Brinker International

신선하고 따뜻한 음식 및 우수한 서비스를 제공하기 위해 클라우드 데이터 분석의 민첩성, 혁신 및 유연성을 활용합니다.

세계 최고의 캐주얼 다이닝 레스토랑 회사 중 하나인 Brinker International, Inc.는 1,600개 이상의 Chili’s Grill & Bar® 및 Maggiano’s Little Italy® 레스토랑을 소유, 운영 또는 가맹점 사업을 운영하고 있습니다.

고객을 특별하게 대우하고 레스토랑을 방문할 때마다 그들의 열정과 정성을 느낄 수 있도록 노력합니다. Brinker는 손님들이 맛있고 따뜻한 음식과 우수한 서비스를 원한다는 것을 알고 있습니다.

이는 그들이 운영하는 모든 것에서 속도, 민첩성, 유연성 및 혁신에 초점을 맞추는 것을 의미합니다. 클라우드에서 기술의 도움으로 제공할 수 있는 원칙입니다. Brinker의 경우 클라우드 데이터 분석은 고객에게 신선하고 따뜻한 음식을 제공하여 고객이 계속 레스토랑을 방문하고 싶게 만드는 데 도움이 됩니다.

속도, 민첩성, 유연성 및 혁신에 집중

"오늘날의 환경에서는 어떤 산업에 속하든 기술적으로 계속 발전해야 합니다. 비즈니스 미션과 동인의 요구 사항을 지원하는 기술이 필요합니다. 성공하려면 정보를 더 빨리 얻고 비즈니스에 통찰력을 제공하여 조치를 취할 수 있어야 합니다."

Mark Abramson,
설계관리자, 엔터프라이즈 데이터, 분석 및 보고

Brinker International, Inc 통계

1,600+

레스토랑 수

31

가맹 국가 수

1M+

매일 방문하는 고객 수

6M

Chili 로열티 프로그램 회원 수

Mark Abramson

설계 관리자, 엔터프라이즈 데이터,
분석 및 보고

Mark Abramson은 시스템 설계, 소프트웨어 아키텍처 및 데이터 분석 분야의 기술 전문가로서 비즈니스 솔루션의 성공적인 구현에 기본적 기술을 적용한 경력이 25년 이상 있습니다. 그의 전문적인 경험은 데이터 시각화, 정보 관리, 데이터 거버넌스, 빅 데이터 시스템 설계 및 구현을 위한 활동을 포함하여 탐사 데이터 마이닝 분야로 이어졌습니다. Mark Abramson은 소프트웨어 산업 및 여러 산업 분야에서 규모가 가장 큰 일부 기업을 위해 성공적인 BI 및 분석 솔루션의 설계, 개발 및 배포에 참여했습니다. Mark Abramson은 최첨단 전자 데이터와 빅 데이터 시스템을 포괄하는 데이터 복구 서비스를 다룬 경력이 있습니다. 그는 Rochester Institute of Technology, State University of New York, Concord Law School에서 응용 기술 학위를 취득했습니다.

매일 100만 명 이상의 손님이 Chili's 및 Maggiano's Little Italy 레스토랑을 이용합니다.

각 레스토랑에는 고객 설문 조사, 판매, 제품, 직원, 계산서(장부, 청구서, 총계), 배달 및 테이크 아웃, 온라인 주문, 날씨, 지리적 위치 및 시계열 데이터를 포함하여 다양한 데이터 소스가 있습니다. 데이터는 풍부합니다. "매일 우리 레스토랑은 테라바이트의 데이터를 생성합니다. 원시 데이터를 사용하여 비즈니스가 취할 수 있는 실행 가능하고 가치 있는 통찰력으로 변환해야 합니다. 모든 레스토랑은 데이터 웨어하우스의 데이터를 시각화하는 레스토랑 분석 대시보드에 존재합니다. 여기에는 수백만 건의 고객 설문 조사 데이터 기록, 전 세계 모든 소매 운영의 일별 판매 데이터, 직원 데이터 등이 포함됩니다”라고 엔터프라이즈 데이터, 분석 및 보고의 설계 관리자인 Mark Abramson이 설명합니다.

그들은 데이터의 인텔리전스를 활용하는 데 어려움을 겪고 있었습니다.

데이터가 제한되어 있어 실시간 통찰력을 제공하기 위해 필요한 속도와 규모로 레스토랑 운영자와 본사가 겪고 있는 문제에 대한 복잡한 질문에 답할 수 없었습니다.

