Пакетная: Что такое пакетная обработка? – Описание системы пакетной обработки – AWS

Что такое пакетная обработка? – Описание системы пакетной обработки – AWS

Что такое пакетная обработка?

Пакетная обработка – это метод, используемый компьютерами для периодического выполнения больших объемов повторяющихся заданий с данными. Некоторые задачи обработки данных, такие как резервное копирование, фильтрация и сортировка, могут быть ресурсоемкими и неэффективными для выполнения отдельных транзакций данных. Вместо этого системы данных обрабатывают такие задачи пакетно, часто в непиковое время, когда вычислительные ресурсы более доступны, например, в конце дня или ночью. Например, рассмотрим систему электронной коммерции, которая получает заказы в течение дня. Вместо того, чтобы обрабатывать каждый заказ по мере его возникновения, система может собирать все заказы в конце каждого дня и делиться ими одной партией с командой выполнения заказов.

Почему пакетная обработка важна?

Организации используют пакетную обработку, потому что она требует минимального взаимодействия с человеком и повышает эффективность выполнения повторяющихся задач. Вы можете настроить пакеты заданий, состоящие из миллионов записей, которые будут обрабатываться вместе, когда вычислительная мощность наиболее доступна, что снижает нагрузку на ваши системы. Современная пакетная обработка также требует минимального контроля или управления со стороны человека. При возникновении проблемы система автоматически уведомляет заинтересованную команду о ее решении. Менеджеры используют непринужденный подход, доверяя своему программному обеспечению пакетной обработки выполнять свою работу. Далее следуют дополнительные преимущества пакетной обработки.

Какова история пакетной обработки?

Пакетной обработке уже более ста лет, хотя технические особенности ее работы постоянно меняются. Первый случай пакетной обработки относится к 1890 году, когда электронный табулятор использовался для записи информации для Бюро переписи населения США. Переписчики маркировали карточки данных, называемые перфокартами, и обрабатывали их партиями с помощью электромеханического устройства. К 1960-м годам разработчики могли планировать пакетные программы на магнитной ленте для последовательной работы компьютеров в течение дня. Пакетные задания также стали обычным явлением, поскольку мэйнфрейм улучшился и стал более мощным и эффективным. Современные организации используют программные пакетные приложения для общих бизнес-процессов, таких как создание отчетов, печать документов или обновление информации в конце дня.

Какие примеры пакетной обработки заданий можно автоматизировать?

Системы пакетной обработки используются для обработки различных типов данных и запросов. Некоторые из наиболее распространенных типов заданий пакетной обработки включают в себя:

• Еженедельное/ежемесячное выставление счетов
• Зарплата
• Обработка запасов
• Создание отчетов
• Конвертация данных
• Циклы подписки
• Выполнение цепочки поставок

Каковы варианты использования систем пакетной обработки?

Существует множество вариантов использования систем пакетной обработки. Ниже приведены ключевые примеры.

Финансовые сервисы

Организации, предоставляющие финансовые сервисы, от гибких финансовых технологий до устаревших предприятий, используют пакетную обработку в таких областях, как высокопроизводительные вычисления для управления рисками, обработка транзакций в конце дня и наблюдение за мошенничеством. Они используют пакетную обработку, чтобы свести к минимуму человеческий фактор, повысить скорость и точность, а также снизить затраты за счет автоматизации.

Программное обеспечение как услуга

Предприятия, предоставляющие приложения типа «программное обеспечение как услуга» (SaaS), часто сталкиваются с проблемами масштабируемости. Используя пакетную обработку, можно масштабировать спрос клиентов и автоматизировать планирование заданий. Создание контейнерных сред приложений для масштабирования спроса на обработку больших объемов – это проект, на выполнение которого могут уйти месяцы или даже годы, но системы пакетной обработки помогают достичь того же результата в гораздо более короткие сроки.

Медицинские исследования

Анализ больших объемов данных – или больших данных – является распространенным требованием в области исследований. Пакетную обработку можно применять в приложениях аналитики данных, таких как вычислительная химия, клиническое моделирование, молекулярная динамика и тестирование и анализ геномного секвенирования. Например, ученые используют пакетную обработку для сбора более качественных данных, чтобы начать разработку лекарств и получить более глубокое понимание роли конкретного биохимического процесса. 

