Technodom 迁移到 AWS 以实现其数据架构现代化并发展业务

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“我们使用 AWS 来提供支持高级分析和机器学习的现代化、安全的云架构，以实现创新和数字化转型的目标。”——Technodom 数据和分析官主管 Eduard Kim

通过将基础设施和分析迁移到云端，世界各地的企业可以消除诸如数据分析的可扩展性和效率有限等挑战。 Technodom 是哈萨克斯坦领先的全国电气和计算机设备零售网络。它是该地区首批迁移到 Amazon Web Services（AWS）进行大数据和机器学习（ML）项目的公司之一。Technodom 希望对其数据基础设施进行现代化改造，以克服数据孤岛等挑战，这些挑战阻碍了其快速做出数据驱动型决策的能力。通过使用 AWS，Technodom 提高了开发效率，增强了客户体验，利用新的 ML 模型改进了个性化，并实现了 数据架构的现代化。
 
迁移到 AWS 以实现现代化数据架构
 
Technodom 成立于 2002 年，在哈萨克斯坦的 28 个城市拥有 79 家门店和 92 个提货点。该公司制定了数字化转型战略，以推动 2022 年的业务增长。Technodom 以前的架构依赖本地数据中心，其维护成本高、可扩展性有限且效率低下。

该公司利用 47 项 AWS 服务，选择在 AWS 上设计新的数据架构来克服这些挑战。在项目初期，Technodom 委托 AWS 合作伙伴 qCloudy 使用 AWS 服务进行概念验证。该公司还咨询了 AWS 合规专家，以实施数据安全和隐私的最佳实践。
 
使用 AWS 将开发生产力提高 40%
 
Technodom 与 AWS 合作，于 2022 年开始逐步迁移。该公司使用 智能湖仓概念实施了一个数据平台，通过性价比极高的云数据仓库为数据驱动型决策提供动力。Technodom 使用 AWS 服务来管理和保护其数据湖，协调复杂的工作流程，并进行近乎实时的数据处理。该公司实现了强大的数据治理和无缝的数据流，从而推动其决策和创新。
 
到 2022 年底，Technodom 已经拥有了基于云的基础设施，并使用 Amazon SageMaker 实施了多个机器学习模型。Amazon Sage Maker 是一项完全托管的服务，汇集了大量工具，几乎适用于任何用例的高性能、低成本机器学习。“通过使用在 AWS SageMaker 上构建的 ML 模型和自动化 ML 管道，我们为每家商店的产品分类提供个性化推荐，从而使某些品类的销售额增长高达 15%，并减少了品类经理手工处理产品分类的时间。这种自动化极大地提高了我们运营的效率和生产力。”Technodom 数据科学主管 Nikita Gavrilov 说。
 
Technodom 使用 AWS 将数据质量提高了 70%，开发生产力提高了 40%。该公司还最大限度地降低了维护成本，现在可以扩展资源以优化运营支出。此外，通过使用 AWS 服务，Technodom 获得了竞争优势，并缩短了启动新项目的上市时间。
 
使用 AWS 和人工智能增强分析
 
Technodom 继续注重可扩展性和快速变更能力。该公司正在使用 Amazon SageMaker 和人工智能扩展其高级机器学习模型，进一步增强其数据分析能力，并利用 AWS 推动创新。
Technodom 数据和分析主管 Eduard Kim 表示：“我们利用 AWS 提供支持高级分析和机器学习的现代化、安全的云架构，以实现创新和数字化转型的目标。”

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