Anheuser-Busch InBev SA/NV (AB InBev) è un’azienda belga produttrice di bevande e birra,quotata in borsa attiva, da generazione in generazione, da oltre 600 anni e presente in tutto il mondo.
È considerata una delle più grandi aziende di beni di largo consumo: ha un portafoglio diversificato di oltre 500 marche di birra, tra cui Budweiser, Corona, Stella Artois, Beck’s, Hoegaarden e Leffe.
Quando le aziende crescono attraverso acquisizioni, l’integrazione dei sistemi e dei dati delle aziende è sempre una sfida. Per AB InBev questa sfida comprendeva un ambiente ibrido con sistemi on-premise e in cloud come Salesforce, 15 sistemi Sap, 27 sistemi Erp, 23 tool ETL e una serie di produttori di birra che operavano come entità indipendenti con i propri sistemi.
Integrazione di sistemi e dati
“Come potete immaginare, questo ha reso estremamente difficile ottenere una visione unificata del nostro business senza poter contare su un’unica fonte per gestire le analisi dei dati – spiega – Harinder Singh, Global Director of Data Strategy & Solution Architecture di AB InBev -. Inoltre, operando in sei diversi continenti, dovevamo essere conformi al GDPR e ciò ha reso necessaria visibilità globale di tutti i nostri asset di dati“.
Poiché i dirigenti dell’azienda non potevano accedere facilmente alle informazioni aziendali necessarie per prendere decisioni strategiche, Singh si era reso conto che AB InBev doveva adottare un approccio diverso.
“Avevamo bisogno di un repository centrale per tutto il nostro patrimonio diffuso di dati – afferma Singh -. I nostri dipartimenti interni, dai data scientist, alle operation fino ai responsabili del business, erano costretti a raccogliere i dati da oltre 100 fonti diverse, per analizzarli e prendere decisioni tempestive sullo sviluppo del prodotto, la supply chain, le campagne di marketing e altro ancora“.
Inoltre, come altri produttori di bevande alcoliche, AB InBev deve attenersi a severe norme per quanto riguarda la raccolta di informazioni dei consumatori. “Quindi, raccogliamo dati esterni, come i dati geografici e le tendenze di acquisto – afferma Singh -. Ma, un altro aspetto della sfida da affrontare, era la standardizzazione e l’integrazione dei dati raccolti”.
Un data lake per la birra
Come parte del processo di valutazione delle potenziali soluzioni da adottare, AB InBev ha condotto un mese di proof of concept con Talend.
“Volevamo intraprendere un viaggio nel cloud e Talend piattaforma creata proprio in questo ambiente, consentiva ai sistemi cloud e on-premise di comunicare tra loro in modo sicuro – afferma Singh -. Durante il periodo di test, la soluzione Talend ha soddisfatto pienamente le nostre aspettative affermandosi come la soluzione migliore per le nostre esigenze. Inoltre, i costi di Talend sono più competitivi rispetto a quelli di altre opzioni considerate“.
Attualmente, AB InBev utilizza principalmente Talend Data Integration per integrare le diverse fonti di dati all’interno e all’esterno dell’azienda e Talend Data Preparation per la preparazione dei dati.
“Siamo un’azienda estesa, cioè, tutto il nostro lavoro di gestione dei dati deve essere fatto per più aziende sotto il marchio ombrello AB InBev, quindi grazie a Talend abbiamo costruito una struttura utilizzabile da tutti – afferma Singh -. In questo modo, quando estraiamo i dati da un birrificio, possiamo riutilizzare il codice che abbiamo creato, ottenendo un grande risparmio di tempo“.
Nell’architettura che AB InBev ha costruito, Talend estrae dati da una serie di fonti – in tempo reale e in batch, via cloud e on-premise, su sistemi ERP e dispositivi IoT e li memorizza in una zona di atterraggio che fa parte di un data lake, o data hub, che risiede nel cloud di Microsoft Azure.
Questi dati vengono poi elaborati e archiviati prima di passare al livello superiore, nel quale vengono prelevati dagli utenti interni di AB InBev. Talend alimenta anche una sandbox per i data scientist, che viene usata per testare vari modelli di dati. Inoltre, l’architettura di AB InBev include Hortonworks per Hadoop e tecnologie correlate come Hive, Spark, Hbase e Kafka.