Цифровые мультимедиа

Предприятиям мультимедиа и развлечений требуются масштабируемые системы пакетной обработки для автоматической обработки данных, таких как файлы, графика и визуальные эффекты, для видеоконтента высокого разрешения. Пакетную обработку можно использовать для ускорения создания контента, динамического масштабирования упаковки мультимедиа и автоматизации рабочей нагрузки мультимедиа.

Как работает пакетная обработка?

Хотя приложения пакетной обработки различаются в зависимости от типа задачи, которую необходимо выполнить, основы любого пакетного задания остаются неизменными. Пользователь может запускать пакетные задания, указав приведенные ниже сведения.

• Имя лица, отправляющего задание
• Пакетные процессы или программы, которые необходимо запустить
• Системное расположение ввода данных
• Системное местоположение для вывода обработанных данных
• Время или окно пакета, когда должно быть запущено пакетное задание

Пользователь также указывает размер партии или количество рабочих единиц, которые система должна обработать за одну полную пакетную операцию. Вот некоторые примеры размера пакета: 

• Количество строк пакетного файла для чтения и хранения в базе данных
• Количество сообщений для чтения и обработки из очереди
• Количество транзакций для сортировки и отправки следующему приложению

В окне пакетной обработки система пакетной обработки использует информацию о размере пакета для распределения ресурсов, необходимых для эффективного выполнения пакетного задания.

Современные системы могут выполнять сотни тысяч пакетных заданий локально или в облаке.

Зависимости

Задачи пакетного задания могут выполняться последовательно или одновременно. Последовательности могут отличаться в зависимости от того, успешно ли выполнена предыдущая задача. Примеры зависимостей включают покупателя, делающего заказ в интернет-магазине или оплачивающего счет. Зависимость также можно настроить для запуска цикла обработки задания.

Команды cron

Команда cron – это пакетное задание, которое выполняется регулярно. Можно настроить шаблоны повторения для пакетных заданий, например, настроить задание для выставления счетов по подпискам в конце каждого месяца.

Как контролировать пакетную обработку?

Хотя системы пакетной обработки работают с минимальным участием персонала, они все же нуждаются в некотором контроле. Для мониторинга пакетных процессов можно настроить оповещения или исключения, которые отправляются при успешном выполнении, сбое или завершении пакетного задания.

Мониторы

Мониторы в пакетных процессах ищут отклонения, такие как выполнение задания, которое занимает больше времени, чем следовало бы. В этом случае он остановит начало следующего задания и сообщит соответствующему персоналу об исключении.

Анализ постобработки

Можно просмотреть историю пакетного задания после его обработки. Большинство пакетных процессов включают файлы журналов, в которые записываются сообщения во время выполнения задания.

В чем разница между пакетной и потоковой обработкой?

В то время как пакетные системы обрабатывают большие объемы данных и запросов в последовательном порядке, потоковая обработка постоянно анализирует данные, проходящие через систему или между устройствами. Потоковая обработка отслеживает данные в реальном времени и непрерывно передает их по сети. Для мониторинга больших объемов данных требуется большая вычислительная мощность.

Когда размер передаваемых данных неизвестен или бесконечен, потоковые данные могут быть предпочтительнее пакетной обработки. В результате потоковая обработка обычно используется для бизнес-функций, таких как кибербезопасность, Интернет вещей (IoT), персонализированные маркетинговые сервисы и мониторинг журналов.

Учитывая их дополнительные возможности, некоторые предприятия внедрили гибридную систему, которая включает пакетную обработку и потоковую обработку в своих повседневных операциях.

Как AWS помогает с пакетной обработкой?

Вы можете сэкономить до 90 % на полностью управляемой пакетной обработке с помощью пакета AWS. Пакет AWS динамически выделяет оптимальное количество и тип вычислительных ресурсов, таких как инстансы, оптимизированные для ЦП или памяти, и устраняет необходимость установки инфраструктуры системы пакетной обработки и управления ею. Вы можете тратить меньше времени на управление инфраструктурой и больше времени на анализ результатов и решение проблем.

