Albert: Wie sich eine Datenflut beherrschen lässt, wenn Reporting allein nicht mehr ausreicht
Albert hat gemeinsam mit Adastra fragmentierte Daten und einfaches Reporting in ein einheitliches Datenökosystem transformiert, das Near-Real-Time-Analysen und ein effizientes Management von Hunderten Filialen ermöglicht.
Jahre Data-Warehouse-Entwicklung
Datenplattformen für Advanced Analytics
Übertragung von Belegdaten aus den POS-Systemen in das Data Warehouse
interaktive Reports
Herausforderung
Alle Daten, sofort, für alle
Albert arbeitete schon seit Jahren mit Daten. Doch mit der steigenden Marktdynamik reichte klassisches Reporting nicht mehr aus. Das Unternehmen musste:
- spezifische Transaktionen oder Audit-Datensätze schnell abrufen
- eine wachsende Zahl von Ad-hoc-Anfragen aus dem operativen Geschäft bewältigen
- ein immer größeres Volumen heterogener Daten konsolidieren
- die operativen Systeme entlasten, die zunehmend an ihre Grenzen kamen
Am wichtigsten war jedoch, dass alle relevanten Daten jeden Morgen zuverlässig verfügbar sind, für das Management, die Planung und die einzelnen Filialen. Das galt für strategische Entscheidungen in der Zentrale ebenso wie für das operative Tagesgeschäft an den einzelnen Standorten.
Ein entscheidender Teil davon war außerdem das Datenqualitätsmanagement, also nicht nur das Erfassen von Daten, sondern auch deren korrekte Speicherung, Verarbeitung und sichere Verfügbarkeit im gesamten Unternehmen.
Lösung
Mehrschichtige Architektur, Near-Real-Time-Verarbeitung und fachliches Mentoring
Die Lösung wurde modular und skalierbar aufgebaut.
Im Kern stehen zwei miteinander verbundene Data Warehouses auf Basis der Oracle-Datenbanktechnologie, die gezielt für die tägliche oder nahezu Echtzeit-Verarbeitung von Daten optimiert sind. Diese Data Warehouses integrieren und speichern Handelsdaten aus POS- und E-Commerce-Systemen sowie Logistik- und Vertriebsdaten aus den ERP-Systemen des Kunden.
Zur Lösung gehören außerdem OLAP-Datenbanken auf Basis von Microsoft-Technologien, sowohl multidimensional als auch tabellarisch.
Auf den Data-Warehouse- und OLAP-Ebenen bauen weitere Kundensysteme für Reporting und Business Intelligence auf. So lassen sich Berechnungen effizient durchführen und Analysen über Regionen, Zeiträume, Sortimente und Kundensegmente hinweg vertiefen.
Die Daten dienen jedoch nicht nur analytischen Zwecken, sondern auch der operativen Steuerung und der Unterstützung der Geschäftsanwendungen des Kunden.
Das Data Warehouse für Belegdaten schafft Transparenz bis auf die Ebene jeder einzelnen Transaktion. Dadurch werden Audits und Kundenserviceprozesse deutlich beschleunigt und zugleich neue Möglichkeiten für Retail Analytics eröffnet.
IMPACT
Geschwindigkeit, Transparenz und Bereitschaft für weiteres Wachstum
Schnellere Entscheidungen
Automatisierte tägliche Reports liefern dem Management und den Filialen einen vollständigen Überblick über Umsatz, Promotions, Bestände und regionale Schwankungen.
Schnellere Reaktion auf Kundenanliegen
Das Data Warehouse für Belegdaten vereinfacht Audits und Kundenservice deutlich. Der Abruf einer konkreten Transaktion dauert heute nur noch Sekunden statt Minuten.
Höhere operative Stabilität
Das Data Warehouse hat die operativen Systeme von analytischen Lasten entlastet. Dadurch läuft das Tagesgeschäft im gesamten Filialnetz stabiler.
Fortgeschrittene Analysen für Planung und Filialsteuerung
Trends über Regionen hinweg, saisonale Entwicklungen und externe Einflussfaktoren lassen sich ohne Verzögerung verfolgen. Das ermöglicht eine präzisere Bedarfsprognose.
