Data Management im Handel2020-05-07T13:48:36+02:00

Effektives Data Management für eine erfolgreiche Datennutzung im Handel

Data Management als Fundament und Rahmenbedingung für eine schnelle digitale Transformation

Bei der Aufbereitung Ihrer Daten legen wir Wert auf langfristig effiziente Lösungen. Ein richtiges Data Management ist die Grundlage für alle anderen Anwendungen von Kennzahlen-Dashboards bis zu Machine-Learning-Modellen. Außerdem unterstützen wir unsere Kunden nach einer erfolgreichen Datenaufbereitung auch mit automatisierten Data-Warehouse-Lösungen, um den gesamten Prozess der Data-Pipeline auf lange Sicht so unkompliziert wie möglich zu gestalten. So machen wir Ihre Daten unverzüglich einsatzbereit und jederzeit verfügbar.

Handelsunternehmen verfügen meist über viele verschiedene Datenquellen, aus denen sie bei Bedarf Kennzahlen mühselig extrahieren. Mit einem gut strukturierten Data Warehouse sowie einem klar definierten ETL (Extract, Transform, Load) Prozess im Unternehmen können unnötige manuelle Pflegeaufwände eliminiert werden. Unternehmen können so schnell Kosten und Zeit einsparen. Außerdem kann die Datenqualität und -verfügbarkeit im Unternehmen dauerhaft gesteigert werden, um datenbasierte Planungen und Prognosen kontinuierlich zu verbessern.

 

90% Transparenz
78% mehr Flexibilität
100% Compliance konform

Use Case: Bei Motul läuft es mit den Daten jetzt wie geschmiert

Der Schmierstoffhersteller Motul kennt die Problematik schlechter Datenqualität und unübersichtlicher Data Lakes. Daher hat sich das Unternehmen entschieden, unsere Datenexperten an Bord zu holen, um den ETL-Prozess aus verschiedenen Datenquellen zu strukturieren und bei dem Aufbau eines Data Warehouses zu unterstützen. Bei Motul konnte so in wenigen Monaten eine langfristige, stabile Basis für datengetriebene Entscheidungen geschaffen werden. Die Daten wurden so aufbereitet und transformiert, dass das Unternehmen jetzt gezielt auf seinen Datenschatz zugreifen kann, und das jederzeit von jedem Ort. Dieser unkomplizierte Zugriff auf die Daten, die Real-Time-Verfügbarkeit sowie die klare Datenstruktur ersparen dem Industrieunternehmen viel Zeit und ermöglichen eine schnelle Umsetzung von folgenden Data-Analytics- und Data-Science-Projekten.

0SAP-Datentöpfe
0weltweite Standorte
0Wochen Time-to-Value

Lieferengpässe aufgrund von Covid-19 mit Data Analytics frühzeitig erkennen

Gerade in der aktuellen Krisenzeit kann es für Unternehmen enorm wichtig sein, Lieferengpässe frühzeitig zu erkennen, um direkt handlungsfähig zu sein. Denn die Corona-Krise stellt die Wirtschaft auf die Probe. Zunehmend kommt es zu Lieferengpässen, da Lieferanten womöglich ausfallen, und die Preise für Ersatzlieferungen steigen stark. Die Frage, wie man während unsicherer Versorgungslagen den Überblick behält und Transparenz in der Beschaffung schafft, beschäftigt dementsprechend viele Unternehmen. Zusätzlich steigen die Anforderungen an Data Analytics: Auswertungen zu bestimmten Krisenthemen werden sehr schnell [...]

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