Пакетные рабочие нагрузки также можно запускать на спотовых инстансах Эластичного вычислительного облака Amazon (Amazon EC2). Спотовые инстансы Amazon EC2 – это неиспользованные ресурсы Amazon EC2, доступные со скидкой до 90 % по сравнению с ценами на инстансы по требованию. Спотовые инстансы идеально подходят для приложений пакетной обработки, поскольку вы можете запускать сверхмасштабируемые рабочие нагрузки и при этом существенно сокращать расходы или ускорять выполнение рабочих нагрузок с помощью параллельных задач.

Начните пакетную обработку, создав аккаунт AWS.

Пакетная обработка — Azure Architecture Center

Изменить

Twitter LinkedIn Facebook Адрес электронной почты

Кодирование

Типичный сценарий работы с большими данными — это пакетная обработка неактивных данных. В этом случае исходные данные загружаются в хранилище данных либо самим исходным приложением, либо рабочим процессом оркестрации. Затем данные параллельно обрабатываются на месте с помощью задания, которое также может быть инициировано рабочим процессом оркестрации. В рамках обработки может выполняться несколько итеративных шагов до того, как преобразованные результаты будут загружены в хранилище аналитических данных для последующего запроса компонентами аналитики и отчетов.

Например, журналы с веб-сервера могут быть скопированы в папку, а затем обработаны за ночь для формирования ежедневных отчетов о веб-действии.

Когда следует использовать это решение

Пакетная обработка используется в различных сценариях — от простых преобразований данных до полного конвейера ETL (извлечение, преобразование и загрузка). В контексте больших данных пакетная обработка может выполняться для очень больших наборов данных, которые вычисляются длительное время. (Например, см. раздел Лямбда-архитектура. ) Пакетная обработка обычно приводит к дальнейшему интерактивному исследованию, предоставляет готовые к моделированию данные для машинного обучения или записывает данные в хранилище данных, оптимизированное для аналитики и визуализации.

Одним из примеров пакетной обработки является преобразование большого набора плоских, полуструктурированных CSV- или JSON-файлов в схематизированный и структурированный формат, который можно запрашивать. Обычно данные преобразуются из необработанных форматов, используемых для приема (например, CSV), в двоичные форматы, которые более эффективны для запросов, так как хранят данные в формате столбцов и часто предоставляют индексы и встроенную статистику данных.

Сложности

• Формат данных и кодирование. Некоторые из самых сложных проблем возникают, когда файлы используют непредвиденный формат или кодирование. Например, исходные файлы могут использовать сочетание кодировки UTF-16 и UTF-8, содержать непредвиденные разделители (пробел вместо знака табуляции) или символы.

  Другим распространенным примером являются текстовые поля, содержащие вкладки, пробелы или запятые, которые интерпретируются как разделители. Логика загрузки и анализа данных должна быть достаточно гибкой, чтобы обнаруживать и обрабатывать такие проблемы.

• Оркестрация временных срезов. Часто исходные данные помещаются в иерархию папок, которая отображает окна обработки, упорядоченные по годам, месяцам, дням, часам и т. д. В некоторых случаях данные могут быть получены позднее. Например, предположим, что веб-сервер выходит из строя, а журналы за 7 марта не попадают в папку для обработки до 9 марта. Они просто пропускаются, так как получены слишком поздно? Может ли подчиненная логика обработки обрабатывать записи, полученные в неправильном порядке?

Архитектура

Архитектура пакетной обработки имеет следующие логические компоненты, показанные на схеме выше.

• Хранилище данных. Обычно это распределенное хранилище файлов, которое может служить репозиторием для значительных объемов больших файлов в различных форматах.

  Зачастую этот тип хранилища часто называют Data Lake.

• Пакетная обработка. Так как наборы данных очень велики, часто в решении обрабатываются длительные пакетные задания. Для них выполняется фильтрация, статистическая обработка и другие процессы подготовки данных к анализу. Обычно в эти задания входит чтение исходных файлов, их обработка и запись выходных данных в новые файлы.

• Хранилище аналитических данных. Многие решения по обработке больших данных спроектированы так, чтобы подготавливать данные к анализу и предоставлять их в структурированном формате для запросов через средства аналитики.

• Анализ и создание отчетов.

  Большинство решений по обработке больших данных предназначены для анализа и составления отчетов, что позволяет получить важную информацию.

