Retail analytics versterken door stabiele gegevensactiviteiten

Het bouwen en stabiliseren van een data-integratieplatform op Azure Databricks om operationele data te consolideren en analyses te ondersteunen in een retailnetwerk met meerdere landen.

Strengthening retail analytics through stable data operations.

Industrie IT-diensten

Werknemers 11-50

Regio Duitsland

Diensten Data-engineering, data-integratie, ondersteuning van analyseplatforms

Klant sinds 2024

Overzicht klanten

Artikel samenvatten met AI

ServiceFactum is een Duitse ingenieursaannemer gespecialiseerd in near- en offshoring voor softwareontwikkeling en data-engineering. Met onshore governance en gedistribueerde teams helpt het bedrijf klanten om complexe projecten sneller op te leveren, waardoor de productietijd vaak 3-4 maanden korter wordt. Voor dit project had ServiceFactum extra data-engineeringcapaciteit nodig om het data- en analyseplatform van hun internationale retailklant te ondersteunen.

Uitdaging

Het project richtte zich op het onderhouden en verbeteren van een data-integratieplatform dat operationele data uit meerdere bedrijfssystemen consolideert en klaarmaakt voor analyse. Naarmate het volume van integraties en datapijplijnen toenam, moest het platform voortdurend worden gestabiliseerd, moesten connectors worden onderhouden en moest de datakwaliteit worden verbeterd om de analyses en rapportage betrouwbaar te houden.

Operationele gegevens waren verspreid over ERP, CRM en interne systemen, waardoor het moeilijk was om consistente datasets te maken voor rapportage en analyse.
Datakwaliteitsproblemen zoals dubbele records, onvolledige datasets en onjuiste valutaomrekeningen ondermijnden het vertrouwen in dashboards en rapporten, wat van invloed was op de zakelijke besluitvorming.
De klant moest de betrouwbaarheid van het platform verbeteren en de analytische ondersteuning uitbreiden zonder het interne team uit te breiden.

Het platform vertrouwde op meerdere integraties met verschillende gegevensstructuren, formaten en toegangsmethoden, wat het onderhoud complexer maakte.
Sommige pijplijnen mislukten vanwege inconsistenties in de brondata, problemen met connectoren of wijzigingen in het schema, waardoor de beschikbaarheid van data voor analyses vertraging opliep.
Grote hoeveelheden retailgegevens moesten worden verwerkt en getransformeerd in Azure Databricks naar gestructureerde datasets die geschikt waren voor rapportage.

Oplossing

Innowise leverde data-engineers die integreerden in het beheerde leveringskader van ServiceFactum en de stabilisatie en ontwikkeling van het platform ondersteunden.

We sloten ons snel aan bij de bestaande architectuur en de leveringsprocessen van ServiceFactum en richtten ons vervolgens op drie kerngebieden:

Ondersteuning voor stabiliteit en integratie van pijplijnen

We bewaakten en onderhielden datapijplijnen binnen de vastgestelde leveringsstructuur over meerdere systemen. Storingen werden geanalyseerd en opgelost, connectoren werden bijgewerkt en datatoewijzingen werden aangepast aan wijzigingen in de bronsystemen. Nieuwe integraties werden toegevoegd naarmate de analysebehoeften groeiden.

Gegevenstransformatie en -consistentie

Het team verbeterde de transformatielogica van Databricks met behulp van Python, Spark en SQL binnen het raamwerk van ServiceFactum. Ruwe gegevens werden opgeschoond, gestandaardiseerd en gestructureerd in datasets die klaar waren voor rapportage. Dit omvatte het verwijderen van duplicaten, het repareren van valutaberekeningen en het afstemmen van gegevens uit verschillende bronnen.

Voortdurende platformondersteuning

We ondersteunden de dagelijkse werkzaamheden door dataproblemen op te lossen, te helpen bij het stellen van prioriteiten en te zorgen voor een continue levering van stabiele datasets voor analyseteams.

Met Databricks creëert onze internationale retailklant niet alleen een datalaag, maar legt hij ook de basis voor een schaalbaar dataplatform dat toekomstige initiatieven op het gebied van analyse en AI mogelijk maakt.

CEO en Onshore Delivery Manager bij ServiceFactum

Technologieën

Cloudplatform

Azure

Gegevensplatform

Azure Databricks

Gegevensverwerking

Python, Spark, SQL

Gegevensintegratie

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

DevOps

Azure DevOps

Analytiek

Power BI

Team

Data Ingenieurs

Resultaten

Duur van het project

September 2025 - Doorlopend

Het platform levert nu betrouwbaardere gegevens voor bedrijfsanalyses in de hele retailorganisatie.

Datapijplijnen lopen met minder onderbrekingen en vereisen minder handmatige interventie.

De opzet ondersteunde een meer voorspelbare datalevering, met verbeteringen in de datakwaliteit die leidden tot betrouwbaardere dashboards en rapporten.

Analytics-teams ontvangen gestructureerde, betrouwbare gegevens voor rapportage in Power BI.

De integratie tussen systemen werd stabieler, waardoor een continue gegevensstroom over het platform mogelijk werd.

Opmerking: Het project loopt nog, dus deze resultaten weerspiegelen de huidige staat van het platform en zullen zich blijven ontwikkelen naarmate het systeem zich verder ontwikkelt.

Inhoudsopgave

Worstelen met datapijplijnen en integraties? Laten we het oplossen

Gerelateerde gevallen

Contacteer ons

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht

Stuur ons een spraakbericht

Documenten bijvoegen

Bestand uploaden

Je kunt 1 bestand van maximaal 2 MB bijvoegen. Geldige bestandsformaten: pdf, jpg, jpeg, png.

Door op Verzenden te klikken, stemt u ermee in dat Innowise uw persoonsgegevens verwerkt volgens onze Privacybeleid om u van relevante informatie te voorzien. Door je telefoonnummer op te geven, ga je ermee akkoord dat we contact met je opnemen via telefoongesprekken, sms en messaging-apps. Bellen, berichten en datatarieven kunnen van toepassing zijn.

U kunt ons ook uw verzoek sturen
naar contact@innowise.com

Wat gebeurt er nu?

Zodra we je aanvraag hebben ontvangen en verwerkt, nemen we contact met je op om de details van je projectbehoeften en tekenen we een NDA om vertrouwelijkheid te garanderen.

Na het bestuderen van uw wensen, behoeften en verwachtingen zal ons team een projectvoorstel opstellen met de omvang van het werk, de teamgrootte, de tijd en de geschatte kosten voorstel met de omvang van het werk, de grootte van het team, de tijd en de geschatte kosten.

We zullen een afspraak met je maken om het aanbod te bespreken en de details vast te leggen.

Tot slot tekenen we een contract en gaan we meteen aan de slag met je project.