Redwood City (CA), Starnberg, 04. Nov. 2019 - Data Lake verarbeitet täglich ca. 50 Mio. Datensätze; L’Oréal nutzt KI-basierte Lösungen von Talend und Microsoft Azure...
Zum Hintergrund: L'Oréal, Weltmarktführer im Bereich Kosmetik, nutzt die Lösung von Talend, um den Data Lake seiner Abteilung für Research & Innovation (R&I) in einer privaten IaaS-Umgebung auf Microsoft Azure zu betreiben. Mit Talend können die R&I-Teams von L'Oréal nach vorliegenden Angaben wissenschaftliche, IoT- und Marketingdaten in ihrer gesamten Bandbreite nutzen, um Analysen nach modernsten Standards durchzuführen und bahnbrechende neue Produkte zu entwickeln. Um neue Produkte auf den Markt zu bringen, muss R&I alle Daten zur Charakterisierung, zur physisch-chemischen Definition von Formeln und Rohstoffen sowie die durch Verbraucher wahrgenommenen Produktleistung unter realen Bedingungen und in Echtzeit zusammenstellen können.
Jahr für Jahr präsentieren die R&I-Teams von L’Oréal weltweit einige Tausend neue Formeln. Diese fortlaufende Weiterentwicklung ist das Ergebnis eines kontinuierlichen Dialogs zwischen Wissenschaft und Marketing. Dabei weist L'Oréal nach eigenen Angaben die Sicherheit und Wirksamkeit seiner Innovationen auf wissenschaftlicher Ebene konsequent nach. Um sich einen genaueren Überblick über Formeln und Produktwahrnehmung zu verschaffen, wollte L'Oréal seinen gesamten Bestand an heterogenen Forschungsdaten kapitalisieren und zentralisieren. Da hierzu eine Vielzahl von Datenquellen zu integrieren sind, entschied sich das Unternehmen für Talend sowie für die Implementierung eines neuen Data Lakes in einer privaten IaaS-Umgebung in Microsoft Azure.
Durch den Einsatz der Talend Data Fabric ist L'Oréal in der Lage, Datenbanken aller Art, strukturierte Labordaten und extrem heterogene, teilweise nur mit Rohdaten befüllte Quellen – etwa Messautomations- oder Bilddaten – zusammenzuführen. Die Lösung ermöglicht es L'Oréal, intelligente Algorithmen in Form von APIs direkt in die Datenströme einzubinden. Der Data Lake gestattet der Abteilung R&I die Konsolidierung und Aufbereitung von Daten zu dem Zweck, den Forschern Analysen zu erleichtern und dafür Sorge zu tragen, dass ihre Schlussfolgerungen auf belastbaren und hochwertigen Daten basieren.
Abb. 1: Elemente der Talend Data Fabric (Bildquelle: Talend).
Der Data Lake verarbeitet täglich 50 Millionen Datensätze. Diese sind in Echtzeit verfügbar, und der Data Lake wird mehrmals täglich aktualisiert, um eine möglichst hohe Datengenauigkeit bei sensiblen Forschungsprojekten zu erlauben. Der erste operative Use Case wurde für die Finanzabteilung entwickelt und betraf die Wirtschaftsführung der Forschung. Über die neuen Dashboards wurden alle Leistungskennzahlen für forschungsbezogene Aktivitäten – etwa Zertifizierungs- und Qualifikationstests – und die damit verbundenen Kosten unter die Lupe genommen.
Seit der Inbetriebnahme des Data Lake haben sich die konkreten Anwendungen bei L'Oréal vervielfacht. Zur Erfüllung geschäftlicher Anforderungen stellt das Unternehmen Data Marts nach Bedarf bereit, um noch mehr Wissen zu vielen Themen – beispielsweise zum Mikrobiom (Mikroorganismen, die in und auf der Hautoberfläche leben) oder zum Exposom (Wirkung von Verschmutzung auf die Haut) – zu erlangen. Toxikologen wurde ein vereinfachter, autonomer und schneller Zugriff auf hochwertige Daten gewährt, um auf diese Weise die Entwicklung neuer Formeln zu unterstützen. Für Verbraucherbewertungen werden alle Videos, die während der Tests zur Beurteilung der Wirksamkeit von Produkten aufgenommen werden, in den Data Lake integriert, was eine Bildbearbeitung in Quasi-Echtzeit ermöglicht.
Anwenderkommentar (Auszug) Philippe Benivay, IS Experimental Data Intelligence bei L’Oréal: „Auch vor der Schönheitsindustrie macht die Globalisierung nicht halt, und deswegen muss auch L'Oréal seine Innovationszyklen beschleunigen, um Wünsche und Bedürfnisse von Kunden zu erfüllen, die ihren Körper pflegen, aber gleichzeitig auch die Umwelt schonen wollen und deswegen nach geeigneten Produkten und Services suchen. Unsere Devise lautet: Wir wollen den Unternehmen unserer Gruppe Leistungen anbieten können, die sie noch gar nicht auf dem Schirm haben. Dank Datenanalyse und künstlicher Intelligenz können wir jetzt schneller agieren und in noch kürzerer Zeit Kosmetikprodukte entwickeln, die den zahllosen Schönheitsbedürfnissen und -wünschen von Verbrauchern in aller Welt gerecht werden. Talend wird in unserer privaten Cloud-Umgebung in Microsoft Azure ausgeführt und hilft uns dabei, aus R&I einen Mehrwertdienst zu machen, der in der Lage ist, durch Verwendung aller Forschungsdaten maximales Innovationspotenzial in Bezug auf Qualität, Effizienz und Sicherheit bereitzustellen.“
(1) Quelle
Link zu Talend > Weitere Informationen zum Einsatz bei L’Oréal
Querverweise:
-
Unser Beitrag > Erfolgreiche KI-Initiativen hängen von Datenmanagement und Teamkultur ab
-
Unser Beitrag > Cloud Data Warehouse-Trends und Best Practices für 2019