Lösungen: Data Warehouse Branchen: [EN] Retail

Verbesserung von Analysen und Berichten durch die Einführung eines Data Warehouse  

Die einzige Quelle der Wahrheit 
<data.centralized>
Verbessertes Berichtsverfahren
<process.optimized>
Erweiterte Analysen
<data.explored>

Die Herausforderung

Komex S.A. ist der Eigentümer der Marke 5.10.15, die seit fast 30 Jahren auf dem Markt ist. Die Marke arbeitet mit einem Omnichannel-Modell und verkauft über ihre eigene Online-Plattform 51015kids.eu sowie über ein Netz von 260 Franchise-Geschäften im ganzen Land. Damit ist sie eine der größten Bekleidungsketten für Kinder und Jugendliche in Polen. Die Marke 5.10.15 wird von den Kunden geschätzt - sie wurde bereits 13 Mal mit dem Service Quality Star ausgezeichnet.

Der Kunde wandte sich an uns mit dem Wunsch, den Datenanalyseprozess des Unternehmens zu strukturieren. Das Analystenteam arbeitete mit verschiedenen Tools und nutzte unterschiedliche Datenquellen. Jedes Mal, wenn die Analysten einen Bericht zu einem bestimmten Thema erstellen wollten, mussten sie die IT-Abteilung um die Bereitstellung der erforderlichen Daten bitten. Diese Arbeitsweise war umständlich und ermöglichte keine schnelle und flexible Analyse von Schlüsselinformationen.  

  • Komex benötigte eine einheitliche Datenquelle für Analysten und andere Experten im Unternehmen.  
  • Der Kunde benötigte eine Möglichkeit, kreativ und flexibel Berichte zu erstellen, Daten schnell zu analysieren und Hypothesen zu untersuchen.  
  • Das Ziel-Tool musste unter Verwendung der bestehenden On-Premise-Infrastruktur und des zuvor vom Kunden implementierten Querona-Tools erstellt werden.  

Die Lösung

  • Zunächst führten wir eine Analyse der Geschäftsanforderungen durch, um den Bedarf des Kunden an Berichten und Datenanalysen zu ermitteln. 
  • Auf der Grundlage der Geschäftsanforderungen haben wir ein Datenmodell erstellt, das auf den Schemata Star, Snowflake und auch Constellation of Facts basiert. Diese Schemata werden für den Entwurf analytischer Datenbanken verwendet und ermöglichen es, komplexe Abfragen und Datenanalysen schnell und effizient durchzuführen. 
  • Wir haben die ausgewählten Daten bereinigt, umgewandelt und thematisch gruppiert, um die Arbeit der Analysten zu erleichtern.
  • Wir haben dann ein Data Warehouse auf der Grundlage des bereits im Unternehmen verwendeten Tools Querona aufgebaut. Wir sammelten im Warehouse Daten aus verschiedenen Unternehmenssystemen wie ERP-, E-Commerce- und Kundenbindungssystemen.
  • Verschiedene Datentypen werden je nach Bedarf und festgelegten Prioritäten aktualisiert, z. B. werden Online-Verkaufsdaten mit höherer Frequenz aktualisiert, sogar dynamisch. Dadurch wird sichergestellt, dass das gesamte System auf die Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten bleibt und gleichzeitig sehr effizient ist. 
  • Der automatisierte Datenfluss ermöglicht es, schnell, bequem und kreativ mit den verfügbaren Daten umzugehen. Analysten können nun problemlos die Verkäufe einzelner Produkte analysieren, die Korrelation zwischen den Verkäufen in verschiedenen Kanälen und der Saison, der Jahreszeit usw. überprüfen..

Das Ergebnis

Die einzige Quelle der Wahrheit
Die Analysedaten aus den wichtigsten Systemen sind nun konsistent und an einem Ort zusammengefasst. 
<data.centralized>
Verbessertes Berichtsverfahren
Analysten können schnell die benötigten Berichte erstellen, ohne die Zeit des IT-Teams zu beanspruchen. 
<process.optimized>
Erweiterte Analysen
Das Analyseteam kann komplexe Analysen der einzelnen Produktverkäufe und des Kundenverhaltens durchführen.
<data.explored>
Automatischer Datenfluss
Die Daten werden nach einem bestimmten Zeitplan und in einer bestimmten Häufigkeit aktualisiert. 
<system.efficient>

Die Technologien
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