Stärkung der Einzelhandelsanalytik durch stabilen Datenbetrieb

Aufbau und Stabilisierung einer Datenintegrationsplattform auf Azure Databricks zur Konsolidierung von Betriebsdaten und zur Unterstützung von Analysen in einem Einzelhandelsnetz mit mehreren Ländern.

Branche IT-Services

Angestellte 11-50

Region Deutschland

Leistungen Datentechnik, Datenintegration, Unterstützung von Analyseplattformen

Kunde seit 2024

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ServiceFactum ist ein deutscher Ingenieurdienstleister, der sich auf Near- und Offshoring für Softwareentwicklung und Data Engineering spezialisiert hat. Mit Onshore-Governance und verteilten Teams hilft das Unternehmen seinen Kunden, komplexe Projekte schneller zu realisieren und die Zeit bis zur Produktionsreife oft um 3-4 Monate zu verkürzen. Für dieses Projekt benötigte ServiceFactum zusätzliche Data-Engineering-Kapazitäten zur Unterstützung der Daten- und Analyseplattform seines internationalen Einzelhandelskunden.

Herausforderung

Das Projekt konzentrierte sich auf die Wartung und Verbesserung einer Datenintegrationsplattform, die Betriebsdaten aus verschiedenen Geschäftssystemen konsolidiert und für Analysen aufbereitet. Da das Volumen der Integrationen und Datenpipelines wuchs, musste die Plattform laufend stabilisiert, die Konnektoren gewartet und die Datenqualität verbessert werden, damit Analysen und Berichte zuverlässig blieben.

Die Betriebsdaten waren über ERP-, CRM- und interne Systeme verteilt, was die Erstellung konsistenter Datensätze für Berichte und Analysen erschwerte.
Datenqualitätsprobleme wie doppelte Datensätze, unvollständige Datensätze und falsche Währungsumrechnungen untergruben das Vertrauen in Dashboards und Berichte, was sich auf die Entscheidungsfindung auswirkte.
Der Kunde musste die Zuverlässigkeit der Plattform verbessern und die Analyseunterstützung erweitern, ohne das interne Team zu vergrößern.

Die Plattform stützte sich auf mehrere Integrationen mit unterschiedlichen Datenstrukturen, Formaten und Zugriffsmethoden, was den Wartungsaufwand erhöhte.
Einige Pipelines schlugen aufgrund von Inkonsistenzen in den Quelldaten, Verbindungsproblemen oder Schemaänderungen fehl, was die Verfügbarkeit der Daten für Analysen verzögerte.
Große Mengen von Einzelhandelsdaten mussten in Azure Databricks verarbeitet und in strukturierte Datensätze umgewandelt werden, die für die Berichterstattung geeignet waren.

Lösung

Innowise stellte Dateningenieure zur Verfügung, die sich in das Managed-Delivery-Framework von ServiceFactum integrierten und die Stabilisierung und Entwicklung der Plattform unterstützten.

Wir haben uns schnell an der bestehenden Architektur und den Lieferprozessen von ServiceFactum orientiert und uns dann auf drei Kernbereiche konzentriert:

Pipeline-Stabilität und Integrationsunterstützung

Wir überwachten und pflegten Datenpipelines innerhalb der etablierten Lieferstruktur über mehrere Systeme hinweg. Fehler wurden analysiert und behoben, Konnektoren wurden aktualisiert und Datenmappings wurden angepasst, um Änderungen am Quellsystem zu berücksichtigen. Neue Integrationen wurden hinzugefügt, als der Analysebedarf wuchs.

Datenumwandlung und -konsistenz

Das Team verbesserte Databricks Transformationslogik mit Python, Spark und SQL innerhalb des von ServiceFactum bereitgestellten Rahmens. Die Rohdaten wurden bereinigt, standardisiert und in Datensätze strukturiert, die für die Berichterstattung bereit waren. Dazu gehörten das Entfernen von Duplikaten, die Korrektur von Währungsberechnungen und der Abgleich von Daten aus verschiedenen Quellen.

Laufende Unterstützung der Plattform

Wir unterstützten das Tagesgeschäft, indem wir Datenprobleme lösten, bei der Priorisierung von Rückständen halfen und die kontinuierliche Bereitstellung von stabilen Datensätzen für die Analyseteams sicherstellten.

Mit Databricks schafft unser internationaler Einzelhandelskunde nicht nur eine Datenschicht, sondern auch die Grundlage für eine skalierbare Datenplattform, die zukünftige Analysen und KI-Initiativen ermöglicht.

CEO und Onshore Delivery Manager bei ServiceFactum

Technologien

Cloud-Plattform

Azure

Datenplattform

Azure Databricks

Datenverarbeitung

Python, Spark, SQL

Datenintegration

Salesforce, SAP, Microsoft SharePoint, Microsoft Dynamics 365, interne Datenbanken

DevOps

Azure DevOps

Analyse

Power BI

Team

Dateningenieure

Ergebnisse

Projektdauer

September 2025 - Laufend

Die Plattform liefert nun zuverlässigere Daten für die Geschäftsanalyse im gesamten Einzelhandelsunternehmen.

Datenpipelines laufen mit weniger Unterbrechungen und erfordern weniger manuelle Eingriffe.

Die Einrichtung unterstützte eine vorhersehbarere Datenbereitstellung, wobei die verbesserte Datenqualität zu zuverlässigeren Dashboards und Berichten führte.

Analyseteams erhalten strukturierte, zuverlässige Daten für die Berichterstattung in Power BI.

Die Integration zwischen den Systemen wurde stabiler und unterstützt den kontinuierlichen Datenfluss über die Plattform.

Hinweis: Da das Projekt noch nicht abgeschlossen ist, spiegeln diese Ergebnisse den aktuellen Stand der Plattform wider und werden sich im Zuge der Weiterentwicklung des Systems weiterentwickeln.

Inhaltsübersicht

Probleme mit Datenpipelines und Integrationen - wir schaffen Abhilfe

Fallstudien

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Nach genauer Prüfung Ihrer Anforderungen, Bedürfnisse und Erwartungen wird unser Team einen Projektvorschlag mit Angaben zu Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeitaufwand und Kosten erstellen.

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.