Cloud-Plattform zur Datenauswertung

Der Cloud-Migrationsdienst ermöglichte es dem Unternehmen, Datenanalyse und Automatisierung innerhalb der Unternehmensplattform zu optimieren.

Kunde

Branche
E-Commerce
Region
Deutschland
Kunde seit
2019

Unser Kunde ist einer der größten Multichannel-Einzelhändler für Spezialkleidung, Werkzeuge und Zubehör.

Detaillierte Informationen über den Kunden können aufgrund der Bestimmungen der Vertraulichkeitsvereinbarung (NDA) nicht offengelegt werden.

Situation

Der Kunde verfügte über eine Unternehmensplattform, die durch mangelnde Skalierbarkeit und fehlende Automatisierung gekennzeichnet war. Er entschied sich für eine Cloud-Lösung auf Basis von Power BI, die sichere Datenspeicherung, bessere Analysemöglichkeiten und eine Optimierung der Geschäftsprozesse ermöglicht.

Lösung

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

DATA MARTS

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

AKTUALISIERTE DASHBOARDS MIT ANALYSEFUNKTIONEN

Die neue Lösung ermöglicht es, Daten konsistent zu speichern und täglich zu aktualisieren. Die Ergebnisse der Datenanalyse werden auf aussagekräftigen Dashboards mit Analysen zu internen Abläufe, Personalverwaltung, Finanzen, Logistik und Marketingkampagnen angezeigt. Jeder Benutzer kann die Dashboards nach seinen Bedürfnissen anpassen, eine bevorzugte Ansicht auswählen und erforderliche Parameter hinzufügen. Auf diese Weise kann die aktuelle Situation überwacht und schneller und effektiver auf Veränderungen reagiert werden.
AUTOMATISIERUNG

AUTOMATISIERUNG

Wir haben eine vollständige Workflow-Automatisierung implementiert, von der Datenextraktion bis zur Erstellung von Data Marts und Dashboards, die Filterung und Mapping umfassen. Obwohl der Datentransfer durch Dateninkonsistenz und einige Besonderheiten bei der Darstellung (deutsche Umlaute) behindert wurde, haben wir dafür gesorgt, 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 (mittels Google Analytics) bis zur Kaufhistorie (mittels Salesforce) verfolgen. Dies ist wertvoll, um gezielte Kampagnen auf Grundlage des Käuferverhaltens zu erstellen.

Zudem sorgt es für Transparenz des Lieferprozesses - von der Bestellung auf der Website über die Benachrichtigungen der Logistikabteilung, die die Bestellung abholt und an den Kunden sendet, bis hin zur Lieferung selbst und dem Kundenfeedback zum gelieferten Produkt.

Darüber hinaus werden dank der von uns durchgeführten Automatisierung die Informationen zu Waren, Artikeln, Preisen, aktuellen Beständen und die Verfügbarkeiten im Lager zwischen den internen Buchhaltungssystemen und der Website in Echtzeit synchronisiert.

Technologien

Backend
Python, Scala, SQL
Bibliothek
DAX
Cloud-Dienste
Azure Data Factory, SSAS, Azure DevOps, Power BI, Salesforce Cloud
Web-Anwendungen
Google Analytics

Prozess

TECHNOLOGIE-AUSWAHL

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 haben wir Scrum benutzt, mit täglichen Versammlungen morgens und abends, aber ohne Retro und Sprints. Die Versionsfreigaben sind unmittelbar nach der Implementierung eines Features erfolgt. Während des Projekts wurde die gesamte Kommunikation zwischen unserem Entwicklungsteam und dem Kunden über Teams abgewickelt. Die Zeiterfassung fand in BCS statt.

Jede Entwicklungsphase wurde mit Unit- und manuellen Tests abgeschlossen, um selbst kleine Fehler so früh wie möglich zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu Problemen werden können.

Team

1
Teamleiter
1
Lösungsarchitekt
6
Dateningenieure
4
Business Intelligence-Entwickler
1
Business-Analysten
1
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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Wie geht es weiter?

1

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA zu unterzeichnen, um die Vertraulichkeit der Informationen zu gewährleisten.

2

Nach Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.

3

Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung zu treffen.

4

Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.