Kafka en la transformación digital del sector retail
Con los avances tecnológicos que han incursionado en el mercado, el sector retail tuvo que cuestionar la posición tradicional de los minoristas en la cadena de valor revisando su capacidad para ofrecer agilidad en tiempo de adquisición, servicios, y canales de atención, entendiendo la necesidad de adquirir nuevas tecnologías que les permita ofrecer soluciones digitales que creen valor para las empresas y sus clientes mejorando y automatizando los procesos de ventas, servicio, logística, seguridad entre otros. Si bien el consumidor actual está muy informado acerca de los productos o servicios que desea adquirir, adicional tienen el control total de su experiencia de compra buscando inmediatez y efectividad durante el proceso (I, 2019).
El reto para los minoristas es apostar a tiempo por las tecnologías que les permitan obtener una eficiencia operativa superior o bien ofrecer a sus clientes experiencias personalizadas. En cualquiera de los casos, en la base de las soluciones tecnológicas que el retail está implementando se encuentra el análisis e interpretación de un enorme flujo de datos, generado por el creciente número de sensores, dispositivos y sistemas interconectados, así como por la colaboración vertical y horizontal entre empresas. Además, el retorno sobre las inversiones debería ser lo suficientemente elevado como para poder justificarlas (I, 2019).
Desde Quind co-creamos y adoptamos nuevas tecnologías para el desarrollo del sector retail usando las mejores herramientas y plataformas. En este caso hablaremos de Kafka el cual proporciona una buena abstracción de información y datos que permite interconectar las aplicaciones en tiempo real para impulsar el análisis de los datos y automatizar procesos de negocio.
Kafka
Técnicamente lo conocemos como un Streaming data platform, y a grandes rasgos es el software más popular en esta categoría. Esta tecnología nos permite procesar, almacenar y analizar datos a gran escala y en tiempo real, se destaca por su excelente rendimiento, baja latencia y tolerancia a fallas, teniendo la capacidad de procesar trillones de mensajes por segundo.
Algunos beneficios comunes en la adopción de Kafka son la creación de flujos de integración de datos, el aprovechamiento de los datos que corren por estos flujos en tiempo real y la habilitación de métricas operativas permitiendo así organizar y tener al alcance la información importante en tiempo real para la toma de decisiones (Apache Kafka, s.f.).
Figura 1. Funcionalidad de kafka en la centralización de información
También es extremadamente eficiente en el manejo de billones de mensajes al día, al contrario que las colas tradicionales, debido principalmente a su arquitectura. Dicha arquitectura está basada en una plataforma de transmisión de datos de tipo publicador / consumidor compuesto por 3 elementos fundamentales:
- Productor: es quien produce el dato o fuente de datos
- Consumidor: es quien lee ese dato (aplicación) puede ser uno o varios suscriptores
- Topic: es la integración de los 2 anteriores en el flujo de datos
En la actualidad las grandes compañías del retail cuentan con un sitios web donde centralizan la información de sus clientes, productos, promociones, formas de pago etc. En el sector retail estos son algunos casos de uso al momento de usar kafka:
- Procesamiento de mensajes a gran escala
- El seguimiento de la actividad en la página web
- Gestión de grandes fuentes de datos para su explotacion analitica
- Gran capacidad de escalabilidad
- Permite procesar datos en movimiento y determinar rápidamente lo que funciona y lo que no
Caso de éxito: Walmart
Walmart.com se encuentra en los EE. UU. y en los otros 11 sitios web de Walmart en todo el mundo, brindan una experiencia de compra perfecta donde los productos se venden a través de:
- Comerciantes propios para Walmart.com y tiendas Walmart
- Proveedores para Online y Tiendas
- Vendedores en los mercados de Walmart
Walmart, emplea Kafka para diversas aplicaciones, incluida la detección de fraudes en cada transacción en línea. El sistema de transmisión de eventos de Kafka permite obtener los datos necesarios para tomar decisiones.
También con el uso de Kafka tuvo contribuciones de código abierto que han hecho que la compañía funcione mejor para todos.
En resumen, cada empresa del mercado tiene necesidades y requerimientos diferentes te invitamos a conocer nuestros casos de éxito con la implementación de kafka en una de las grandes cadenas del retail en Colombia.
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Referencias
Apache Kafka. (s. f.). Powered By. https://kafka.apache.org/powered-by
Diaz, M. (2019). Transformación digital en distribución: Soluciones tecnológicas y estrategias competitivas de las empresas minoristas españolas. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação; Lousada, E24(1), 157–167. https://www.proquest.com/docview/2348890535/6E297E37E19E467APQ/8
Kumar, A. (2016, 24 octubre). Apache Kafka for Real-Time Retail at Walmart Labs. Confluent. Recuperado 22 de febrero de 2022, de https://www.confluent.io/blog/apache-kafka-item-setup/
Apache Kafka: escalabilidad y baja latencia en la gestión de datos en tiempo real. (2021, 7 mayo). Decide. Recuperado 7 de mayo de 2021, de https://decidesoluciones.es/apache-kafka-gestion-de-datos-en-tiempo-real/
Los usuarios de Kafka Northrop Grumman y Walmart destacan la transmisión de eventos. (s. f.). Kripton solid. https://kryptonsolid.com/los-usuarios-de-kafka-northrop-grumman-y-walmart-destacan-la-transmision-de-eventos/