노후화되고 방치된 온프레미스 플랫폼으로 인해 Brinker는 회사의 복잡한 환경을 처리하거나 비즈니스에 요구되는 대규모 쿼리 및 복잡한 워크로드로 확장할 수 없었기 때문에 클라우드 전용 데이터 웨어하우스를 시도하게 되었습니다.

데이터 지연으로 인해 현대화 필요성이 발생합니다.

"보고서는 너무 늦게 보고되었으며 레스토랑에서 기업으로 데이터를 가져오는 데 너무 오랜 시간이 걸렸습니다. 시간이 지연되어 운영에 큰 지장을 주기도 했습니다. 우리는 현대화가 필요하다는 것을 알고 있었습니다. 모두가 빠르고 유연하게 액세스할 필요가 있었습니다."

Mark Abramson,
설계 관리자, 엔터프라이즈 데이터, 분석 및 보고

성능이 낮은 클라우드 전용 데이터 웨어하우스로 인해 팀은 밤잠을 설치곤 했습니다. 매일 아침 500,000개 이상의 쿼리가 일상적으로 1~3초간 수행되어 각 레스토랑의 개점을 준비하기 때문에 대시보드, 보고서 및 분석이 다음 날 아침에 정시에 제공될 수 없다는 사실을 알고 있었습니다. 팀은 변화해야 한다는 것을 알고 있었습니다.

"온프레미스와 클라우드가 혼합되어 있었습니다. 우리는 전체 기업을 지원하기 위해 유연성과 확장성을 제공하는 플랫폼이 필요하다는 것을 알고 있었습니다. 그러나 플랫폼은 또한 우리가 보유한 복잡한 워크로드를 처리할 수 있어야 합니다"라고 Abramson은 말합니다."

Brinker는 엔터프라이즈 분석을 위한 새로운 연결된 멀티 클라우드 데이터 플랫폼을 선택하기 전에 몇 가지 주요 요구 사항에 주의했습니다. 첫째, 플랫폼은 기업 중심이어야 하며, 데이터가 여러 사업부에 걸쳐 사일로화 되지 않고 통합되어 더 많은 답변과 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있어야 합니다. 둘째, 플랫폼은 확장 가능해야 하며 규모에 따라 모든 질문에 언제든지 답변할 수 있어야 합니다. 셋째, 비즈니스에 더 빠르고 효과적인 결과와 통찰력을 제공하도록 관리해야 합니다. 넷째, 기업 비즈니스 분석가, 레스토랑 관리자 및 팀 리더, 교대 근무 관리자 및 기업 경영진 등 모든 사람이 데이터를 사용할 수 있어야 합니다.

궁극적으로 Brinker는 데이터를 활용하여 무제한 가치를 실현하고 가치 실현 시간을 단축하기 위해 데이터 분석을 활용하려고 노력했습니다.

Brinker는 결국 테라데이타를 선택했습니다.

"Teradata Vantage™의 테라데이타 하이브리드 멀티 클라우드 데이터 분석 플랫폼이 유연성과 확장성을 제공한다는 것을 깨달았습니다. 많은 클라우드 제공업체가 똑같이 광고하고 있지만 다음 질문을 고려해 볼 필요가 있습니다. 솔루션의 실제 비용은 얼마인가요? 가격 대비 성능과 확장성은 어떻게 되나요? 복잡한 워크로드를 처리할 수 있나요? 우리는 테라데이타가 단순한 3초 쿼리는 물론 조인이 많은 복잡한 쿼리도 쿼리 응답 시간에 어려움 없이 처리할 수 있다는 것을 알고 있었습니다."

Mark Abramson,
설계 관리자, 엔터프라이즈 데이터, 분석 및 보고

Brinker는 비즈니스의 미래를 주도하는 엔터프라이즈 데이터 분석 에코시스템을 지원하는 AWS 기반 테라데이타 Vantage를 선택했습니다. Vantage를 통해 Brinker는 비즈니스 상태에 대한 빅 픽처를 제공하기 위해 교차 기능의 복잡한 다방면의 질문을 할 수 있습니다. 예를 들어 다음을 식별할 수 있습니다:

비용 배분, 상향 판매, 수익 창출, 새롭고 혁신적인 메뉴 개발을 어떻게 수행하나요? 메뉴 및 서버 데이터를 활용하여 수익성을 분석합니다.

