Привет, меня зовут Максим Осорин, я руковожу Х5 Облаком в Х5 Group. Хочу рассказать про то, как мы трансформируем ИТ инфраструктуру крупнейшего в стране продуктового ритейлера. Зачем это нужно, как мы это делаем, с какими сложностями сталкиваемся и как их преодолеваем.

Данная статья будет полезна руководителям крупных компаний, особенно тех, где развивается культура собственной разработки и создания цифровых сервисов и продуктов, и масштаб деятельности которых насчитывает сотни информационных систем или десятки очень крупных систем. 

В X5 Group активно развивают цифровые продукты, построенные на основе  больших данных, использующие сложную аналитику и машинное обучение, такие как прогнозирование спроса, управление ассортиментной матрицей магазинов, предсказание отсутствия товаров на полках, динамическое ценообразования и т.п. 

Для разработки продуктов формируются автономные, кросс-функциональные команды, которые имеют минимум внешних зависимостей и могут двигаться вперед с максимальной скоростью. Одной из ключевых ролей в таких командах является роль Data Engineer.

Рассказываем, как мы внедряли как мы интегрировали «Экспресс-скан» Х5.

Наши европейские коллеги еще во время весенних эпидемиологических ограничений сделали ставку на развитие систем класса Scan&Go — достаточно быстро обеспечили безопасность клиентов и добились хороших результатов с точки зрения продаж. В апреле мы внимательно проанализировали их опыт и решили, что стоит запустить собственный проект такого типа и развернуть его в магазинах сетей под управлением X5 Group.

Чтобы выполнить эту задачу, мы доработали архитектуру уже имевшегося у нас пилотного проекта и создали целую группу универсальных сервисов. Теперь к ним можно подключить информационные системы каждого из восемнадцати тысяч наших магазинов, чтобы предоставлять клиентам информацию об уникальном ассортименте, текущих ценах, акциях и стоимости уцененных товаров в той или иной локации. Наше решение также позволило обеспечить поддержку процесса самостоятельной покупки «на лету» — от сканирования штрихового кода и проведения оплаты, до отражения результатов в локальных системах магазинов, наших центральных системах и системах фискализации продаж.

Рассказываем, как мы подошли к этому проекту и что смогли осуществить.

Ни для кого не секрет, что область Data Science сегодня горяча, работы полно, рук не хватает, а 300 кк/сек можно начать зарабатывать даже раньше, чем конкуренты пройдут курсы по саморазвитию и созданию своего бизнеса от обладателей селфи со спорткарами. Мы в Х5 Group тоже активно помогаем молодым специалистам стать зрелыми мастерами, и можем заверить, что, пусть даже 300 кк/сек это утопия, но 300 к/мес – это вполне себе реальность.

Типовой кейс выглядит так: к нам приходит молодой стажер, получает ментора из числа старших сотрудников, проходит обучающие курсы в нашей Цифровой Академии Х5, наращивает компетенции, и в 3-4 месяца становится младшим аналитиком, а на самом деле Менеджером по Анализу Больших Данных, так эта позиция называется в штатном расписании. А кое-кто и сразу Старшим Менеджером, если затащил, заделиверил и продемонстрировал.

Большинство читателей Хабра наверняка слышали о магазине Amazon Go, где нет кассиров, а покупателей обслуживает автоматика. О китайских магазинах Bingo Box, быть может, вы тоже слышали и даже делали там покупки. Теперь магазин с полностью автоматизированной системой покупок заработал и в России. Технологическую начинку разработала команда инноваций X5 Retail Group (#x5lab), а  запуск реализовали специалисты торговой сети «Пятёрочки», которые открывают новые магазины каждый день по всей России. Но этот случай оказался особенным – открытие первой полностью автоматизированной «Пятёрочки» происходит не каждый день.

Кстати, статья ни разу не маркетинговая - обеим командам было просто интересно рассказать о том, почему, когда и как проект был реализован. Под катом - история "Пятерочки #налету" от А до Я, включая фотографии и информацию, которых нет в общем доступе. Ну и поговорим о планах, как же без этого.