Busie: criando uma plataforma completa de fretamento de transporte com o IBM Confluent

Os provedores de transporte há muito tempo dependem de processos manuais para manter suas operações fluindo. Registros físicos, armários de arquivos e agentes de atendimento ao cliente há muito tempo permitem que eles transportem pessoas do ponto A ao ponto B com segurança e eficiência. Embora os processos manuais tenham sustentado as operações dessas empresas por anos, eles também as impediram de crescer.

Essa mudança reflete as expectativas dos viajantes de ônibus de hoje, que desejam uma experiência digital perfeita comparável aos seus aplicativos móveis favoritos, como Uber ou Lyft. Eles querem poder reservar o transporte de grupos com um clique, com preços precisos, estimativas confiáveis de chegada ao destino e uma experiência de reserva on-line tranquila.

A Busie, empresa sediada em Nova York e finalista no primeiro desafio de startups de fluxo de dados da Confluent, permite que os provedores de transporte terrestre ofereçam essa experiência moderna aos seus clientes. A plataforma de fretamento deles oferece uma solução pronta para uso que suporta um processo de reserva online completo, encantando os clientes, reduzindo os custos de aquisição e, em última análise, dobrando as conversões de reservas.

Os provedores de transporte podem digitalizar e agilizar suas operações, desde consultas omnicanal, gerenciamento de inventário e preços dinâmicos até pagamentos, planejamento dinâmico de rotas baseado em veículos e análise de dados de clientes. Na base da sua plataforma está o fluxo de dados com o IBM Confluent.

Continue lendo para saber como a Busie usa o fluxo de dados para levar serviços digitais aos provedores de transporte e por que eles criaram sua plataforma no IBM Confluent.

Os cofundadores da Busie, Brady Perry e Louis Bookoff, decidiram implementar uma arquitetura orientada a eventos para sua plataforma de fretamento desde o início. Eles experimentaram uma infraestrutura monolítica durante as fases iniciais de desenvolvimento do produto, mas logo perceberam que ela era limitante. O sistema fortemente acoplado era difícil de escalar para os volumes de processamento previstos e dificultava o rápido desenvolvimento de novas funcionalidades da plataforma.

Embora sua arquitetura inicial de microsserviços dependesse fortemente de chamadas de API RESTful, eles reconheceram a importância de estabelecer uma infraestrutura de dados fundamental que escale e se adapte às necessidades em constante mudança ao longo do tempo. Depois de conhecerem o conceito de fluxo de dados por meio dos recursos para desenvolvedores do IBM Confluent, eles perceberam que o Apache Kafka atenderia a essas necessidades.

Como uma startup enxuta, eles não tinham os recursos e a experiência para autogerenciar o Kafka de forma eficaz, então se candidataram ao programa para startups da Confluent. O programa oferece até um ano de créditos da Confluent Cloud sem custo e acesso a especialistas internos. Ele foi projetado para startups em estágio inicial com casos de uso inovadores de fluxo de dados.

Com o IBM Confluent, a Busie pode aproveitar as amplas ferramentas para desenvolvedores, incluindo suporte multilíngue, para integrar rapidamente novos engenheiros. Assim, eles podem construir, desde o primeiro dia, uma arquitetura durável orientada a eventos para dar suporte à sua plataforma de fretamento. Eles também se beneficiam de recursos abrangentes e totalmente gerenciados que o IBM Confluent fornece, incluindo conectores totalmente gerenciados, processamento de fluxo e registro de esquemas.

A jornada de fluxo de dados da Busie começou com a liberação incremental de dados de bancos de dados isolados. Foram usados vários conectores criados previamente, tanto totalmente gerenciados na IBM Confluent Cloud quanto autogerenciados no AWS ECS com o AWS Fargate, para conectar dados de 13 bancos de dados PostgreSQL e MongoDB. Os dados nesses bancos de dados variavam de tabelas de clientes a solicitações de preços, reservas e status de veículos.

