Der Einzelhandel ist eine der wichtigsten Branchen, die durch KI- und Analytics-Technologien transformiert wird. Einzelhandelsvermarkter müssen Segmentierung, Trennung und Profilierung verschiedener Verbrauchergruppen einbeziehen und gleichzeitig mit sich ständig weiterentwickelnden Modetrends Schritt halten. Category Manager benötigen die Informationen, um ein detailliertes Verständnis von Ausgabenmustern, Verbrauchernachfrage, Lieferanten und Märkten zu haben, um zu hinterfragen, wie Waren und Dienstleistungen erworben und bereitgestellt werden.
Angesichts der technologischen Entwicklung und der Millennials, die das Käuferverhalten auf dem Markt verändern, muss der Einzelhandel ein zusammenhängendes Benutzererlebnis bieten. Dies kann durch eine Omni-Channel-Strategie erreicht werden, die sowohl eine optimale physische als auch digital Präsenz für Kunden an jedem Touchpoint.
Omni-Channel-Strategie erfordert zuverlässige Daten
Dies führt zu einer starken internen Nachfrage nach Einblicken, Analysen, innovativem Management und Bereitstellung exzellenter Informationen. Eine Kombination aus traditioneller BI-Konserve in Kombination mit Ad-hoc-Self-Service ist der Schlüssel. Herkömmliche BI-Teams verbringen viel Zeit bei der Bereitstellung von Data Warehousing und Business Intelligence mit der Entwicklung und dem Testen von Informationen, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Wenn jedoch der neue Informationsbereitstellungsprozess von ETL, Sternschemata, Berichten und Dashboards implementiert wird, verbringen Supportteams nicht viel Zeit damit, sicherzustellen, dass die Datenqualität aufrechterhalten wird. Zu den Auswirkungen fehlerhafter Daten gehören schlechte Geschäftsentscheidungen, verpasste Chancen, Umsatz- und Produktivitätsverluste sowie erhöhte Ausgaben.
Aufgrund der Komplexität der Datenflüsse, der Datenmenge und der Geschwindigkeit der Informationserstellung sind Einzelhändler mit Datenqualitätsproblemen konfrontiert, die durch Dateneingabe und ETL-Herausforderungen verursacht werden. Bei der Verwendung komplexer Berechnungen in Datenbanken oder Dashboards können falsche Daten zu leeren Zellen, unerwarteten Nullwerten oder sogar falschen Berechnungen führen, was die Informationen weniger nützlich macht und Manager an der Integrität der Informationen zweifeln lassen. Um das Problem nicht zu vereinfachen, aber wenn ein Manager einen Bericht über die Budgetauslastung erhält, bevor die Budgetzahlen rechtzeitig verarbeitet werden, führt die Berechnung des Umsatzes im Vergleich zum Budget zu einem Fehler.
Datenprobleme verwalten – proaktiv
BI-Teams möchten der Zeit voraus sein und Benachrichtigungen über jedes Datenproblem erhalten, bevor Informationen an die Endbenutzer geliefert werden. Da eine manuelle Überprüfung nicht möglich ist, hat einer der größten Einzelhändler ein Programm zur Datenqualitätssicherung (DQA) entwickelt, das Dashboards und Flash-Berichte automatisch überprüft Bevor der Geschäftsführung übergeben.
Planungstools wie Control-M oder JobScheduler sind Tools zur Workflow-Orchestrierung, die verwendet werden, um Cognos-Berichte und -Dashboards zu starten, die an Geschäftsleiter geliefert werden. Berichte und Dashboards werden basierend auf bestimmten Auslösern bereitgestellt, beispielsweise dem Abschluss eines ETL-Prozesses oder in Zeitintervallen (stündlich). Mit dem neuen DQA-Programm fordert das Scheduling-Tool MotioCI um die Daten vor der Auslieferung zu testen. MotioCI ist ein Versionskontroll-, Bereitstellungs- und automatisiertes Testtool für Cognos Analytics, das Berichte auf Datenprobleme wie leere Felder, falsche Berechnungen oder unerwünschte Nullwerte testen kann.
