Wie eine Modekette ihr veraltetes Reporting-System modernisierte

Use Case: Business Intelligence im Retail mit der Google Cloud Platform

 

Warum Business Intelligence?

Immer mehr Unternehmen erkennen den Wert von Daten, um Schwachstellen in Unternehmensprozessen aufzudecken oder bessere Entscheidungen zu treffen. Um Business Intelligence zu ermöglichen und digitale Informationen bereitzustellen, müssen zunächst die technischen Voraussetzungen dafür geschaffen werden. Dabei stellen sich folgende Fragen: Welche Datenquellen stehen zur Verfügung? Wie lassen sich diese zusammenführen? Wie lassen diese analysieren und so aufbereiten, dass man daraus Erkenntnisse ableiten kann? Genau vor diesen Herausforderungen stand auch eines der bekanntesten Bekleidungsunternehmen Europas.

Die Herausforderung

Bei dem durchgeführten Projekt ging es für das Unternehmen um folgende zwei Bereiche, in denen Reporting-Dashboards aufgesetzt bzw. optimiert werden sollten:

  • Gründe für die Warenrücksendung
  • Gegenüberstellung von Kosten (z.B. Marketingausgaben), Umsätzen und Transaktionen aufgesplittet auf verschiedene Bereiche des Online Geschäfts

Gründe für die Überarbeitung des vorhanden on-prem Reportings gab es einige. Dem Legacy System fehlte es an Performance, Automatisierung, Erweiterbarkeit und Transparenz. So kam es vor, dass man nach der manuellen Reportabfrage eine dreiviertel Stunde auf das Ergebnis wartete, nur um dann eine Fehlermeldung zu erhalten. Außerdem wurden die Daten mithilfe von undokumentierten Excel-Macros gesammelt und ausgewertet, bei der niemand mehr so richtig verstand, wie diese eigentlich zustande kamen. Ziel war es diese Probleme mit einer preiswerten cloud-basierten Lösung zu beheben und so die Datengrundlage zu verbessern, auf deren Basis schließlich Entscheidungen getroffen werden.

Als Antwort auf die genannten Herausforderungen nutzt die Modekette nun verschiedene Dienste der Google Cloud bzw. Google Cloud Platform – von der Umwandlung über die Migration bis hin zur sicheren Speicherung der Daten. Für die Visualisierung kommt außerdem das Google Data Studio zum Einsatz.

Die Lösung

Um die Daten sicher zu speichern und schnell analysieren zu können werden alle notwendigen Daten in das Cloud Data Warehouse Big Query aufgenommen. Dabei galt es zunächst dafür zu sorgen, dass die verschiedenen Datenquellen und Dateiformate dorthin migriert werden konnten. Unvollständige Files, manuell erstellte Excel-Files, kein UTF-8 Encoding und Dateistrukturen ohne csv.- Standard der Legacy-IT machte das zunächst schwierig. Mit dem Upload zu Google Cloud Storage und der Umwandlung innerhalb einer automatisch getriggerten Cloud Function konnten jedoch die erforderlichen Anpassungen durchgeführt werden.

Die diversen Datenquellen werden in Big Query durch verschiedene Abfragen vereinheitlicht und aggregiert, um in einer Scheduled Query regelmäßig die neuesten Informationen zusammen zu tragen.  

Von Big Query aus können nun mithilfe des Google DataStudios diese aggregierten Daten visualisiert und diverse Dashboards mit Diagrammen und Reports angefertigt werden.

 

Das Ergebnis

Musste man früher teilweise zig Minuten auf aktuelle Reports warten, stehen diese nun dank unserer Unterstützung quasi in Echtzeit zur Verfügung und die Erstellung dauert nur wenige Sekunden. Obwohl das gesamte Projekt sehr kostengetrieben war, hat das Modeunternehmen nun eine einfache und zuverlässige Lösung zur Hand, mit der das Unternehmen datenunterstützte Entscheidungen treffen kann. Aufgrund der Einfachheit ist die Verwendung der Dashboards auch für weniger IT-affine Fachbereiche ohne Weiteres nutzbar.

 

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