In der dynamischen Welt des E-Commerce ist die Verwaltung von Umsatzsteuer und Finanzbuchhaltung oft eine Herausforderung. Mit einer Vielzahl von Transaktionen, die über verschiedene Plattformen und Ländergrenzen hinweg stattfinden, kann es schwierig sein, den Überblick zu behalten und die Compliance zu gewährleisten. Hier kommt Taxdoo ins Spiel, eine führende Plattform, die diese Herausforderungen meistert und den Prozess für Online-Händler und Steuerberater vereinfacht.
Taxdoo: Eine umfassende Lösung
Taxdoo ist eine automatisierte Plattform, die speziell entwickelt wurde, um die Umsatzsteuer-Compliance im E-Commerce zu vereinfachen. Sie sammelt und analysiert Verkaufsdaten, bereitet diese für die Finanzbuchhaltung auf und ermittelt die Umsatzsteuerschuld – und das europaweit. Mit Taxdoo können Händler bis zu 80% ihrer Zeit sparen, da keine manuellen Uploads mehr erforderlich sind. Die Daten werden lückenlos übermittelt, sodass die Umsätze fortlaufend und automatisiert analysiert und aufbereitet werden können.
Add-ons und Schnittstellen
Taxdoo bietet eine Reihe von Add-ons, die es Händlern ermöglichen, grenzüberschreitend zu verkaufen, EU-weite Lager zu nutzen und eine saubere und konsistente Buchhaltung zu führen. Darüber hinaus bietet Taxdoo Schnittstellen zu den gängigsten Marktplätzen, Shop- und ERP-Systemen wie Amazon, Shopify, eBay, Zalando und vielen mehr. Dies ermöglicht eine automatische Übertragung aller Transaktionsdaten ohne manuellen Aufwand.
Sicherheit und Skalierbarkeit
Mit Taxdoo können Händler sicher sein, dass ihre Daten korrekt ausgewertet und konsistent in die Finanzbuchhaltung übermittelt werden. Die Plattform übernimmt die komplette Abwicklung der Umsatzsteuerpflichten in der EU und Großbritannien, einschließlich OSS-Export, Registrierungen im Ausland und der Abgabe aller Meldungen. Dies ermöglicht es Händlern, sorgenfrei ausländische Warenlager zu nutzen und neue Märkte zu erschließen.
Fazit
Mit Taxdoo können Online-Händler und Steuerberater die Herausforderungen der Umsatzsteuer und Finanzbuchhaltung im E-Commerce meistern. Von der automatisierten Datenauswertung über Add-ons und Schnittstellen bis hin zur Sicherheit und Skalierbarkeit bietet Taxdoo eine umfassende Lösung, die Zeit spart und den Arbeitsaufwand reduziert. Mit Taxdoo können Sie sich auf das konzentrieren, was wirklich zählt: Ihr Geschäft zu wachsen und zu gedeihen.
Die Datenanalyse ist ein Prozess, bei dem Rohdaten in nützliche Informationen umgewandelt werden. Sie nutzt statistische Methoden, um aus Einzeldaten verschiedene Kenngrößen und wertvolle, zusammenhängende Informationen zu generieren. Dieser Prozess hilft Unternehmen, das Maximum an Informationen aus ihren Daten zu heben und ihr Potential voll auszuschöpfen.
Methoden der Datenanalyse
Es gibt vier Hauptmethoden der Datenanalyse: Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics.
Descriptive Analytics konzentriert sich darauf, was in der Vergangenheit passiert ist. Es analysiert historische Daten, um Muster und Trends zu identifizieren.
Diagnostic Analytics vergleicht historische Daten mit weiteren Datensätzen, um zu verstehen, warum etwas passiert ist.
Predictive Analytics wirft einen Blick in die Zukunft. Es nutzt Daten, Algorithmen und Maschinenlernen, um Trends, Tendenzen und Abweichungen von Normwerten zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen.
Prescriptive Analytics schlägt vor, welche Maßnahmen das Unternehmen ergreifen soll, um bestimmte Ziele zu erreichen oder Probleme zu lösen.
Datenanalyse im E-Commerce und B2B-Vertrieb
Im E-Commerce und B2B-Vertrieb kann die Datenanalyse dazu beitragen, das Kundenverhalten besser zu verstehen, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die Verkaufsstrategien zu optimieren. Hier sind einige Beispiele, wie Datenanalyse in diesen Bereichen angewendet werden kann:
Kundensegmentierung: Durch die Segmentierung der Kunden in verschiedene Gruppen basierend auf ihren Eigenschaften und Verhaltensweisen können Unternehmen personalisierte Marketingstrategien entwickeln und ihre Produkte oder Dienstleistungen effektiver verkaufen.
