Proprietäre AI-Management-Software
Django RESTPostgreSQLCelery / Redis
Betrieblicher Kontext
Der Kunde sah sich mit einer Latenzzeit von 48 Stunden bei Preisentscheidungen konfrontiert, was auf fragmentierte Daten in Spreadsheet-Silos und die manuelle Überprüfung von über 14 verschiedenen Großhandelsportalen zurückzuführen war.
Systemarchitektur
- Verteiltes Scraping-Netzwerk: Implementierung von Scrapy-Spiders in einem rotierenden Proxy-Netzwerk, um alle 15 Minuten asynchron Preisdaten zu ernten.
- Task Queue Orchestration: Nutzung von Celery mit Redis als Message Broker zur Bewältigung hochparalleler Datennormalisierungsaufgaben.
- Predictive Analytics Engine: Entwicklung eines Pandas/NumPy-Algorithmus, der Echtzeit-Wetter-API-Daten mit historischen Lieferkettenprotokollen abgleicht, um Engpässe vorherzusagen.