MongoDB para inovação no varejo

O setor de varejo é a segunda maior base de clientes da MongoDB; trabalhamos com muitos dos grandes nomes da moda, mercearia, CPG (bens de consumo embalados) e muito mais.

Como o MongoDB é um banco de dados de uso geral, estamos incorporados em muitos tipos diferentes de aplicativos. Uma das áreas mais comuns é a modernização do e-commerce, onde os varejistas querem passar de um sistema legado monolítico no local para uma arquitetura moderna de microsserviços no cloud. MongoDB é uma ótima solução, pois permite o desenvolvimento rápido por meio de um intuitivo document model e flexível, e cloud sua arquitetura -nativo oferece a disponibilidade e a resiliência para fornecer um serviço confiável 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Nos últimos anos, tem havido cada vez mais casos de uso da cadeia de suprimentos: Otimizar processos, dar visibilidade de ponta a ponta ou possibilitar experiências omnicanal. A capacidade de unir conjuntos de dados diferentes e apresentá-los para consumo em tempo real em toda a organização é vital para entender o fluxo de estoque e inventário.

Os catálogos de produtos são provavelmente nosso caso de uso mais comum no varejo porque nosso document model mapeia intuitivamente o conjunto de dados. O produto na prateleira se torna um objeto em código e, em seguida, um documento no MongoDB. Isso reduz a complexidade e melhora o desempenho em comparação com uma estrutura relacional.

MongoDBpermite que os dados do produto sejam alterados ao longo do tempo para que novos produtos possam ser lançados no mercado rapidamente. Além disso, dados de diferentes formatos podem coexistir facilmente (pense em um varejista vendendo de tudo, de limões a telefones celulares) e armazenando dados hierárquicos (por exemplo, famílias de produtos), o que é muito menos complexo em uma estrutura NoSQL. Isso torna o site MongoDB ideal para casos de uso de produtos.

As expectativas dos clientes estão em constante crescimento e evolução neste espaço. Experiências orientadas digitalmente, como coleta na calçada e entrega no dia seguinte, são agora consideradas práticas padrão, mas não são fáceis de implementar se você for um varejista estabelecido, com décadas de dívida técnica e armazenamentos de dados isolados.

Além disso, varejistas com tecnologia avançada estão conquistando participação de mercado oferecendo novas experiências. Por exemplo, a equipe da loja ganha a capacidade de acessar contas de fidelidade no caixa e oferecer ofertas personalizadas ou presentes em tempo real.

Para qualquer uma dessas experiências, os varejistas precisam ter uma visão única do estoque, do inventário e do cliente, disponível em tempo real. Criar uma camada de dados operacionais no MongoDB pode ser uma ótima solução para isso. Ao combinar dados de forma eficiente e flexível, fica fácil criar essas novas experiências.

Há dois grupos principais de bancos de dados com os quais competimos no espaço do varejo.

Uma delas é a tradicional RDBMS, que inclui Oracle, MySQL, Postgres etc. Os varejistas têm conjuntos de habilidades estabelecidas nessas tecnologias, mas geralmente optam por modernizar a tecnologia NoSQL. Isso ocorre porque a estrutura rígida do RDBMS inibe a mudança. O esquema deve ser alterado para cada novo produto ou atributo de um cliente que será adicionado, o que diminui o tempo de lançamento no mercado. Essas tecnologias também não foram criadas para o cloud; sua arquitetura ativa-passiva foi projetada para um data center, e precisa de mais resiliência e disponibilidade para um serviço sempre ativo, 24 horas por dia, 7 dias por semana. Para e-commerce, onde o tempo de inatividade reduz a receita, isso é inaceitável.

O segundo tipo são outros serviços de banco de dados NoSQL que estão disponíveis em cloud. O document model e o serviço sempre ativo são atraentes, mas muitos deles carecem de funcionalidades vitais. Alguns são apenas armazenamentos de valores-chave incapazes de responder a consultas complexas e, sem recursos de indexação secundária, não podem atender adequadamente a várias cargas de trabalho e não lidam com tipos de dados relevantes (por exemplo, Decimal128 para preços dinâmicos). Os varejistas que começam a usar esses serviços geralmente mudam para MongoDB quando percebem que outros bancos de dados não estão atendendo às suas necessidades.

Um ótimo exemplo disso é a capacidade do MongoDB de fazer análises no aplicativo. Nosso pipeline de agregação significa que você pode executar análises simples no banco de dados em tempo real e realizar transformações complexas.

A capacidade de oferecer experiências personalizadas é vital para captar a atenção do cliente e ajudá-lo a encontrar o que deseja. MongoDBA capacidade da Microsoft de fazer análises em tempo real na camada de dados operacionais significa que os varejistas podem criar aplicativos que React em tempo real ao que o cliente está fazendo. Por exemplo, recomendações personalizadas de produtos, ofertas personalizadas, preços dinâmicos e muito mais. Os varejistas estão percebendo que, se tiverem que transferir dados ETL para outro sistema, estarão agindo com base em dados obsoletos e que o cliente já mudou.

Veja este caso de uso na OTTO, onde e-commerce modernização foi reinventada em MongoDB. A OTTO leva apenas um ou dois segundos para acessar os perfis dos clientes em tempo real e decidir como React.

A MACH Alliance é uma organização sem fins lucrativos que promove a adoção de princípios de arquitetura composta. Significa Microsserviços, API-First, cloud-nativo SaaS e Headless.

O Manifesto da MACH Alliance visa preparar a tecnologia empresarial para o futuro e impulsionar as experiências digitais atuais e futuras. A MACH Alliance e a criação desse conjunto de princípios tiveram origem no setor de varejo. Vários dos co-fundadores da MACH Alliance são empresas de tecnologia que estão criando casos de uso para o varejo: Por exemplo, a commercetools é uma plataforma de comércio composta para o varejo (criada completamente em MongoDB).

MongoDB é um nó da MACH Alliance desde 2020 como um nó "facilitador", o que significa que o uso de nossa tecnologia pode permitir a implementação dos princípios da MACH em arquiteturas de aplicação. Isso ocorre porque uma camada de dados criada em MongoDB é ideal como base para uma arquitetura MACH.