Churn-Analyse: Die Churn-Analyse hilft Unternehmen zu verstehen, warum Kunden ihre Dienste kündigen und welche Maßnahmen ergriffen werden können, um die Kundenbindung zu erhöhen.
Next Best Offer: Mit Predictive Analytics können Unternehmen jedem Kunden das richtige Angebot machen, um den Umsatz zu erhöhen und die Kundenbindung zu stärken.
Kundenwertanalyse: Die Kundenwertanalyse zeigt, wie wertvoll ein Kunde für das Unternehmen ist. Sie berücksichtigt Faktoren wie den Einzahlungsüberschuss, die Kundenbindung, die Loyalität und das Referenzpotential.
Die Datenanalyse ist ein mächtiges Werkzeug, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Geschäftsstrategien zu optimieren und ihre Ziele zu erreichen. Mit der richtigen Anwendung der Datenanalyse können E-Commerce- und B2B-Unternehmen ihre Effizienz und Rentabilität erheblich steigern.
Künstliche Intelligenz (KI) wird in der heutigen digitalen Welt immer präsenter und wirkt sich auf nahezu alle Bereiche unseres Lebens aus – darunter auch der E-Commerce. Doch was genau bedeutet der Einsatz von KI im E-Commerce und wie können Marken davon profitieren? In diesem Artikel beleuchten wir die Schlüsselanwendungen von KI im E-Commerce und wie sie Unternehmen zugutekommen können1.
Was ist Künstliche Intelligenz?
Bevor wir die Anwendungsfälle von KI im E-Commerce einsteigen, ist es wichtig, zu verstehen, was KI ist. Es gibt keine genaue Definition, aber KI – im Englischen auch Artificial Intelligence (AI) genannt – ist im Allgemeinen ein Teilbereich der Informatik, der sich darauf konzentriert, Computern und Systemen intelligentes Denken und Lernen beizubringen. KI basiert auf Algorithmen, die Entscheidungen treffen, Probleme lösen und komplexe Zusammenhänge verstehen können. Durch maschinelles Lernen verbessern sich diese Algorithmen kontinuierlich.
Anwendungsfälle von KI im E-Commerce
1️⃣ Personalisierung: KI wird Händlern helfen, personalisierte Erlebnisse für Kunden an jedem Berührungspunkt zu schaffen. Von personalisierten Produktempfehlungen bis zu maßgeschneiderten Angeboten wird KI es Händlern ermöglichen, individualisierte Erlebnisse zu schaffen, die die Kundentreue fördern.
2️⃣ Datenqualität: KI kann automatisch unvollständige oder inkonsistente Daten identifizieren und korrigieren, indem es Regeln und Muster erkennt. Oder aber bei der Erkennung von Duplikaten und bei der Zusammenführung von Datensätzen helfen.
3️⃣ Recommendation: KI kann bei der Empfehlung von Produkten helfen, indem sie Daten wie Kaufhistorie und Suchanfragen analysiert. Basierend auf diesen Erkenntnissen kann die KI gezielte Empfehlungen aussprechen und so den Umsatz steigern.
4️⃣ Zielgruppenspezifischer Content: KI kann auch dazu beitragen, den Content besser auf die Bedürfnisse der Kunden abzustimmen, um das Einkaufserlebnis im Online-Shop zu verbessern. Dies kann zu qualitativeren und relevanteren Inhalten führen, die Bindung zu den Kunden stärken und den Umsatz steigern.
5️⃣ Dynamische Preisoptimierung: KI kann helfen, den optimalen Preis für ein Produkt zu bestimmen, indem sie Daten wie Nachfrage, Wettbewerb und Kundenverhalten analysiert. Basierend auf diesen Erkenntnissen kann die KI dynamische Preisänderungen vornehmen, um den Umsatz zu maximieren.
6️⃣ Personalisiertes Sortiment: KI kann das Sortiment eines Online-Shops auf der Grundlage von Kundendaten und Trends optimieren. Basierend auf dem Kaufverhalten der Kunden kann die KI personalisierte Empfehlungen für Produkte aussprechen und das Sortiment entsprechend anpassen.
7️⃣ Prognosen & Analysen: KI kann auch dazu genutzt werden, verschiedene Ereignisse im Onlineshop vorherzusagen, zum Beispiel um bei der Verwaltung von Warenbeständen zu helfen und Lieferengpässe oder hohe Lagerkosten zu vermeiden. Darüber hinaus kann KI auch für automatisierte Preisoptimierungen oder Produktinnovationen genutzt werden
Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie KI die Handelsbranche transformieren wird. Das Potenzial von KI im Handel ist grenzenlos, und ich freue mich darauf zu sehen, wie Händler diese Technologie weiterhin nutzen werden, um das Wachstum zu fördern und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Übrigens, um das volle Potenzial von KI zu nutzen, achte dringend darauf, dass du dich auf deine Daten verlassen kannst. Korrekte, verlässliche und strukturierte Daten sind für alle deine Daten-Ideen und -Anwendungsfälle essentiell.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI im E-Commerce eine Vielzahl von Möglichkeiten bietet, um effizienter und kundenorientierter zu arbeiten, den Umsatz zu steigern und das Einkaufserlebnis für Kund:innen zu verbessern. Dabei ist es jedoch wichtig, den Datenschutz zu beachten und transparent zu kommunizieren, wie die Kundendaten genutzt werden.