• Оркестрация. При пакетной обработке обычно требуется выполнить оркестрацию для переноса или копирования данных в хранилище, самой обработки, хранения аналитических данных и создания отчетов.

Выбор технологий

Мы рекомендуем применять следующие технологии для пакетной обработки данных в Azure.

Хранилище данных

• Контейнеры больших двоичных объектов хранилища Azure. Многие существующие бизнес-процессы Azure уже используют хранилище BLOB-объектов Azure, что делает его удобным решением для хранения больших данных.
• Azure Data Lake Store Azure Data Lake Store предлагает практически неограниченное хранилище для файлов любого размера и широкие возможности обеспечения безопасности, что удобно для хранения чрезвычайно крупных решений обработки больших данных, для которых требуется централизованное хранилище содержимого в гетерогенных форматах.

Дополнительные сведения см. в статье Выбор технологии хранения больших данных в Azure.

Пакетная обработка

• U-SQL. Это язык обработки запросов, используемый в Azure Data Lake Analytics. Он сочетает декларативный характер SQL с процедурной расширяемостью C# и обеспечивает эффективную обработку данных в значительном масштабе за счет параллелизма.
• Hive. Это SQL-подобный язык, который поддерживается в большинстве дистрибутивов Hadoop, включая HDInsight. Он может использоваться для обработки данных из любого хранилища, совместимого с HDFS, включая хранилище BLOB-объектов Azure и Azure Data Lake Store.
• Pig. Это декларативный язык обработки больших данных, используемый во многих дистрибутивах Hadoop, включая HDInsight. Он особенно удобен для обработки данных, которые не структурированы или структурированы частично.
• Spark. Платформа Spark поддерживает программы пакетной обработки, написанные на разных языках, включая Java, Scala и Python. Spark использует распределенную архитектуру для параллельной обработки данных в нескольких рабочих узлах.

Дополнительные сведения см. в статье о пакетной обработке.

Хранилище аналитических данных

• Azure Synapse Analytics. Azure Synapse является управляемой службой на основе технологий баз данных SQL Server, которая оптимизирована для поддержки крупномасштабных рабочих нагрузок хранения данных.
• Spark SQL. Spark SQL представляет собой API на базе Spark, позволяющий создавать блоки данных и таблицы, к которым можно обращаться через запросы с синтаксисом SQL.
• HBase. Это хранилище NoSQL с малой задержкой, которое позволяет выполнять высокопроизводительные, гибкие запросы к структурированным и частично структурированным данным.
• Hive. Помимо полезных возможностей для пакетной обработки, Hive предлагает архитектуру базы данных, концептуально похожую на структуру типичной системы управления реляционной базой данных. Благодаря усовершенствованиям производительности запросов Hive за счет таких инноваций, как обработчик Tez и инициатива Stinger, таблицы Hive можно эффективно использовать в качестве источников для аналитических запросов в некоторых сценариях.

Дополнительные сведения см. в статье о хранилище аналитических данных.

Аналитика и отчетность

• Службы Azure Analysis Services. Многие решения для больших данных эмулируют традиционные корпоративные архитектуры бизнес-аналитики за счет использования централизованной модели данных оперативной аналитической обработки (OLAP), часто называемой кубом, на которой могут быть основаны отчеты, панели мониторинга и интерактивный анализ событий. Службы Azure Analysis Services поддерживают создание табличных моделей для этих целей.
• Power BI. Power BI позволяет аналитикам данных создавать интерактивные визуализации на основе моделей данных в модели OLAP или непосредственно из хранилища аналитических данных.
• Microsoft Excel. Это одно из наиболее широко используемых программных приложений в мире, которое предлагает множество возможностей для анализа и визуализации данных. Аналитики данных могут использовать Excel для создания моделей данных документов из хранилищ аналитических данных или для извлечения данных из моделей данных OLAP в интерактивные сводные таблицы и диаграммы.

Дополнительные сведения см. в статье Выбор технологии аналитики данных в Azure.