“Tra i maggiori vantaggi della nuova architettura IT abbiamo la semplificazione dell’infrastruttura e il riutilizzo dei processi per estrarre rapidamente e fornire accesso ai dati – afferma Singh -. Poiché abbiamo il codice riutilizzabile, ciò che prima ci impegnava per mesi ora ci impegna solo per sei settimane”. Questo si traduce in decisioni più rapide, time to market più breve in termini di decisione, attuazione di campagne, sviluppo di prodotti e altro ancora“.
Un altro vantaggo che Singh evidenzia è il risparmio dei costi. “Ora, invece di gestire e sostenere costi relativi a 23 diversi tool ETL, ci stiamo muovendo verso la gestione di uno solo grazie alla standardizzazione di tutto sulla piattaforma Talend”.
Capire i gusti
AB InBev utilizza la sua architettura IT rinnovata in modo da applicarla in vari ambiti di utilizzo, il tutto in linea con l’obiettivo dell’azienda di vendere le migliori birre e rendere felici le persone. Diversi progetti sono stati implementati durante il primo anno del lancio della piattaforma d’integrazione dati e centinaia di nuovi progetti sulla gestione dei dati sono in programma.
Tutto inizia con un migliore sviluppo del prodotto. I dati permettono ad AB InBev di capire come poter aiutare gli agricoltori a coltivare le migliori colture utilizzate per produrre le migliori birre.
Per esempio, spiega Singh: “L’acqua è una componente critica. Quanto gli agricoltori dovrebbero irrigare il terreno? Se c’è un grave rischio climatico in una regione, è nostra responsabilità sociale smettere di produrre birra in modo che l’acqua sia a disposizione degli abitanti“.
I dati aiutano inoltre l’azienda a comprendere meglio i gusti e i comportamenti dei consumatori. Ad esempio, AB InBev li utilizza per analizzare le nuove richieste dei consumatori di birre a basso contenuto calorico e determinare le preferenze per le birre in base alla stagionalità. AB InBev raccoglie e aggrega i dati dei consumatori provenienti da Nielsen, dalle indagini di mercato e dalle informazioni raccolte quasi in tempo reale dai social media, con il fine di analizzare le tendenze e di produrre le birre giuste attuando campagne di marketing più mirate: un esempio sono i coupon istantanei emessi direttamente in negozio in base alle preferenze dei consumatori.
“I nostri clienti sono negozi e bar – dice Singh -. I dati aiutano a migliorare l’esperienza con il nostro brand. Prima, lavorare con ogni negozio per ottenere dei dati non era possibile; ora invece i punti vendita hanno la possibilità di ordinare birre tramite app e noi possiamo vedere i dati in tempo reale per ottimizzare le previsioni della domanda e gli assortimenti. Avere un approccio data driven significa anche che possiamo analizzare il comportamento degli acquirenti nei negozi e utilizzare le metriche raccolte per identificare la migliore posizione a scaffale in cui esporre le birre in negozio, nonché creare eventi in tempo reale per favorire una maggiore conversione all’acquisto”.
Secondo Singh, i dati sono importanti anche per ottimizzare la supply chain. “Come possiamo assicurarci che le consegne arrivino puntuali, garantendo qualità e un giusto costo? Come è possibile effettuare più consegne?”
Informazioni dal campo
Per trovare queste risposte, AB InBev integra i dati IoT dei dispositivi RFID per tracciare l’intero ciclo di vita delle ‘confezioni connected’: dal birrificio al luogo della consegna, al fine di trovare i percorsi migliori per raggiungere la destinazione. AB InBev utilizza anche la tecnologia IoT per monitorare la temperatura in milioni di refrigeratori di birra in tutto il mondo in modo da garantire che il prodotto sia conservato e servito alla temperatura ottimale. Per esempio, decidono rapidamente quanti pallet di birra spedire ad uno specifico evento sportivo sulla base dei dati storici memorizzati nel data hub.
“Crediamo che la gestione dei dati sia importante – dice Singh -. In precedenza, gli utenti interni dovevano dedicare circa l’80% del loro tempo per localizzare e consolidare i dati rilevanti, il che lasciava solo il 20% di tempo per analizzarli e prendere decisioni congrue. Ora, grazie all’utilizzo di Talend Data Preparation, impiegano solo il 30% dek tempo a raccogliere dati e possono utilizzare il 70% del loro tempo per analizzarli e prendere decisioni ragionate“.