Führender B2B-Großhändler Branche: Hygiene & Reinigungsmittel, PSA und medizinische Hilfsmittel
450.000 Artikel in 1800 Kategorien
500.000 regionale und nationale Kunden
25 Standorte Deutschlandweit
65.000.000 individuelle Preise
Ausgangslage
Diverse Systemen, die Daten halten und verarbeiten.
Darunter: Eine eigenentwickeltes Warenwirtschaftssystem-Bestandssystem (WaWi/ERP), offener und geschlossener B2B-Shop, Marketingautomation bzw. Customer Data Plattform (CDP).
Ziel
Grundlage für Rückgewinnungs- und zukünftige personalisierte Marketingmaßnahmen über Marketing- bzw. Customer Data Plattform.
Lösung
Daten über Datensynchronisation mit Kafka und Event-Streams aus diversen Systemen zusammengeführt, veredelt und bereitgestellt.
In einer sich immer weiter digitalisierenden Welt haben wir für unseren Kunden und Partner, igefa, ein System entwickelt, das den entscheidenden Wettbewerbsvorteil auf dem Markt bietet.
Daten – sie sind nicht nur ein essentieller Bestandteil in der modernen Wirtschaft, sie sind der Schlüssel für zukünftigen Erfolg. Wir haben dieses Wissen genutzt und mit der Synchronisation diverser Systeme den Grundstein gelegt, um Daten wertstiftend einzusetzen.
Die igefa ist ein führender B2B-Großhändler für Hygiene & Reinigungsmittel, PSA und medizinische Hilfsmittel. Mit 450.000 Artikeln in 1800 Kategorien beliefert igefa etwa eine halbe Million regionale und nationale Kunden. Seit über vier Jahrzehnten setzt das Unternehmen auf hohe Servicestandards und schnelle, flexible Lösungen – Qualität, Nachhaltigkeit und Kundenorientierung sind dabei stets im Fokus.
Doch in einer Zeit, in der 71 Prozent der Verbraucher von Unternehmen erwarten, dass sie als Individuen wahrgenommen und ihre Interessen erkannt werden, reicht das nicht mehr aus. So stellte sich igefa der Herausforderung, in die neue Ära der Personalisierung einzutauchen, die von der zunehmenden Bedeutung von Daten und Technologie angetrieben wird.
Wir entwickelten ein System, das eine Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführt, diese Daten veredelt und sie in Emarsys, einer führenden Marketing- und Customer-Data-Plattform, bereitstellt. Unser Ziel war es, igefa zu ermöglichen, personalisierte und gezielte Kommunikationsmaßnahmen durchzuführen, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Interessen ihrer Kunden zugeschnitten sind.
Durch den Einsatz modernster Technologien konnten wir erfolgreich 250.000 Kontakte synchronisieren und dabei 36 verschiedene Kunden- und Kontaktinformationen übertragen. Die ständige Synchronisation der Daten ermöglicht es dem Marketingteam von igefa, stets auf dem neuesten Stand der Kundeninformationen zu bleiben und so gezielte, personalisierte Marketingmaßnahmen durchzuführen.
Dieser Übergang zur Personalisierung stellt einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil für igefa dar. Denn, Unternehmen, die Personalisierung erfolgreich anwenden, können einen Umsatzzuwachs von 6 bis 10 % erzielen, so eine Studie der Boston Consulting Group. Und laut Accenture kaufen 91 % der Verbraucher eher von Marken, die ihnen relevante Angebote und Empfehlungen bieten.
Mit unserer Unterstützung konnte igefa den Grundstein legen, um in eine neue Ära des Handels einzutauchen und die Möglichkeiten der Datenverarbeitung und gezielten Nutzung voll ausschöpfen. Die Erfolgsgeschichte von igefa zeigt, wie der richtige Einsatz und die richtige Anwendung von Daten im Handel und E-Commerce zu beeindruckendem Erfolg führen kann.
Der Schlüssel und die Zukunft des Handels ist es, Daten zu verarbeiten und gezielt zu nutzen. Sie ermöglichen es Händlern, ihren Wettbewerbsvorteil auszubauen, bessere Entscheidungen zu treffen, ihre Kunden besser zu verstehen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Darüber hinaus eröffnen sie neue Geschäftsmodelle und Umsatzkanäle.
