Databricks, das Daten & KI-Unternehmen, gibt bekannt, dass L’Oréal, der Anbieter von Kosmetikprodukten, sich für Databricks entschieden hat, um die Interoperabilität seiner globalen Beauty Tech Data-Plattform zu ermöglichen und seine Multi-Cloud-Strategie zu verfolgen.

 

Mit seiner starken Führungsposition im digitalen Bereich leistet L’Oréal nun Pionierarbeit im Bereich Beauty Tech. Die Experten der L’Oréal-Gruppe nutzen Daten und künstliche Intelligenz, um Dienstleistungen zu entwickeln, die ein unübertroffenes Maß an Präzision und Personalisierung bieten. Dieser Ansatz revolutioniert die Art und Weise, wie Verbraucher Produkte entdecken, ausprobieren und beraten werden, sowohl online als auch in den Geschäften.

Das Databricks Lakehouse wird Daten über alle Cloud-Datenplattformen von L’Oréal hinweg vereinheitlichen. Das Lakehouse bietet einen vollständigen Überblick über die Daten des Verbrauchers, von der Anfrage bis zum Kauf, vom Versand bis zur Pflege und vom Online- bis zum Offline-Erlebnis. Mit Databricks als Schlüsselkomponente seiner Unternehmensdatenplattform kann L’Oréal seine Verbraucher- und Kundenerfahrung weiter verbessern.

L’Oréal begann seine Reise mit dem Databricks Lakehouse im Jahr 2019 für seine Consumer 360- und CRM-Aktivitäten in Nordamerika. Das Tech-Team von L’Oréal hat bereits erhebliche Vorteile aus der Zusammenarbeit mit Databricks gezogen, indem es durch die Konsolidierung und Analyse von Echtzeit-Verbraucherdaten die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung verkürzt hat. In nur zwei Jahren konnte L’Oréal Nordamerika die Produktivität um 20 Prozent steigern, da der Wartungsaufwand reduziert, die Laufzeit verbessert und die Cloud-Nutzung reduziert wurde.

Das Team von L’Oréal Tech ist bestrebt, einen Beitrag zu den Zielen der nachhaltigen Entwicklung der L’Oréal-Gruppe und zur Optimierung und Rationalisierung des Datenaustauschs zu leisten, um die zwischen den Regionen transportierten Datenmengen zu reduzieren.

 

»Diese strategische, globale Partnerschaft mit Databricks zeigt unser klares Engagement, unsere Datenkompetenzen zu erweitern und L’Oréal zum Spitzenreiter in der Welt der Beauty Tech zu machen«, sagt Etienne Bertin, Group CIO, L’Oréal. »L’Oréal ist in 150 Ländern tätig und verkauft jedes Jahr über sieben Milliarden Kosmetikprodukte an mehr als 1,2 Milliarden Kunden. Eine einheitliche, offene, Cloud-agnostische, interoperable, sichere und skalierbare Datenarchitektur ist daher für unseren Erfolg unerlässlich. Die Nutzung von Databricks Lakehouse bereichert unsere globale Beauty Tech Data-Plattform, und wir freuen uns darauf, die Entwicklung der Partnerschaft in den kommenden Jahren zu beobachten.«

»Databricks Lakehouse bietet eine einfache, einheitliche Plattform für alle Daten-, Analyse- und KI-Anwendungsfälle. Für große Einzelhändler war es noch nie so schwierig wie heute, eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden zu erhalten, um Loyalität und Wachstum zu gewährleisten, aber datenorientierte Unternehmen wie L’Oréal stehen an vorderster Front, um diese Herausforderung in eine Chance zu verwandeln. Wir sind stolz darauf, die globalen Echtzeit-Einsichten und die Data Governance zu liefern, die es L’Oréal ermöglichen, seinen Kunden ein unglaubliches Erlebnis zu bieten«, sagt Naveen Zutshi, CIO bei Databricks.

