Python-Team für App de inventario para boutiques de ropa

Kunde: Eine europaweit agierende Modekette mit 50+ Filialen und einem wachsenden Online-Shop. Herausforderung: Der Kunde litt unter massiven Dateninkonsistenzen zwischen den physischen Läden und dem E-Commerce-Lager, was zu einer hohen Stornierungsrate führte. Die bestehende 'App de inventario para boutiques de ropa' war veraltet und konnte die Lastspitzen während der Schlussverkäufe nicht bewältigen. Es fehlte an interner Expertise, um das System schnell zu modernisieren. Lösung: Smartbrain stellte ein Team von drei Senior Python-Entwicklern bereit, die auf Hochlast-Systeme spezialisiert waren. Innerhalb von zwei Wochen integrierten sie sich in das bestehende Team. Sie entwickelten eine Middleware auf Basis von Python (FastAPI) und Redis, um Bestandsänderungen in Echtzeit zu puffern und asynchron zu verarbeiten. Zudem wurde die Datenbankstruktur optimiert, um schnellere Lesezugriffe für die 'App de inventario para boutiques de ropa' zu ermöglichen. Ergebnis: Die neue Lösung reduzierte die Synchronisationslatenz von 15 Minuten auf unter 2 Sekunden. Die Stornierungsrate aufgrund von Fehlbeständen sank um 95%, was den Umsatz direkt steigerte. Das Projekt wurde dank der schnellen Einarbeitung der Smartbrain-Entwickler 4 Wochen vor dem geplanten Termin abgeschlossen.

Kunde: Ein exklusives Netzwerk von Luxus-Boutiquen in den USA. Herausforderung: Das Unternehmen hatte Schwierigkeiten, den optimalen Warenbestand für jede Filiale vorherzusagen. Die manuelle Planung in ihrer 'App de inventario para boutiques de ropa' führte oft zu Überbeständen in einer Filiale und Mangel in einer anderen. Sie benötigten dringend Data-Science-Expertise, um historische Verkaufsdaten nutzbar zu machen. Lösung: Wir verstärkten das Tech-Team des Kunden mit zwei Python-Data-Scientists und einem Backend-Entwickler. Das Team implementierte Machine-Learning-Algorithmen unter Verwendung von Scikit-learn und Pandas direkt in die Backend-Logik der 'App de inventario para boutiques de ropa'. Sie entwickelten ein Modul, das basierend auf lokalen Trends, Wetterdaten und historischen Verkäufen automatische Umlagerungsvorschläge generiert. Ergebnis: Durch die intelligente Verteilung konnte der Lagerumschlag um 30% erhöht werden. Die Kapitalbindung in unverkaufter Ware wurde um 20% reduziert. Die augmentierten Entwickler schulten zudem das interne Team, um das Modell langfristig selbstständig warten zu können.

Kunde: Ein schnell wachsendes Franchise-Unternehmen im Bereich Fast-Fashion. Herausforderung: Die ursprüngliche, monolithische 'App de inventario para boutiques de ropa' war nicht mehr skalierbar. Bei jeder Neueröffnung einer Filiale kam es zu Systemausfällen. Der Kunde musste dringend auf eine Cloud-Architektur migrieren, ohne den laufenden Betrieb zu gefährden, fand aber keine lokalen Entwickler mit der nötigen Cloud-Migration-Erfahrung. Lösung: Smartbrain stellte ein komplettes Squad aus vier Python-Entwicklern und einem DevOps-Ingenieur zur Verfügung. Sie konzipierten eine Microservices-Architektur mit Django und Docker. Schritt für Schritt wurden Funktionen aus dem Monolithen in die neue 'App de inventario para boutiques de ropa' Struktur in der Cloud überführt. Das Team implementierte zudem CI/CD-Pipelines für schnellere Updates. Ergebnis: Die Systemverfügbarkeit stieg auf 99,99%. Neue Filialen können nun innerhalb von 1 Stunde statt 2 Tagen an das System angebunden werden. Die Betriebskosten der Infrastruktur sanken durch die optimierte Ressourcennutzung um 40%.