Interaktion zwischen dem Planungstool Control-M, MotioCI und Cognos Analytics
Da Berechnungen in Dashboards und Flash-Berichten ziemlich komplex sein können, ist es nicht möglich, jedes einzelne Datenelement zu testen. Um dieses Problem anzugehen, beschloss das BI-Team, den Berichten eine Validierungsseite hinzuzufügen. Diese Validierungsseite listet die kritischen Daten auf, die verifiziert werden müssen, bevor Analysen an die verschiedenen Geschäftsbereiche geliefert werden. MotioCI muss nur die Validierungsseite testen. Selbstverständlich sollte die Validierungsseite nicht in der Lieferung an Endbenutzer enthalten sein. Sie dient ausschließlich internen BICC-Zwecken. Der Mechanismus zum Erstellen dieser Validierungsseite nur für MotioCI erfolgte durch intelligente Eingabeaufforderung: Ein Parameter steuerte die Erstellung der Berichte oder die Erstellung der Validierungsseite, die MotioCI verwenden würde, um den Bericht zu testen.
Integration von Control-M, MotioCI, & Cognos Analytics
Ein weiterer komplexer Aspekt ist das Zusammenspiel zwischen dem Scheduling-Tool und MotioCI. Der geplante Job kann nur Anforderung Informationen, es kann nicht erhalten Information. Deswegen, MotioCI würde den Status der Testaktivitäten in eine spezielle Tabelle seiner Datenbank schreiben, die vom Scheduler häufig angepingt wird. Beispiele für Statusmeldungen wären:
- „Komm später wieder, ich bin noch beschäftigt.“
- "Ich habe ein Problem gefunden."
- Oder wenn der Test bestanden ist: „Alles gut, senden Sie die analytischen Informationen.“
Die letzte kluge Designentscheidung bestand darin, den Verifizierungsprozess in separate Jobs aufzuteilen. Der erste Job würde nur den DQA-Test der Analysedaten ausführen. Der zweite Job würde Cognos veranlassen, die Berichte zu versenden. Für verschiedene Aufgaben werden Planungs- und Prozessautomatisierungstools auf Unternehmensebene verwendet. Es führt täglich viele Jobs aus, nicht nur für Cognos und nicht nur für BI. Ein Betriebsteam würde die Jobs kontinuierlich überwachen. Ein Datenproblem, identifiziert durch MotioCI, könnte zu einer Korrektur führen. Da im Einzelhandel jedoch Zeit ein kritischer Faktor ist, kann das Team nun entscheiden, die Berichte zu versenden, ohne den gesamten DQA-Test erneut durchzuführen.
Schnelle Bereitstellung der Lösung
Der Start eines Data-Quality-Projekts im Herbst ist immer mit extrem hohem Zeitdruck verbunden: Der Black Friday zeichnet sich ab. Da dies eine umsatzstarke Zeit ist, möchten die meisten Einzelhandelsunternehmen keine IT-Änderungen vornehmen, um das Risiko von Produktionsunterbrechungen zu verringern. Daher musste das Team die Ergebnisse vor diesem IT-Einfrieren in die Produktion liefern. Um das Multi-Zeitzonen-Team des Kunden zu gewährleisten, Motio und unser Offshore-Partner Quanam haben ihre Fristen eingehalten. Eine agile Strategie mit täglichen Stand-ups führte zu dem Projekt, das schneller Ergebnisse lieferte als geplant. Die Prozesse zur Datenqualitätssicherung wurden alle innerhalb von 7 Wochen implementiert und nutzten nur 80 % des zugewiesenen Budgets. Das umfassende Wissen und die „Hands-on“-Ansatz waren ein treibender Faktor für den Erfolg dieses Projekts.
Analytics ist der Schlüssel für Einzelhandelsmanager während der Weihnachtszeit. Durch die automatische Prüfung und Verifizierung der Informationen ist unserem Kunden ein weiterer Schritt gelungen, seinen Kunden weiterhin qualitativ hochwertige, trendige Produkte zu erschwinglichen Preisen anzubieten.
