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CB4 acelera un 30% su machine learning
DoiT ayudó al proveedor de IA para retail a montar un data pipeline automatizado en Google Cloud Composer y a migrar a cómputo N2 para escalar más rápido y a mejor costo.
The Challenge
CB4 no tenía un data pipeline central robusto y dependía de scripts personalizados para cada cliente, lo que frenaba su crecimiento. El equipo necesitaba mover grandes volúmenes de datos con agilidad, sin sacrificar la seguridad ni el cumplimiento del GDPR. Además, el gasto cloud creciente en varias regiones exigía mejor seguimiento y optimización para detectar desvíos de presupuesto.
The Solution
CB4 se apoyó en Google Cloud Composer con Apache Airflow para crear un data pipeline escalable y automatizado para todos sus clientes. Usaron Google Compute Engine para alojar los modelos de ML e implementaron la Cloud Management Platform de DoiT para analizar y proyectar costos. DoiT los acompañó de cerca durante la implementación y la migración a máquinas tipo N2.
Results
- Aumento del 30% en el rendimiento de las operaciones de machine learning
- Data pipeline totalmente automatizado y escalable para todos los clientes
- Mayor visibilidad y control de costos en múltiples regiones
- Mejor seguridad de datos y cumplimiento del GDPR
Para dominar una tecnología, primero hay que aprender bien sus fundamentos, y casi siempre la mejor forma es aprender desde la experiencia. Como nuestro partner de cabecera para todo lo relacionado con Google Cloud, DoiT International nos aporta esa experiencia: nos ahorra tiempo y nos facilita explorar e implementar nuevas tecnologías.
Rafi Rainshtein, Vicepresidente de I+D y Gerente General Israel, CB4
Conoce a CB4
CB4 ayuda a los retailers físicos a vender más simplificando la experiencia en tienda, tanto para los equipos como para los compradores. La empresa aplica machine learning para que los equipos de tienda hagan ajustes rápidos —como sacar productos del backstock o pedir más unidades— y así capturen nuevas ventas y dejen contentos a los compradores. La solución de CB4 envía a cada tienda una lista de recomendaciones de SKUs con alto potencial de venta, definidas a partir de los patrones de venta y las condiciones operativas propias de cada local.
Un data pipeline seguro y flexible
En 2019, CB4 no contaba con un data pipeline central robusto y dependía de scripts personalizados para cada cliente, lo que frenaba su crecimiento en plena expansión. El equipo apostó por Google Cloud Composer con Apache Airflow para construir un data pipeline escalable y automatizado que sirve a todos sus clientes. El nuevo sistema garantiza la seguridad de los datos y el cumplimiento del GDPR mediante parámetros y geo-administración, de modo que los datos de la UE se quedan en la UE. DoiT International brindó un soporte clave durante un proceso de implementación nada sencillo.
Optimizar el gasto cloud
Como usuarios intensivos de Google Compute Engine en distintas regiones, CB4 enfrentaba costos cloud crecientes y necesitaba mejor seguimiento y optimización. Sin transparencia, al equipo se le escapaban los desvíos de presupuesto y se perdía dinero cada vez que algo fallaba en el stack. Por eso implementaron la Cloud Management Platform de DoiT para analizar y proyectar los costos cloud, equilibrar el crecimiento del negocio con la eficiencia y resolver los problemas con rapidez.
Salto de rendimiento
DoiT International acompañó a CB4 en la migración de máquinas N1 a N2 dentro de Google Compute Engine, con un aumento medible del 30% en el rendimiento de sus operaciones de machine learning. Con un data pipeline optimizado, mejor rendimiento de ML y mayor visibilidad de costos, CB4 está listo para escalar globalmente su revolución del retail con IA. El equipo puede sumar nuevos retailers con facilidad y sostener una alta disponibilidad en los picos de demanda y en las fases de crecimiento.
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What they say
What I really like about DoiT's approach is that you're very hands-on and proactive. Satyam would ping me a few times a sprint, letting me know about the most current features, checking in on how things are going. When we are going through a peak time, that proactiveness makes a real difference. Satyam always comes through whenever we need support and helps us leverage the right experts to get us where we need to be.
Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform
SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decisions.
Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio
I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.
Ian Fahey, Senior Analytics Engineer at Loop
You guys have the best UI experience that I've had of any software. It's like you just read my mind where, like, oh, I wish I could click there. Oh, I can
Diana Koshy, Sr. Director of Data Engineering at Kargo
SELECT feels like exactly what Paul and I would have built if we had locked ourselves in a room for 18 months to create our ideal monitoring solution.
Devin McGee, Data Engineering Lead at Home Chef
SELECT dramatically lowers the cognitive load to understanding Snowflake costs. I'm able to sit there and easily understand what's driving the cost. Not to blow smoke up your ass, but it's just so easy to do in your platform
Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain
One of the most helpful cost rituals we've setup from SELECT is the weekly spend digest sent to Slack. I can start high level and ensure things are in check. If not, I can very quickly drill down into specific workloads which may have driven the cost spike and remediate them before they become a bigger issue.
Michael Revelo, Manager of data and analytics engineering at ClickUp
Through SELECT's automated savings feature and deep cost visibility, we were able to instantly lower our Snowflake spend by over 40% and achieve a 20X ROI on our SELECT investment.
Skyler Chi, SVP, GTM Productivity & Excellence at Exiger
Our costs had jumped up 3X as we scaled, so we're talking about 60% savings in Snowflake spend after adopting SELECT.
Edward Mancey, GTM Lead at Synthesia
DoiT was a true partner, not a vendor. They helped us understand the problem, refine the vision, and build something production-ready far faster than we could have on our own. Their expertise, responsiveness, and commitment made all the difference.
Dr. Anish Kapur, Founder & CEO, Promptly
DoiT's Customer Success and Forward Deployed Engineering teams work very closely with us. The regular sessions with our CSM keep us focused on the right priorities, and the FDEs provide the deep technical guidance we need to validate decisions and optimize our environment. That combination has been genuinely valuable for us.
Alexander Lundberg Santos, Platform Engineer at Extenda Retail
Every customer has unique usage patterns. Manual resource optimization simply didn't scale—we needed automation to ensure every customer, regardless of size, had right-sized infrastructure without consuming our team's capacity.
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