
Dans les coulisses
Lego et iPhone : les plus fréquentes recherches de la clientèle
par Manuel Wenk
Trois ans après notre dernier blog post, nous avons beaucoup évolué. De nouvelles équipes, des technologies innovantes et des avantages attrayants caractérisent notre entreprise. Mais notre motivation reste inchangée : nous nous efforçons d'avoir des idées audacieuses et des produits exceptionnels. Notre organisation et notre architecture de données se sont également adaptées de manière cohérente aux exigences accrues.
En mai 2022, nous avons jeté un regard honnête en coulisses dans notre blog post Product Development - un groupe hétéroclite qui déteste la bureaucratie et apprend de ses erreurs. Trois ans plus tard, beaucoup de choses ont changé, et en même temps, ce qui nous caractérise est toujours perceptible : l'envie d'idées audacieuses, la confiance en la responsabilité individuelle et la volonté de construire ensemble quelque chose de vraiment bien.
Notre organisation a évolué lorsque cela s'est avéré utile et lorsque nous avons vu de nouvelles opportunités. Nous avons maintenant deux nouvelles zones et plusieurs nouvelles équipes, notamment pour les thèmes de la plateforme, de la recherche, de l'analyse des données et de la sécurité.
Nous ne pensons pas seulement au présent, mais aussi à l'avenir. Les premiers apprentis en développement logiciel ont terminé avec succès leur formation chez nous, et nous continuerons à former et à accompagner de nouveaux talents dans les années à venir.
Du point de vue technique, les choses ont évolué : nous avons développé de manière ciblée notre architecture de données et introduit de nouvelles technologies, tant au niveau du front-end que du back-end. Nous indiquons les technologies que nous utilisons actuellement dans le Tech-Radar, accessible au public. Nous ne développons pas pour nous-mêmes ! Notre motivation reste la création de meilleurs produits et de meilleures expériences clients, et pour cela nous avons besoin d'un environnement de développement qui enthousiasme.
Dans le cadre de notre architecture logicielle modulaire, nous nous penchons actuellement sur notre architecture de données et avons élaboré une vision et une stratégie à cet effet. La vision:
Notre architecture de données est conçue pour permettre une prise de décision efficace et effective basée sur les données dans l'ensemble de notre entreprise. Qu'il s'agisse de membres du personnel accédant à des rapports et effectuant des analyses ad hoc ou de systèmes utilisant l'apprentissage automatique pour l'automatisation des processus, notre objectif est de fournir des données fiables, accessibles en toute sécurité et de grande qualité.
Nous exploitons la possibilité de traiter efficacement des volumes de données de plus en plus importants et distribués, en mettant l'accent sur la cohérence et l'actualité. Pour cela, nous nous appuyons sur la plateforme de streaming d'événements Apache Kafka pour propager de manière fiable les changements d'état en temps réel à travers nos systèmes. Complétée par BigQuery et Jupyter Notebooks, elle permet des requêtes analytiques rapides et fiables. Nous créons ainsi un univers de données structuré et dynamique qui nous aide à prendre les meilleures décisions possibles en matière de données.
Notre architecture de données suit les "groupes de produits" définis pour l'ensemble du système, qui agissent comme des limites logiques de notre architecture de système modulaire. Dans ces "groupes de produits" - inspirés du contexte délimité du Domain-driven Design (DDD) - les spécialistes des données et des logiciels collaborent étroitement pour développer des solutions de données de haute qualité selon les principes Data Mesh.
Nous fournissons les données d'un "groupe de produits" sous la forme de "produits de données" bien modélisés, composés de différentes API de données techniques (comme les flux Kafka ou les tables de requête Big). Cela garantit l'expertise et l'interopérabilité technique de nos solutions de données.
Avec l'approche Shift Left, nous voulons dépasser la séparation entre les données analytiques et les données opérationnelles. L'objectif est de créer des API de données de haute qualité - c'est-à-dire cohérentes, valides et complètes - le plus près possible de la source. Nous évitons ainsi la redondance de la logique métier et simplifions les processus en aval, qui deviennent ainsi plus robustes.
En pratique, cela signifie que les données sont fournies directement à partir de la source opérationnelle sous forme d'API de données (flux Kafka d'événements de données) ou capturées en interne sous forme d'entités modélisées de manière cohérente, plutôt que sous forme de tables relationnelles brutes qui doivent être reconstruites avec difficulté. Pour une explication plus détaillée de Shift Left, cliquez ici.
Nous créons les bases de l'innovation et de l'excellence pilotée par les données grâce à notre architecture de données - précise, évolutive et parfaitement conçue pour optimiser votre expérience d'achat!
Au sein de Digitec Galaxus, nous nous attaquons aux tâches de manière proactive et conquérons de nouveaux marchés avec plus de 3 200 membres du personnel en Suisse, en Allemagne et en Serbie. La diversité est la clé de notre succès, et vous pouvez faire partie de ce voyage passionnant!
Une flexibilité qui vous convient :
Goodies exclusifs :
Enseignement et croissance :
Vous êtes intéressé ? Consultez nos offres d'emploi et rejoignez une de nos équipes innovantes.
Je suis passionné par l'optimisation de nos processus après-vente, par l'amélioration de l'expérience client et par l'élaboration de solutions innovantes pour le dernier kilomètre afin de répondre aux besoins de nos clients sur le long terme. Pendant mon temps libre, je recharge mes batteries en pratiquant le kitesurf, le gravel bike et toutes sortes de sports de glisse.