Il futuro è qui: Come la piattaforma Tecton sta aiutando HelloFresh a migliorare l'esperienza dei clienti con l'AI

HelloFresh, azienda di consegna di cibo fresco e kit pasto, ha scelto di utilizzare la piattaforma Tecton per migliorare l'esperienza dei clienti con l'AI. La piattaforma Tecton aiuta ad aumentare la velocità e la qualità delle previsioni dei modelli di machine learning, garantendo un uso etico dei dati. HelloFresh aveva sviluppato internamente una vasta gamma di sistemi di machine learning e di previsione, ma questo approccio autocostruito stava raggiungendo i limiti della sua capacità. HelloFresh stava cercando di standardizzare l'uso del machine learning su larga scala e un feature store era un componente chiave dell'approccio pianificato. Un feature store può anche fornire importanti informazioni di governance, quali la versione delle features utilizzate per effettuare una determinata previsione, essenziale per il debugging dei modelli e per la conformità alle regolamentazioni in alcuni settori. La piattaforma Tecton aiuta ad aumentare la velocità e la qualità delle previsioni dei modelli di machine learning, garantendo un uso etico dei dati. Sta aiutando HelloFresh a standardizzare l'uso del machine learning su larga scala, consentendo un uso etico dei dati e una maggiore efficienza nell'esperienza dei clienti. Senza un feature store, le informazioni aggiornate devono essere recuperate dai sistemi di dati grezzi e processate prima di poter essere utilizzate, il che rallenta tutto. Le features possono essere astratte dai dati grezzi, fornendo un approccio più coerente tra diversi sistemi e una più facile condivisione di features di alta qualità tra i team.