
Dietro le quinte
Lego e iPhone: le ricerche più frequenti della clientela
di Manuel Wenk
A tre anni dal nostro ultimo articolo, abbiamo fatto molta strada. Nuovi team, tecnologie innovative e benefit interessanti caratterizzano la nostra azienda. Tuttavia, il nostro obiettivo rimane invariato: realizzare idee audaci e prodotti software eccellenti. Anche la nostra organizzazione e la nostra architettura dati si sono adattate in modo coerente ai crescenti requisiti.
Nel maggio 2022, abbiamo dato uno sguardo dietro le quinte con il nostro articolo «Product Development – un gruppo variopinto che odia la burocrazia e impara dagli errori». Tre anni dopo, molte cose sono cambiate, ma quello che ci rende speciali è rimasto invariato: idee audaci, responsabilità personale e volontà di costruire qualcosa di veramente buono insieme.
La nostra organizzazione si è sviluppata ulteriormente nei settori che lo richiedevano e dove abbiamo visto nuove opportunità. Ora abbiamo due nuove aree e diversi nuovi team, ad esempio per i temi riguardanti la piattaforma, la ricerca, l'analisi dei dati e la sicurezza.
Non pensiamo solo al presente, ma anche al futuro. I primi apprendisti nello sviluppo software hanno completato con successo la loro formazione con noi e, nei prossimi anni, continueremo a formare e sostenere nuovi talenti.
Anche dal punto di vista tecnico sono successe molte cose: abbiamo sviluppato sistematicamente la nostra architettura dati e introdotto nuove tecnologie, sia nel front-end che nel back-end. Nel tech-radar, accessibile al pubblico, puoi dare un'occhiata alle tecnologie che utilizziamo. Non sviluppiamo per il gusto di farlo! Il nostro obiettivo rimane quello di creare prodotti ed esperienze per la clientela migliori. Per questo motivo abbiamo bisogno di un ambiente di sviluppo che ci ispiri.
Nell'ambito della nostra architettura software modulare, stiamo lavorando alla nostra architettura dati e abbiamo sviluppato anche una visione e una strategia in merito. La visione:
La nostra architettura dati è progettata per consentire un processo decisionale efficiente ed efficace basato sui dati in tutta la nostra organizzazione. Sia che i team accedano ai report ed eseguano analisi ad hoc, sia che si tratti di sistemi che utilizzano il machine learning per l'automazione dei processi, il nostro obiettivo è fornire dati affidabili, accessibili in modo sicuro e di alta qualità.
Sfruttiamo l'opportunità di elaborare in modo efficiente volumi di dati sempre più grandi e distribuiti, con particolare attenzione alla coerenza e all'aggiornamento. Utilizziamo la piattaforma di streaming di eventi Apache Kafka per propagare in modo affidabile i cambiamenti di stato attraverso i nostri sistemi in tempo reale. Aggiungendo anche BigQuery e Jupyter Notebooks, consentiamo ricerche analitiche veloci e affidabili. In questo modo creiamo un mondo di dati strutturato e dinamico che ci supporta in modo ottimale nelle nostre decisioni basate su dati.
La nostra architettura dati segue i «product groups» («gruppi di prodotto») definiti per il sistema complessivo, che fungono da confini logici dell'architettura modulare del sistema. In questi «gruppi di prodotto» – ispirati ai bounded context del domain-driven design (DDD – specialisti di dati e software collaborano strettamente per sviluppare soluzioni dati di alta qualità secondo i principi del data mesh.
Mettiamo a disposizione i dati di un «product group» sotto forma di «data products» («prodotti dati») ben modellati, composti da diverse API tecniche per i dati (come Kafka Streams o tabelle BigQuery), garantendo la professionalità e l'interoperabilità tecnica delle nostre soluzioni di dati.
Con l'approccio Shift Left vogliamo superare la separazione tra dati analitici e operativi. L'obiettivo è creare API dati di alta qualità – ovvero consistenti, valide e complete – il più vicino possibile alla fonte. In questo modo evitiamo logiche di business ridondanti e semplifichiamo i processi a valle, rendendoli più robusti.
Nella pratica, questo significa che i dati vengono forniti direttamente dalla fonte operativa sotto forma di API dati (ad esempio come stream di eventi Kafka), oppure acquisiti internamente come entità modellate in modo consistente, invece che come tabelle relazionali grezze che devono essere ricostruite con fatica. Se vuoi una spiegazione più dettagliata di Shift Left, trovi maggiori informazioni qui.
Con la nostra architettura dati creiamo le fondamenta per l'innovazione e l'eccellenza guidata dai dati, in modo preciso, scalabile e perfettamente pensato per ottimizzare la tua esperienza di acquisto.
Digitec Galaxus affronta ogni compito o sfida in modo proattivo e conquista nuovi mercati con oltre 3200 dipendenti in Svizzera, Germania e Serbia. La diversità è la nostra chiave per il successo e tu puoi fare parte di questo viaggio.
La flessibilità che ti si addice:
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Mi appassiona ottimizzare i nostri processi post-vendita, portare l'esperienza del cliente a un nuovo livello e lavorare su soluzioni innovative dell'ultimo miglio per soddisfare le esigenze dei nostri clienti a lungo termine. Nel tempo libero, mi ricarico con il kitesurf, la bici da corsa e tutti i tipi di sport sulla neve.