Data Management im Handel2020-09-21T10:56:58+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

Die häufigsten Datenqualitätsprobleme

Datenqualität klingt zunächst nach einem harmlosen Begriff. Bei der ersten Begegnung besteht die Assoziation in der Regel mit großen, teils fehlerhaften, Tabellen, Mathematik und komplexen Statistiken. Die Folgen können jedoch sehr real sein. In meinem früheren Artikel "Datenbereinigung: Fallstricke und Lösungen" habe ich bereits einen näheren Blick auf einige der Formen geworfen, in denen Datenqualitätsprobleme auftreten können. Darin ging es auch um verschiedene Ansätze zur Verbesserung der Datenqualität, sowie Einblicke in die Auswirkungen einer unzureichenden Datenqualität auf das Geschäft. Heute [...]

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