Förbättrad analys av detaljhandeln genom stabil datadrift

Bygga och stabilisera en plattform för dataintegration på Azure Databricks för att konsolidera operativa data och stödja analyser över ett detaljhandelsnätverk i flera länder.

Industri IT-tjänster

Anställda 11-50

Region Tyskland

Tjänster Datateknik, dataintegration, stöd för analysplattform

Kund sedan 2024

Översikt över kunder

Sammanfatta artikeln med AI

ServiceFactum är ett tyskt teknikföretag som specialiserar sig på near- och offshoring av mjukvaruutveckling och datateknik. Med onshore-styrning och distribuerade team hjälper företaget kunderna att leverera komplexa projekt snabbare, vilket ofta minskar tiden till produktion med 3-4 månader. För det här projektet behövde ServiceFactum ytterligare datateknisk kapacitet för att stödja sin internationella detaljhandelskunds data- och analysplattform.

Utmaning

Projektet fokuserade på att underhålla och förbättra en plattform för dataintegration som konsoliderar operativa data från flera affärssystem och förbereder dem för analys. I takt med att antalet integrationer och datapipelines växte krävde plattformen löpande stabilisering, underhåll av anslutningar och förbättringar av datakvaliteten för att analyser och rapportering skulle vara tillförlitliga.

Verksamhetsdata var spridda över ERP-, CRM- och interna system, vilket gjorde det svårt att förbereda konsekventa dataset för rapportering och analys.
Problem med datakvaliteten, t.ex. dubbletter av poster, ofullständiga dataset och felaktiga valutaomräkningar, undergrävde förtroendet för instrumentpaneler och rapporter, vilket påverkade beslutsfattandet i verksamheten.
Kunden behövde förbättra plattformens tillförlitlighet och utöka analyssupporten utan att utöka det interna teamet.

Plattformen var beroende av flera integrationer med olika datastrukturer, format och åtkomstmetoder, vilket ökade komplexiteten i underhållet.
Vissa pipelines misslyckades på grund av inkonsekvenser i källdata, kopplingsproblem eller schemaändringar, vilket försenade datatillgängligheten för analys.
Stora volymer detaljhandelsdata måste bearbetas och omvandlas i Azure Databricks till strukturerade dataset som lämpar sig för rapportering.

Lösning

Innowise tillhandahöll dataingenjörer som integrerades i ServiceFactums ramverk för managed delivery och stödde stabiliseringen och utvecklingen av plattformen.

Vi anpassade oss snabbt till den befintliga arkitekturen och ServiceFactums leveransprocesser och fokuserade sedan på tre kärnområden:

Stabilitet i pipeline och stöd för integration

Vi övervakade och upprätthöll datapipelines inom den etablerade leveransstrukturen över flera system. Fel analyserades och åtgärdades, anslutningar uppdaterades och dataplaceringar justerades för att återspegla ändringar i källsystemet. Nya integrationer lades till i takt med att analysbehoven växte.

Datatransformation och datakonsistens

Teamet förbättrade Databricks transformationslogik med hjälp av Python, Spark och SQL inom det ramverk som ServiceFactum tillhandahåller. Rådata rensades, standardiserades och strukturerades till dataset som var redo för rapportering. Detta inkluderade borttagning av dubbletter, korrigering av valutaberäkningar och anpassning av data mellan olika källor.

Löpande plattformssupport

Vi stödde den dagliga verksamheten genom att lösa dataproblem, hjälpa till med prioritering av eftersläpningar och säkerställa kontinuerlig leverans av stabila dataset till analysteamen.

Med Databricks skapar vår internationella detaljhandelskund inte bara ett datalager, utan lägger också grunden för en skalbar dataplattform som möjliggör framtida analys- och AI-initiativ.

VD och Onshore Delivery Manager på ServiceFactum

Teknik

Cloud-plattform

Azure

Dataplattform

Azure Databricks

Databehandling

Python, Spark, SQL

Integration av data

Salesforce, SAP, Microsoft SharePoint, Microsoft Dynamics 365, interna databaser

DevOps

Azure DevOps

Analys

Power BI

Team

Dataingenjörer

Resultat

Projektets löptid

September 2025 - Löpande

Plattformen levererar nu mer tillförlitliga data för affärsanalys inom hela detaljhandelsorganisationen.

Datapipelines körs med färre avbrott och kräver färre manuella ingrepp.

Installationen stödde en mer förutsägbar dataleverans, med förbättringar av datakvaliteten som ledde till mer tillförlitliga instrumentpaneler och rapporter.

Analysteamen får strukturerad och tillförlitlig data för rapportering i Power BI.

Integrationen mellan systemen blev stabilare, vilket stödde ett kontinuerligt dataflöde över hela plattformen.

Obs! projektet är pågående, så dessa resultat återspeglar plattformens nuvarande tillstånd och kommer att fortsätta att utvecklas i takt med att systemet utvecklas.

Innehållsförteckning

Kämpar du med datapipelines och integrationer? Låt oss lösa det

Relaterade fall

Kontakta oss

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande

Skicka ett röstmeddelande till oss

Bifoga dokument

Ladda upp filen

Du kan bifoga 1 fil på upp till 2 MB. Giltiga filformat: pdf, jpg, jpeg, png.

Genom att klicka på Skicka samtycker du till att Innowise behandlar dina personuppgifter enligt våra Integritetspolicy för att förse dig med relevant information. Genom att lämna ditt telefonnummer samtycker du till att vi kan kontakta dig via röstsamtal, SMS och meddelandeappar. Samtals-, meddelande- och datataxor kan gälla.

Du kan också skicka oss din förfrågan

till contact@innowise.com

Vad händer härnäst?

När vi har tagit emot och behandlat din förfrågan återkommer vi till dig för att beskriva dina projektbehov och undertecknar en NDA för att säkerställa sekretess.

Efter att ha undersökt dina önskemål, behov och förväntningar kommer vårt team att ta fram ett projektförslag förslag med arbetsomfattning, teamstorlek, tids- och kostnadsberäkningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och fastställa detaljerna.

Slutligen undertecknar vi ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt direkt.