Оркестрация

• Фабрика данных Azure. Конвейеры фабрики данных Azure можно использовать для определения последовательности действий, запланированных для повторяющихся временных окон. Эти действия могут инициировать операции копирования данных, а также задания Hive, Pig, MapReduce или Spark в кластерах HDInsight по требованию, задания U-SQL в Azure Date Lake Analytics и хранимые процедуры в Azure Synapse или Базе данных SQL Azure.
• Oozie и Sqoop. Oozie — это механизм автоматизации заданий для экосистемы Apache Hadoop. Он может использоваться для инициирования операций копирования данных, а также заданий Hive, Pig и MapReduce для обработки данных и заданий Sqoop для копирования данных между HDFS и базами данных SQL.

Дополнительные сведения см. в статье Choosing a data pipeline orchestration technology in Azure (Выбор технологии оркестрации конвейера данных в Azure).

Соавторы

Эта статья поддерживается Майкрософт. Первоначально она была написана следующими участниками.

Основной автор:

• | Зойнер Тейада Генеральный директор и архитектор

• Повышение производительности приложений Базы данных SQL Azure и Управляемого экземпляра SQL Azure с помощью пакетной обработки
• Пакетная обработка (службы Analysis Services)
• Учебник. Выполнение пакетной обработки с помощью .NET для Apache Spark

• Варианты архитектуры для обработки больших данных
• Выбор технологии пакетной обработки в Azure
• Пакетная обработка большого объема транзакций

Индивидуальные деловые подарки • Подарки в поддержку малого бизнеса – партия

Значимые подарки готовы к отправке

Продано

Продано

Продано

Продано

Продано

МАГАЗИН ПОДАРОЧНЫХ НАБОРОВ

Предприятия, принадлежащие/основанные Bipoc

Предприятия, принадлежащие женщинам

Предприятия, принадлежащие ЛГБТ+

Предприятия, принадлежащие ветеранам

Предприятия, принадлежащие латиноамериканцам

Предприятия, принадлежащие/основанные Bipoc

Предприятия, принадлежащие ветеранам

ЛГБТ + бизнес, принадлежащий

Предприятия, принадлежащие женщинам

Латиноамериканские предприятия

МАГАЗИН ВСЕ

Распродано

Распродано

Распродано

Покупайте кураторские подарки по интересам

Товары для дома

Товары для бара и смесители для напитков

Бестселлеры

Завтрак

Товары для дома

Ванны и тела

МАГАЗИН ВСЕ

Кураторские подарочные коробки и индивидуальные бизнес-подарки

Powered by Small Business

Small Business Made

Сделано в США

Индивидуальные подарки

Помогаем сотням компаний оставаться на связи с теми, кто важен

Пакетный весенний лукбук подарков

Каждый подарок Пакета, который вы дарите, поддерживает малый бизнес. Когда вы будете готовы заказать подарок, наша команда предоставит вам все необходимое, включая управление проектами, брендинг, упаковку, настройку и логистику доставки. ⁣

ЗАКАЗАТЬ БИЗНЕС-ПОДАРКИ

Наша история

Мы предлагаем значимые специализированные подарки с высококачественными изделиями ручной работы, полученными от нашей растущей сети малых предприятий.

информация о доставке

Каждая партия, которую мы отправляем, упаковывается вручную (с рукописной пометкой, если хотите) настоящим человеком. Мы упакуем ваш подарок на заказ и отправим его в течение 2 дней.

Что мы знаем точно, так это то, что вы можете использовать программу подарков для сотрудников, чтобы помочь вашей команде начать Новый год со всем, что им нужно для организованного рабочего стола, и зарядить энергией их день.

ПОДРОБНЕЕ

По данным Glassdoor, найм нового сотрудника занимает в среднем 24 дня и стоит 4000 долларов. Повысьте вовлеченность сотрудников и текучесть кадров..

ПОДРОБНЕЕ

Планируете ли вы подарить подарки членам вашей команды в преддверии праздников? Если ответ «да», это потрясающе! Если ответ отрицательный, читайте дальше, чтобы узнать, почему вам следует…

ПОДРОБНЕЕ

Мы партия. Наш бизнес корпоративных подарков, основанный тремя друзьями, позволяет легко отправлять индивидуальные подарки с тщательно отобранными продуктами, произведенными малыми предприятиями по всей Америке. Независимо от того, покупаете ли вы новые подарки напрокат, подарки для клиентов или подарочные наборы для сотрудников, мы тщательно подобрали подарки для празднования каждого случая. Соберите собственную подарочную корзину с фирменными сувенирами, сладостями и угощениями, а также индивидуальной подарочной упаковкой.

