[Konfetti]

Wie hat GEOPOST ein maßgeschneidertes und skalierbares Datalakehouse eingerichtet, um KI-Anwendungen zu fördern?

Der Kontext, der Bedarf 📍

Mit mehr als 10 Millionen täglich bearbeiteten Paketen sieht sich Geopost mit einem enormen Datenvolumen konfrontiert, das einen fortschrittlichen Datenengineering-Ansatz erfordert, um diese Informationen in Echtzeit vollständig nutzen zu können. Angesichts dieser enormen Arbeitslast muss das Unternehmen Lösungen für künstliche Intelligenz implementieren, die Aufgaben wie die Überprüfung der Identität von Absendern und Empfängern, die Konformität von Paketen, die Berechnung des CO2-Fußabdrucks oder die Optimierung des Logistiknetzwerks erleichtern.

Die Verwaltung dieses komplexen Datenflusses und dessen Umwandlung in verwertbare Informationen erfordert jedoch eine solide und leistungsfähige Infrastruktur. Hier kommt die digitale Transformation der Datenarchitektur bei Geopost ins Spiel, deren Ziel es ist, agile KI-Lösungen zu entwickeln, die in Echtzeit auf operative Anforderungen reagieren können.

Der umgesetzte Ansatz, die Lösung 🛠

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, haben wir einen umfassenden Ansatz im Bereich Data Engineering entwickelt und Geopost Lösungen bereitgestellt, die auf ihre Dateninfrastruktur und ihre betrieblichen Herausforderungen zugeschnitten sind. Im Mittelpunkt dieses Ansatzes steht die Einrichtung eines skalierbaren Datalakehouse auf Basis von S3 und Dremio, das für die Verarbeitung kontinuierlicher Datenströme und die Beschleunigung von KI-Anwendungen konzipiert ist.

Unsere Unterstützung konzentrierte sich auf zwei Hauptbereiche:

- Beratung und Audit der Dateninfrastruktur: Wir haben eine Analyse und einen Benchmark der bestehenden Lösungen durchgeführt, bevor wir eine Datalakehouse-Architektur empfohlen und implementiert haben, die große Datenmengen effizient verarbeiten kann.
- Entwicklung von Datenpipelines: Wir haben Kafka-Pipelines entwickelt, um diese riesigen Datenströme in Echtzeit zu verarbeiten und damit wichtige KI-Dienste wie die Berechnung des CO2-Fußabdrucks oder die Vorhersage von Lieferzeiten zu ermöglichen.

Wichtigste durchgeführte Aktivitäten ✅

Die Umsetzung dieser Lösung basierte auf fortschrittlichen Technologien sowie maßgeschneiderten KI-Modellen, die auf die Anforderungen von Geopost zugeschnitten waren.
Hier sind die wichtigsten durchgeführten Aktivitäten:

- Optimierung interner Prozesse: Automatisierung manueller Aufgaben (z. B. Parsing von Dokumenten und Fotos) und Einrichtung einer Suchmaschine/Datenzusammenfassung.
- Prognose und Analyse von Logistikströmen: Algorithmen des maschinellen Lernens für die Prognose von Lieferzeiten und die Verwaltung optimaler Routen.
- Echtzeitberechnung der Compliance und des CO2-Fußabdrucks: Verarbeitung von Paketinformationen zur Bewertung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Umweltauswirkungen in Echtzeit.

Der technische Stack, die verwendeten Modelle 🤖

Die Ergebnisse, die erzielten Gewinne ✨

Dank dieser neuen Infrastruktur und den implementierten KI-Lösungen konnte Geopost seinen Bedarf an künstlicher Intelligenz und Datenverarbeitung industrialisieren. Zu den wichtigsten Vorteilen zählen:

🥰 Verbesserung der Kundenzufriedenheit

Dank schnellerer und präziserer Dienstleistungen, insbesondere bei der Vorhersage von Lieferzeiten und der Verwaltung der Konformität von Paketen.

📉 Optimierung der Logistikprozesse

Reduzierung der Betriebskosten und Lieferzeiten durch bessere Routenplanung und automatisierte Abwicklungssteuerung.

🌱 Verringerung der Umweltbelastung

Die Echtzeitberechnung des CO2-Fußabdrucks ermöglicht Geopost eine bessere Steuerung seiner Initiativen im Bereich der nachhaltigen Entwicklung.

🎯 Skalierbarkeit und Flexibilität

Die Datalakehouse-Architektur ermöglicht die Verarbeitung wachsender Datenmengen und bleibt gleichzeitig flexibel, um in Zukunft neue KI-Dienste zu integrieren.

Schließlich gelang es Geopost mit der Unterstützung eines engagierten Expertenteams (8 Vollzeitkräfte – 2 Tech Leads, 4 Data Scientists, 4 Data Engineers), seine Dateninfrastruktur zu modernisieren und die Effizienz seiner Dienstleistungen erheblich zu verbessern, wodurch sich das Unternehmen als führend im Einsatz von KI für das Logistikmanagement positionieren konnte.

Fazit

Durch die Einrichtung einer modernen Dateninfrastruktur und die Schaffung von Kafka-Pipelines für die Echtzeit-Datenverarbeitung konnte Geopost einen entscheidenden Schritt zur Optimierung seiner Abläufe machen. Die erzielten Ergebnisse entsprechen den Erwartungen: Kostensenkung, höhere Kundenzufriedenheit und eine Infrastruktur, die für zukünftiges Wachstum gerüstet ist.