Der Kunde kam mit einer Unternehmensplattform zu uns, die sich durch Nicht-Skalierbarkeit und fehlende Automatisierung auszeichnet. Dies veranlasste unseren Kunden, sich für eine Cloud-Lösung auf Basis von Power BI, sozusagen, zu entscheiden, die eine sichere Datenspeicherung, größere Analysemöglichkeiten und die Optimierung von Geschäftsprozessen ermöglichen würde.

Lösung

Innowise Group hat eine bestehende On-Premise-Lösung in die Cloud migriert und dabei Data Marts und erweiterte Dashboards mit Analysen erstellt.

DATENMÄRKTE

Unsere Ingenieure haben Data Marts für die Bereiche Operative, HR-Management, Finanzen, Logistik und E-Commerce entwickelt. Die Daten werden aus verschiedenen Quellen wie internen APIs, Salesforce und Google Analytics importiert, transformiert und in den endgültigen Datenspeicher transferiert. Zunächst musste eine große Menge an Daten übertragen werden, die außerdem verstreut waren. Hinzu kamen viele Inkonsistenzen und Daten schlechter Qualität (Dirty data). Trotzdem ist es uns gelungen, den Migrationsprozess so reibungslos wie möglich zu gestalten.

AKTUALISIERTE DASHBOARDS MIT ANALYSEFUNKTIONEN

Die aktuelle Lösung ermöglicht es, Daten zu speichern und konsistent zu halten; die Daten werden standardmäßig täglich aufgefrischt. Die Ergebnisse der Datenanalyse werden auf umsetzbaren Dashboards mit Analysen der internen Abläufe, der Personalverwaltung, der Finanzen, der Logistik und der Marketingkampagnen angezeigt. Jeder Benutzer kann die Dashboards seinen Bedürfnissen entsprechend anpassen, eine bevorzugte Ansicht wählen und die erforderlichen Parameter hinzufügen. Auf diese Weise können sie die Situation ständig überwachen und schneller und effektiver auf Veränderungen reagieren.

AUTOMATISIERUNG

Wir haben eine vollständige Workflow-Automatisierung implementiert, beginnend mit der Datenextraktion und endend mit der Erstellung von Data Marts und Dashboards, die Filterung und Mapping umfassen. Obwohl der Datentransfer durch Dateninkonsistenz und einige Besonderheiten bei der Datendarstellung (germanische Umlaute in der Rechtschreibung) behindert wurde, haben wir alles so eingerichtet, dass alle Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Power BI-Plattform verfügbar sind.So kann unser Kunde den Weg des Käufers vom ersten Besuch auf der Website (dank der Google Analytics-Daten) bis zum Kaufverlauf (dank der Salesforce-Daten) verfolgen. Dies ist wertvoll, um gezieltere Kampagnen auf der Grundlage der Merkmale des Käuferverhaltens zu erstellen.Außerdem ist es von Vorteil für den Lieferprozess, der das Aufgeben einer Bestellung auf der Website, das Senden der Benachrichtigung an die Logistikabteilung, die die Bestellung abholt und an den Käufer sendet, die automatische Benachrichtigung des Käufers, die Lieferung selbst und das Senden eines Formulars für das Hinterlassen von Feedback über den Service/das gelieferte Produkt umfasst.Darüber hinaus werden dank der von uns durchgeführten Automatisierungsarbeiten die Informationen über Waren, Artikel, Preise, aktuelle Bestände und die Verfügbarkeit auf Lager in Echtzeit zwischen den internen Buchhaltungssystemen und der Website synchronisiert.

Technologien & Tools

Backend

Python, Scala, SQL

Bibliothek

DAX

Cloud-Dienste

Azure Data Factory, SSAS, Azure DevOps, Power BI, Salesforce Cloud

Webanwendungen

Google Analytics

Prozess

WAHL DER TECHNOLOGIE

Auf Grundlage der Spezifikationen und Anforderungen haben wir Technologien und Dienste empfohlen, die die Bedürfnisse des Kunden erfüllen. Für die schnelle Analyse und Erstellung von Dashboards haben wir mit Power BI ein leistungsstarkes Tool gewählt. Um die Daten schnell und flexibel analysieren und transformieren zu können, haben wir uns für Databricks entschieden, das ein erweitertes Spark ist und den Einsatz von Python, Scala, R und SQL ermöglicht. Azure Data Factory erstellt effektiv Pipelines aus vorgefertigten Operationen, reduziert die Anzahl der Pipeline-Fehler und beschleunigt den gesamten Entwicklungsprozess.

METHODIK

Als Methodik für den Lebenszyklus der Softwareentwicklung wählten wir Scrum mit täglichen Versammlungen am Morgen und am Abend, aber ohne Retro und Sprints als solche. Die Releases erfolgten unmittelbar nach der Implementierung/Fixierung des Features. Während des Projekts wurde die gesamte Kommunikation zwischen unserem Entwicklungsteam und dem Kunden über Teams abgewickelt. Die Zeiterfassung wurde in BCS durchgeführt.Jede Entwicklungsphase wurde mit Unit- und manuellen Tests abgeschlossen, so dass wir selbst die kleinsten Fehler so früh wie möglich erkennen und beheben konnten, um zu verhindern, dass sie zu Problemen werden.

Team

Teamleiter

Lösungsarchitekt

Dateningenieure

Business Intelligence-Entwickler

Business Analyst

Projektleiter

Ergebnisse

Wir haben ein fehlertolerantes automatisiertes System für die schnelle Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten geschaffen. Um einen reibungslosen Betrieb des Systems abzusichern, haben wir nicht an Ressourcen gespart und extrem leistungsfähige Cluster eingesetzt. Um die Fehlertoleranz des Systems zu gewährleisten, haben wir höchstes Augenmerk auf sauberen Code und leicht verständliche Logs gelegt.
Der Kunde hat eine praktische Cloud-basierte Plattform mit Dashboards für Datenanalyse und Prognosen erhalten, um diese Informationen für effiziente datengesteuerte Entscheidungen nutzen zu können.

Projektdauer

Oktober 2021 - April 2022

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