О нас – партия

Наша маленькая (но растущая) и могучая компания

Как мы сюда попали

История Batch — это история соединения .

Компания Batch, основанная в 2013 году тремя друзьями — Сэмом Дэвидсоном, Стивеном Мозли и Робом Уильямсом, — которые хотели упростить поиск интересных вещей, сделанных в Нэшвилле, и поделиться ими с одним продуктом: коробкой ежемесячной подписки с предметами, сделанными вручную в и вокруг Нэшвилла.

Идея быстро прижилась, и к тому праздничному сезону Бэтч продавал десятки товаров через Интернет и выполнял корпоративные заказы на подарки с доставкой по всей стране, поддерживая тяжелую работу малого бизнеса и предпринимателей, глубоко увлеченных своим делом.

 

Batch специализируется на индивидуальном подборе подарков, в которых есть то, что для вас важнее всего, будь то город (поздний завтрак из Нового Орлеана, закуски из Остина), этика (бизнес, принадлежащий чернокожим, некоммерческие продукты) или бренд (ваш, конечно!). Нажмите здесь, чтобы увидеть галерею изображений, которыми мы больше всего гордимся.

На сегодняшний день компания Batch продала более 1 миллиона товаров местного производства , отправленных во все 50 штатов (и десятки стран). В течение последних девяти лет Batch был средством передачи самых важных связей и чувств, которые у нас есть как люди: благодарность, поздравления, сочувствие, празднование, принадлежность — все это доставлялось с безупречным обслуживанием, используя тяжелую работу и искусную ручную работу сотен производителей. (Если вы хотите стать частью нашей сети поставщиков, свяжитесь с нами здесь.)

Если вам нужна дополнительная помощь в поиске идеального подарка, напишите нам. Мы будем рады помочь вам оставаться на связи с теми, кто имеет для наибольшее значение, будь то один человек или 1000 человек.

Люди, которые делают это

Вся команда Batch усердно работает над подбором и доставкой товаров местного производства, изготовленных вручную, из США и по всей территории США.

Мы предлагаем значимые, специализированные подарки с высококачественными изделиями ручной работы от нашей растущей сети поставщиков. И: никаких роботов. Каждая партия, которую мы отправляем, упаковывается вручную (с подарочной запиской, если хотите) настоящим человеком.

Вот несколько лиц людей, которые составляют нашу команду:

Сэм Дэвидсон

Соучредитель и генеральный директор

он/его/его

Опыт Сэма в качестве предпринимателя насчитывает более полутора десятилетий, он мечтает о большем и вкладывает свою страсть в многочисленные предприятия малого бизнеса. Когда он не проводит время со своей семьей или не ищет новые местные сорта пива, он на семь шагов опережает всех остальных в команде Batch, придумывая идеи о том, как спасти малый бизнес.

Роб Уильямс

Соучредитель и CBO

он/его/его

Острый взгляд Роба на дизайн и понимание брендинга помогает сформировать приверженность Бэтча первоклассному повествованию. Как соучредитель Batch, он планирует и защищает эстетику Batch, работая над отстаиванием идеалов и ценностей, которые положили начало этой компании в 2013 году. Роб работает в Нэшвилле более 20 лет и имеет репутацию в местной караоке-сети Нэшвилла, чтобы доказать это.

Стивен Мозли

Соучредитель и главный операционный директор

он/его/его

Опыт Стивена в медиа- и технологических брендах простирается от некоммерческих организаций до компаний-разработчиков приложений и от онлайн-видео до потребительских брендов. Он аналитически смотрит на каждое препятствие и подходит к решению с чуткостью и сочувствием. Когда он не выполняет все операции для Бэтча, он проводит время со своей семьей на тропах, тренирует (и смотрит) футбол и медленно читает романы Джона Гришэма.

