, a primeira etapa foi consolidar os dados. Para evitar o aumento do trabalho manual, foi dada alta prioridade à automatização da movimentação de arquivos Excel. Os usuários em toda a organização carregam seus arquivos do Excel em uma unidade do SharePoint. Para garantir que os arquivos foram padronizados antes de serem usados, um processo automatizado via aplicativos lógicos, o VBA valida o formato do arquivo, o tamanho do arquivo, o tempo de upload e muito mais. Depois que todos esses recursos forem validados, o arquivo será postado em uma nova pasta do SharePoint de acesso restrito. Isso garante que os dados não possam ser movidos ou removidos sem o acesso adequado.
Depois que os dados são processados corretamente nas pastas do SharePoint, eles são movidos temporariamente para o sistema de arquivos de alto desempenho do Armazenamento de Blobs do Azure automaticamente usando os Aplicativos Lógicos do Azure. A partir daí, os pipelines do Azure Synapse acionam procedimentos armazenados usando pools SQL dedicados. Isso ajuda a compensar parte do tempo de carregamento e melhorar o desempenho do Power BI. Um script SQL é então executado para criar uma tabela final de dados e, posteriormente, notificar os administradores por email de que a tabela está pronta. Com base em um gatilho de notificação bem-sucedido, o Power Automate atualizará automaticamente o Power BI no nó e um email automatizado será enviado à PME para aprovar a liberação do Painel.
Usando pipelines do Azure Synapse, a equipe do Centro de Comando da AB InBev conseguiu automatizar o que antes era uma parte muito demorada de seu pipeline de ETL e reduzir os tempos de atualização em 91%. O Synapse trabalha sem esforço com ferramentas como Aplicativos Lógicos, Power Automate e Power BI para reunir facilmente todas as suas fontes de dados e garantir que os dados nos quais os usuários confiam sejam de alta qualidade e acessíveis.
Trazendo insights em tempo real para todos os cantos da AB InBev
Com essa nova plataforma de dados e piloto, a equipe foi capaz de levar essa solução adiante para todos os relatórios complexos enquanto esperava que a migração de dados de longo prazo fosse concluída. Para a AB InBev, o Power BI atende às suas necessidades organizacionais manipulando diferentes fontes de dados, fornecendo maior eficiência e reduzindo custos operacionais.
Um dos painéis mais utilizados da AB-InBev é o painel Rate & Mix. O painel Rate & Mix acompanha a mistura de Marca, SKU, Variante e Preço. As métricas de volume destacam quantos produtos foram vendidos e a Taxa destaca o preço pelo qual o produto foi vendido e se o produto foi descontado ou não. Com esse produto, as equipes de Comercial, FP&A e Revenue Management podem usar essas métricas para entender como os produtos estão se comportando nos mercados. Os produtos possuem múltiplas abas que permitem mergulhos profundos e análises posteriores.
A facilidade de uso com os visuais do Power BI permitiu que as pessoas em toda a AB InBev acessassem facilmente insights para ajudar na tomada de decisões e ajudar a reagir ao mercado mais rapidamente.
Construindo um futuro orientado por insights
A adoção do Power BI na AB InBev envolveu um crescimento gradual liderado por uma abordagem de cima para baixo. Embora muitas pessoas estivessem hesitantes em aprender uma nova ferramenta, a defesa da liderança e ver a eficácia do Power BI convenceu os usuários do valor do Power BI e de como ele poderia melhorar seu fluxo de trabalho diário. Com o influxo de usuários do Power BI, a AB InBev criou um Centro de Excelência do Power BI para criar produtos que permitem insights em todo o ecossistema da AB InBev.
A AB InBev está procurando reunir todos os seus dados em um data lake nos próximos 3-5 anos. Ao consolidar seu pipeline de dados, eles planejam automatizar totalmente seu fluxo de dados e melhorar ainda mais o desempenho. A AB InBev está em constante crescimento e, como resultado, a organização está sempre se esforçando para construir uma única fonte da verdade e reunir fontes de dados e ferramentas diferentes. Unificar todos os seus dados em um data lake configurará a AB InBev para facilitar a integração de dados.
Com um back-end automatizado suportado pelo Azure Synapse e visualização de dados suportada pelo Power BI, a AB InBev tem a vantagem competitiva poderosa que permite que os usuários se concentrem na tomada de decisões e reajam ao mercado ainda mais rapidamente.
Disclaimer – Este post representa os pontos de vista e opiniões pessoais dos membros da equipe envolvidos, com base em sua experiência, e não representa necessariamente o ponto de vista e opinião da AB InBev. Nenhuma Garantia, Promessa e/ou representação de qualquer tipo, expressa ou implícita, é dada quanto à natureza, padrão, precisão ou de outra forma das informações fornecidas neste artigo, nem à adequação ou de outra forma das informações às suas circunstâncias particulares. A AB InBev não é responsável por qualquer perda ou dano de qualquer natureza (direto, indireto, consequencial ou outro), seja decorrente de contrato, ato ilícito ou de outra forma, que possa surgir do seu uso das informações neste artigo, que são fornecidas como estão e sem quaisquer garantias.
Fonte: microsoft.com
Os Resultados
- Maior eficiência e redução custos operacionais.
- Acesso fácil aos insights
- Aumento da vantagem competitiva
- Reação rápida às mudanças de mercado