»Wir bei Databricks haben es uns zur Aufgabe gemacht, Unternehmen dabei zu helfen, einige der schwierigsten Probleme der Welt mit Daten und KI zu lösen, und wir sind stolz darauf, L’Oréal auf seinem Weg zum führenden Beauty Tech-Unternehmen zu unterstützen«, sagt Samuel Bonamigo, SVP & GM, EMEA, Databricks. »Unsere offene, Cloud-agnostische Unternehmensdatenplattform zeigt bereits jetzt seine Wirkung und wir sind gespannt darauf, wie sich diese Partnerschaft insbesondere in EMEA in diesem Jahr und darüber hinaus entwickeln wird.«

Über Databricks

Databricks ist das Daten und KI-Unternehmen. Mehr als 10.000 Unternehmen weltweit – darunter Comcast, Condé Nast und über 50 Prozent der Fortune 500 — vertrauen auf die Databricks Lakehouse-Plattform um ihre Daten- und KI-Analysen dort zu vereinheitlichen. Databricks wurde von den ursprünglichen Entwicklern von Delta Lake, Apache Spark™ und MLflow gegründet und hat es sich zur Aufgabe gemacht, Datenteams bei der Lösung der schwierigsten Probleme der Welt zu unterstützen. Mehr über Databricks lernen Sie auf Twitter, LinkedIn, und Facebook.

 

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Was ist ein Lakehouse?

Ein Lakehouse ist ein neues Datenmanagement-Paradigma, das die besten Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses vereint. Mit einem Lakehouse können Sie alle Arten von Daten in einem einzigen Repository speichern, analysieren und verwalten, ohne Kompromisse bei Leistung, Zuverlässigkeit oder Skalierbarkeit einzugehen. Databricks ist der führende Anbieter von Lakehouse-Lösungen, die auf der Open-Source-Plattform Delta Lake basieren. Mit Databricks können Sie ein Lakehouse auf jeder Cloud-Datenplattform erstellen, wie z.B. AWS, Azure oder Google Cloud. In diesem Beitrag werden wir Ihnen zeigen, wie ein Lakehouse Daten über alle Cloud-Datenplattformen hinweg vereinheitlichen kann.

 

Die Herausforderung der Datenfragmentierung

Die meisten Unternehmen haben heute eine Vielzahl von Datenquellen, die in verschiedenen Formaten, Systemen und Clouds gespeichert sind. Diese Datenfragmentierung erschwert es, eine konsistente und vertrauenswürdige Sicht auf die Daten zu erhalten, die für geschäftskritische Entscheidungen benötigt werden. Darüber hinaus erfordert die Integration und Verarbeitung dieser Daten oft komplexe und kostspielige Datenpipelines, die schwer zu warten und zu optimieren sind.

 

Die Lösung von Databricks: Ein Lakehouse für alle Clouds

Databricks bietet eine einzigartige Lösung für diese Herausforderung: Ein Lakehouse für alle Clouds. Mit Databricks können Sie ein Lakehouse erstellen, das Daten aus verschiedenen Quellen und Plattformen in einem einzigen Repository zusammenführt, das auf dem offenen Standard Delta Lake basiert. Delta Lake ist eine Erweiterung des Apache Spark-Frameworks, das Transaktionen, Versionierung, Schema-Enforcement und andere Funktionen bietet, die für die Verwaltung großer und heterogener Datensätze erforderlich sind.

 

Mit einem Lakehouse können Sie:

• Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten einfach erfassen, transformieren und laden, wie z.B. Streaming-Daten, strukturierte Daten, unstrukturierte Daten oder semistrukturierte Daten.
• Daten mit hoher Leistung und Zuverlässigkeit analysieren und abfragen, mit Hilfe von SQL, Python, R, Scala oder anderen Sprachen und Frameworks Ihrer Wahl.
• Daten mit modernen Werkzeugen für maschinelles Lernen, Data Science und Business Intelligence veredeln und nutzen.
• Daten mit integrierten Sicherheits-, Governance- und Compliance-Funktionen schützen und verwalten.
• Daten mit minimaler Reibung zwischen verschiedenen Cloud-Datenplattformen migrieren oder replizieren.

 

Fazit

Ein Lakehouse ist die ideale Lösung für Unternehmen, die Daten über alle Cloud-Datenplattformen hinweg vereinheitlichen wollen. Mit einem Lakehouse können Sie alle Arten von Daten in einem einzigen Repository speichern, analysieren und verwalten, ohne Kompromisse bei Leistung, Zuverlässigkeit oder Skalierbarkeit einzugehen.

Genki Absmeier