Ронда Ладнер

Национальный директор по продажам

она/ее/ее

Имея почти 30-летний опыт работы в сфере продаж и маркетинга, этот уроженец Нового Орлеана и энтузиаст Мардис Гра становится профессионалом в области профессиональных продаж. . Она неустанно работает с нашими корпоративными клиентами, чтобы предлагать, курировать и настраивать пакетную партию для конкретных потребностей каждого заказа. Она всегда находит способ сделать ответ на вопрос «да». Наша стратегия проста: настроить Ронду на успех, и все мы добьемся успеха.

Эрин Гуд

Региональный директор по продажам, Восточное побережье / сторонний консультант по подаркам

она/ее/ее

Зная, что подарок — это больше, чем просто вещи в коробке, Эрин вкладывает мысли и заботу в каждый заказ клиента, чтобы он был не только хорошо выглядит, но и чувствует себя хорошо. Будучи уроженкой Нью-Йорка, она чувствует себя хорошо в быстро меняющейся обстановке, но при посещении нашей штаб-квартиры ее легко принять за настоящую жительницу Восточного Нэшвилла.

Кристи Эванс

Региональный директор по продажам, Нэшвилл

она/ее/ее

Как вы намереваетесь спасти малый бизнес по всей стране, продолжая при этом проявлять местную любовь дома? Мы нашли ответ: Кристи Эванс. Кристи было поручено работать с корпоративными клиентами прямо здесь, в нашем родном городе Нэшвилл, штат Теннесси. Хотя ее опыт связан со спортивным менеджментом (она работала с некоторыми настоящими звездами), спросите ее о кантри-музыке, и вы увидите, что ее сердце принадлежит Ryman Auditorium так же, как и Bridgestone Arena.

Сара Бронстин

Региональный директор по продажам, Чикаго

она/она/ее

Нэшвилл… Новый Орлеан… Нью-Йорк… Сара – это ворота на следующий рубеж Бэтча, Чикаго. Родом из Детройта, Сара вдыхает жизнь и позитив в каждое свое профессиональное начинание и вдохновляет всех, кого встречает, своей добротой и профессионализмом. Она освоила дизайн интерьера, технические продажи, а теперь помогает нам спасать малый бизнес в Городе ветров и за его пределами. Для Сары слово «попытаться» — это временное слово, поэтому она стерла его из своего лексикона. Она ничего не «пробует» — она делает это, и делает это хорошо.

Мэллори Паттерсон

Менеджер по поддержке продаж

она/ее/ее

Расположенный прямо на пересечении отделов продаж и операций, Мэллори воплощает в себе все, что важно для обеих команд Batch. У нее есть креативность, нюансы и грация лучших консьержей по подаркам. У нее есть талант, суета и мужество самых быстрых упаковщиков подарков. И что самое впечатляющее, она обожаема и лелеема обоими. Когда она не соответствует ожиданиям, а затем значительно превосходит их ожидания в Batch, она наслаждается яркой кофейной сценой Нэшвилла, устраивает званые обеды с друзьями и курирует свою впечатляющую коллекцию шикарных комбинезонов и комбинезонов в стиле Рози-клепальщицы.

Бри Найтингейл

Менеджер по работе с клиентами, корпоративные проекты

они/они/их

Не все теряют сон из-за точного цвета подарочной ленты в заказе, но Бри это делает. Именно они следят за тем, чтобы ваши подарки доставлялись вовремя и точно по вашему вкусу. Когда они не помогают собирать адреса, получать информацию о заказах и делиться информацией об отслеживании, они поддерживают малый бизнес по старинке: пьют местное пиво в своих любимых пивоварнях в Нэшвилле.

Хизер Эйнсворт

Директор по продукту

она/ее/ее

Бывший торговец товарами, родом из Техаса, Хизер знает, какой труд необходим для создания и масштабирования бизнеса, поэтому она носит так много разных шляп. Те великолепные подарочные коллекции, которыми мы хвастаемся? Да, это Хизер. Она тратит свои драгоценные летние каникулы на поиск, курирование и (что наиболее важно) названия подарков, которые сделают ваш подарок хитом праздничного сезона.

Зак Андерсон

Менеджер по работе с клиентами

он/он/его

Зак появляется каждый день с безудержным позитивным настроем и всегда первым звонит по телефону, чтобы поговорить с клиентом. Он носит самые причудливые штаны и становится еще причудливее, когда каждую среду носит свою любимую одежду покемонов. Послушайте его группу Dreaded Laramie.

