Cloud-Plattform zur Datenauswertung

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

Der Kunde

Branche

e-Commerce

Region

Deutschland

Kunde seit

2019

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

Detaillierte Information über den Kunden kann aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.

Herausforderung

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 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.

AUTOMATION

We have implemented full-cycle workflow automation starting from data extracting and ending with data marts and dashboards creating, covering filtering, and mapping. Although data transfer was hindered by data inconsistency and some peculiarities concerning data representation (Germanic umlaut in the spelling), we arranged everything to make all data coming from different sources available within a Power BI platform. It allows our client to track the shopper’s path from the first appearing at the site (thanks to Google Analytics data) to the purchase history (thanks to the Salesforce data). This is valuable for getting more targeted campaigns based on the characteristics of the shopper’s behavior. Also, it’s beneficial for the delivery process that covers placing an order on the site, sending the notification to the logistics department to collect the order and send it to the shopper, shopper’s automatic notification, the delivery itself, and sending a form for leaving feedback on the service/ product provided. What is more, thanks to the automation works we have done, the information on goods, articles, prices, current balances, and availability in stock are synchronized between internal accounting systems and the website in real-time.

Technologien & Tools

Backend

Python, Scala, SQL

Bibliothek

DAX

Cloud

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 Methode 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

Teamleiter

Lösungsarchitekt

Dateningenieure

Business Intelligence-Entwickler

Business-Analyst

Projektmanager

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

Fallstudien

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Wie geht es weiter?

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und geprüft haben, melden wir uns bei Ihnen, klären erste Fragen und unterzeichnen bei Bedarf ein NDA, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten.

Wir vereinbaren einen Termin, um das Angebot gemeinsam zu besprechen und alle Details festzulegen.

Abschließend unterzeichnen wir den Vertrag und starten umgehend mit der Umsetzung Ihres Projekts.