손님에게 가장 인기있는 상품이 무엇인지 어떻게 알 수 있나요? 제품, 판매, 직원 및 게스트 데이터를 통해 예측 분석을 수행합니다.

특정 레스토랑에서 고객이 어떤 경험을 하는지 어떻게 알 수 있나요? 게스트 및 직원 데이터를 분석합니다.

레스토랑에는 어떤 종류의 상품이 있으며 가격은 얼마인가요? 예상했듯이, 다방면 데이터를 통해 분석합니다.

데이터 분석 플랫폼을 결정하는 또 다른 요인은 플랫폼이 정규화(또는 정형) 데이터, 반정형 및 스키마 구조가 전혀 없는 스키마 정교함을 처리할 수 있는지의 여부입니다. 엔터프라이즈 분석을 위한 최신 연결된 멀티 클라우드 데이터 플랫폼은 모든 비즈니스 요구사항을 지원하고 활성화하기 위해 데이터 스키마로 확장 가능하며 유연해야 합니다.

"스키마 또는 데이터 구조가 다른 데이터를 보유하고 있습니다. 포장 및 배달 데이터와 같은 새로운 주제 영역을 스키마가 다른 동일한 시스템에 포함할 수 있게 되어 우리 모두에게 큰 성공을 가져다 주었습니다. 이를 통해 비즈니스 요구 사항에 즉각적인 조치를 취할 수 있게 되었습니다”라고 Abramson은 말했습니다.

마지막으로 Vantage를 사용하면 레스토랑에서 점심과 저녁 식사를 준비하는 동안 아침에 워크로드가 증가할 때 Brinker는 스토리지와 컴퓨팅을 분리하여 컴퓨팅 수요를 확장할 수 있습니다. 그런 다음, 워크로드가 줄어들면 플랫폼을 축소하면 됩니다. 일부 클라우드 전용 공급업체는 단일 차원에서 확장할 수 있지만 다른 차원에서는 어려움을 겪거나 확장하지 못합니다. 규모를 축소할 때가 되면 다른 플랫폼은 스핀업된 후 컴퓨팅을 이전 수준으로 낮추기 위해 수동으로 개입해야 합니다.

대규모 데이터 분석의 힘을 활용합니다.

"다른 많은 공급업체들은 이것이 가능하다고 광고하지만 우리가 실제로 경험하지는 못했습니다. 테라데이타는 확장성 및 유연성을 제공하고 다른 클라우드 전용 공급업체가 수행하는 데 문제가 있거나 제시간에 쿼리 응답을 제공하지 못하는 복잡한 워크로드도 테라데이타는 처리합니다. AWS기반 테라데이타 Vantage를 사용하여 클라우드로 전환한 뒤 다른 공급업체가 광고하는 것을 보고 많이 당황스러웠습니다. 몇 분 안에 두 배 또는 세 배로 확장할 수 있으며 모든 컴퓨팅 성능을 스토리지에서 분리하여 큰 워크로드를 처리할 수 있습니다. 그런 다음 규모를 축소하여 지속적으로 비용 효율성을 유지합니다."

Mark Abramson,
설계 관리자, 엔터프라이즈 데이터, 분석 및 보고

향상된 성능 덕분에 Brinker는 분석 및 보고를 위해 데이터를 보다 안정적으로 전달할 수 있습니다.

이를 통해 팀은 느리거나 실패한 프로세스에 대해 시스템을 모니터링하는 데 모든 기술 리소스를 소비하는 대신, 끊임없이 변화하는 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 비즈니스 솔루션을 분석하고 구축하는 데 시간을 할애할 수 있습니다. 보다 전략적인 이니셔티브를 위해 리소스를 확보하여, 데이터 분석 및 보고 팀은 기업 및 프랜차이즈 레스토랑에 대한 심층적인 레스토랑 분석을 생성하여 고객 만족도 설문조사, 메뉴 항목 및 노동 리소스에 대한 KPI를 결정합니다.

데이터를 가장 큰 자산으로 취급합니다.

"모든 것은 데이터와 해당 데이터에서 파생된 통찰력에 달려 있습니다. 성공하려면 데이터가 비즈니스의 중심이 되어야 합니다."

Mark Abramson,
설계 관리자, 엔터프라이즈 데이터, 분석 및 보고

웨비나

Brinker International의 테라데이타로의 여정

Brinker International과 McKnight Consulting이 테라데이타의 소문과 진실을 바로잡음과 동시에 오늘날의 클라우드 데이터 분석을 어떻게 전망하는지 알아보세요.

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