Reunir esses dados eliminou os silos entre os bancos de dados e os liberou para consumo por aplicações posteriores.

Com uma arquitetura básica de fluxo de dados implementada, a Busie começou a construir aplicações que aproveitavam funcionalidades adicionais da plataforma de fluxo de dados do IBM Confluent. Sua aplicação principal, o Range Operator Portal, um ERP verticalizado para o processo de reserva de fretamento de ponta a ponta, é alimentado por um mecanismo de busca robusto chamado “Charter Experience Finder” (ChEF).

O ChEF adota uma abordagem de processamento shift-left, agregando e enriquecendo dados de fontes díspares dentro da IBM Confluent Cloud para criar um modelo de dados unificado otimizado para busca, paginação e filtragem. Essa abordagem permite que os operadores de transporte encontrem com rapidez as informações necessárias.

A taxa de transferência para carregar a visualização principal no Range Operator Portal melhorou em 300%, proporcionando uma experiência digital mais perfeita para os clientes. Essa melhoria é o resultado direto de sua abordagem shift-left ao processamento de dados.

Os clientes da Busie também podem realizar operações de pesquisa poderosas em seus dados, ajudando-os a encontrar as informações de que precisam com mais rapidez do que qualquer outro produto no mercado. Esse recurso economiza um tempo valioso em suas operações diárias.

Além desse avanço, a Busie trouxe funcionalidades nunca antes vistas no setor. Preços dinâmicos, faturamento online assíncrono, contratos eletrônicos e notificações em tempo real — como atualizações sobre o status do fretamento — são apenas algumas das inovações possibilitadas pelo fluxo de dados.

É importante ressaltar que a Busie pode implementar essas funcionalidades dentro de semanas ou meses, em vez de anos, devido à extensa ferramenta do IBM Confluent. Eles podem integrar facilmente novas fontes de dados à plataforma e criar um produto de dados bem estruturado e governado, que seja facilmente localizável e pronto para uso por aplicações subsequentes.

Como uma startup enxuta com recursos limitados, essa capacidade se mostrou inestimável para responder de forma rápida às demandas de seus clientes. Isso também permitiu que eles desenvolvessem novas funcionalidades na plataforma de fretamento, permitindo que a Busie oferecesse suporte a volumes de solicitações de preços na casa dos milhões de dólares por mês.

Esse recurso também os ajudou a controlar os custos de armazenamento de dados. O processamento de fluxos de dados do IBM Confluent permite filtrar fluxos de dados de forma eficaz, limitando o volume de dados que chega aos bancos de dados subsequentes ao estritamente necessário.

À medida que a Busie continua inovando, eles planejam aproveitar ainda mais os recursos da plataforma de fluxo de dados do IBM Confluent. O processamento de fluxos de dados com o Apache Flink totalmente gerenciado, por exemplo, oferece à equipe diversas oportunidades para desenvolver sua oferta de produtos. Dashboards de análise em tempo real, preços baseados em rendimento (ou seja, preços dinâmicos com base na disponibilidade de motoristas e veículos) e relatórios de localização de veículos em tempo real são apenas algumas das aplicações de streaming em consideração.

O fluxo de dados é fundamental para a missão da Busie de ajudar os provedores de transporte a se tornarem digitais. Com o IBM Confluent como a espinha dorsal de sua plataforma de fretamento, a Busie fornece uma solução plug-and-play sob medida para empresas de transporte, que o setor de tecnologia muitas vezes ignorou. O streaming, processamento, governança e compartilhamento de dados em tempo real de várias fontes permite que a Busie ofereça uma plataforma abrangente que gerencia tudo, desde a cotação até o planejamento dinâmico de rotas.

Com o suporte do IBM Confluent, a Busie pode desenvolver seu produto em ritmo acelerado, impulsionando a inovação de forma ágil e com recursos limitados. Tendo tomado a decisão inicial de basear sua plataforma na IBM Confluent Cloud, a Busie abriu o caminho para o sucesso a longo prazo.

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