Джин Торнтон

Помощник операционного директора

она/ее/ее

За то время, которое потребовалось, чтобы прочитать это, Джин ответила на четыре электронных письма, прикрепила подарочные ленты к семи коробкам и выяснила, как починить принтер этикеток. Родом из Хилтон-Хед, Южная Каролина, Жанна преданность делу и твердая трудовая этика подталкивают и вдохновляют всех вокруг нее. Она причина того, что подарок, который вы только что заказали, вероятно, уже в пути.

Джастин Смит

Менеджер по инвентаризации и реализации

он/его/его

У Джастина есть докторская степень Университета вилочных погрузчиков, и он не боится ее использовать. Он обладает почти 15-летним опытом работы с корпоративными гигантами, а теперь он изменился, обратившись к делу малого бизнеса. Он также катается на байдарках, занимается садоводством, играет на гитаре, готовит, водит мопед и занимается другими делами, которые вдохновляют нас жить полной жизнью.

Р. Дж. Торнтон

Менеджер по бухгалтерскому учету

он/его/его

Он умеет оплачивать счета. Барабанщик из Нэшвилла, заядлый повар и энциклопедия тем Reddit; У RJ всегда есть предложения по улучшению Batch, и он делает это, просто будучи в команде. Его непринужденная уверенность, яростная лояльность и любовь к узорам для галстуков придают инвентарю/покупке Бэтча дух дымящейся кавер-группы Grateful Dead.

Лорен Рейнольдс

Менеджер по инвентаризации и приемке

она/ее/ее

Было бы слишком слащаво называть ее божьим подарком команде операций? Лорен применяет целеустремленную, целенаправленную и дисциплинированную рабочую этику ко всему, что она делает, как в Batch, так и за его пределами. Отдайте ей заказ, и он будет выполнен в мгновение ока. Ее острый ум и бесстрашное отношение вдохновляют всех вокруг нее, и она быстро изменила стандарты работы (и определение «задиры») в Batch.

Брай Джонс

Младший специалист по эксплуатации

она/ее/ее

Родом из Феникса, штат Аризона, Бриана попала в Бэтч как рождественский подарок в декабре 2022 года. Легко понять, почему мы держались за нее всю жизнь. Она одна из самых трудолюбивых в команде, она невероятно быстро учится и всегда первой говорит «доброе утро», когда мы приходим. Она любит Red Velvet Cake, проводит время со своими детьми и удивляет нас своей способностью не отставать от малоизвестных отсылок к поп-культуре.

 

Челси Джонсон

Младший операционный директор

она/ее/ее

Мы надеемся, что когда подарок нужно упаковать, он не случайно попадает в руки Челси. Она зарекомендовала себя как неотъемлемая часть команды Batch уже более года, переживая праздничные беспорядки, складские переезды и все трудности роста расширяющегося бизнеса. Этот уроженец Теннесси превращает гору коробок в поддон с прекрасными подарками. И из-за этого малый бизнес немного безопаснее.

Констанс Уилер

Специалист по эксплуатации

она/ее/ее

Слово «жаловаться» никогда не входило в словарь Констанс. Неважно, какая у нее задача — она справляется с ней, засучив рукава, чтобы сделать то, чего другие могут избежать. Итак, когда придет время упаковывать этот огромный корпоративный подарочный заказ, мы верим в руки Констанс, потому что она будет работать, пока все не будет сделано.

Бриттани Дюфо

Младший специалист по эксплуатации

она/ее/ее

Вы знаете людей, о которых можно сказать, что они улыбаются, даже если вы их не видите? Это Бриттани. Если кто-то из Batch сделал ваш день бесконечно лучше, есть большая вероятность, что это благодаря ее неутомимой преданности деталям, ее теплому характеру и ее таланту заставлять людей чувствовать себя ценными. Учась на стоматолога-гигиениста, и твой день, и твоя улыбка станут ярче, если ты узнаешь ее.

Мы — компания, специализирующаяся на подарках, ориентированная на человеческую сторону дарения подарков. Каждый пакетный подарок со специально отобранными товарами упаковывается нашей командой вручную. Корпоративные подарки — это большой бизнес, но мы стремимся привлечь малые предприятия и местных производителей к корпоративным подарочным наборам.