Die Zukunft des Handels liegt in der Nutzung von Daten – und igefa ist bereit, diese Zukunft zu gestalten.
Um den Wert deiner Daten voll auszuschöpfen, ist es entscheidend, eine zentralisierte Datenspeicherung zu haben und gleichzeitig einen flexiblen Zugang zu ermöglichen.
Gerade im Analyse-, Visualisierungs- oder Reporting-Bereich, aber auch dem Marketing ist der Einsatz von ELT essentiell.
In folgendem Blog-Post habe ich für dich die Unterschiede zwischen ETL und ELT, als auch die Vor- und Nachteile festgehalten.
Ein Direktvergleich: ETL vs. ELT
Effiziente Datenintegration: ETL vs. ELT – Unterschiede und Vor- und Nachteile im Vergleich
ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) sind Methoden der Datenintegration.
The Buchstaben stehen bei beiden Methoden für das Selbe: Extrahieren, Transformieren und Laden
Extrahieren: Extrahieren bezieht sich auf den Prozess des Abrufens von Daten aus einer Quelle oder einem Datenproduzenten, wie einer Datenbank, einer XML, Excel oder einem anderen Dateiformat oder einer Softwareanwendung.
Transformieren: Unter Transformation versteht man den Prozess der Konvertierung des Formats oder der Struktur eines Datensatzes in das Format eines Zielsystems.
Laden: Unter Laden versteht man den Vorgang, einen Datensatz in ein Zielsystem zu überführen.
Die Hauptaufgabe beider Methoden besteht im wesentlichen darin, Daten von einem Ort zum anderen zu übertragen.
Der wichtigste Unterschied, bei ETL werden die Daten vor dem Laden in das Zielsystem umgewandelt, während sie bei ELT erst danach umgewandelt werden.
ETL
ETL ist ein Akronym für “Extrahieren, Transformieren und Laden” und beschreibt die drei Stufen der traditionellen Datenpipeline. Dabei werden Rohdaten aus der Quelle extrahiert, in einem sekundären Verarbeitungsschritt transformiert und anschließend in eine Zieldatenbank geladen.
Diese Methode wurde in den 1970er-Jahren entwickelt und ist nach wie vor bei On-Premise-Datenbanken mit begrenztem Speicher und begrenzter Verarbeitungsleistung weitverbreitet.
ETL Visualisierung
In der Vergangenheit und vor dem Aufkommen der modernen Cloud war ETL notwendig, weil Speicherplatz und Rechenleistung begrenzt und entsprechend kostenintensiv waren.
ETL ermöglichte es Unternehmen, weniger ihrer knappen technologischen Ressourcen (Rechenleistung und Speicherplatz) zu verwenden. Für alles, was man an Bandbreite und Speicherplatz einsparen konnte, musste man wiederum Unmengen an Geld für Entwickler:innen ausgeben.
Hauptproblem
Das Hauptproblem war der Mangel an Standardisierung. Die Verwendung von ETL bedeutete, dass Daten-Pipelines auf der Grundlage jeder Datenquelle und jedes Ziels meist individuell entworfen und entwickelt werden mussten. Das bedeutete, dass man Entwickler:innen mit den richtigen Fähigkeiten brauchte, um Daten-Pipelines zu erstellen, zu pflegen und weiterzuentwickeln, sobald sich die Datenquellen ändern und weiterentwickeln.
ELT
ETL steht für “Extrahieren, Laden und Transformieren”.
Dabei handelt es sich um eine Methode zur Datenaufnahme, bei der Daten aus mehreren Quellen in ein Cloud-Data-Warehouses – Snowflake, Amazon Redshift und Google BigQuery -, Data Lake oder einen Cloud-Speicher übertragen werden. Von dort aus können die Daten je nach Bedarf für verschiedene Unternehmenszwecke und Anwendungsfälle umgewandelt und verwendet werden.
Im Gegensatz zu ETL müssen beim Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT) vor dem Ladevorgang keine Datenumwandlungen vorgenommen werden.
ELT Visualisierung
Der Nutzen von ELT ist mit der zunehmenden Dynamik, Geschwindigkeit und Menge der Daten explodiert. Und sie wird durch eine zunehmend erschwingliche Cloud-Infrastruktur ermöglicht.
Außerdem erfordert ELT im Gegensatz zu ETL weniger technische Mitarbeitende. Durch die Trennung von Extraktion und Transformation ermöglicht ELT Analysten, Transformationen mit SQL durchzuführen. Diese Idee ist der Schlüssel zum Erfolg von ELT, da sie es mehr Abteilungen ermöglicht, ihren Datenzugriff selbst zu verwalten.
Ein wesentlicher Aspekt, warum ELT so viel weniger arbeitsaufwendig ist, besteht darin, dass es eine größere Standardisierung ermöglicht.
Techniker:innen und Entwickler:innen können auf vorgefertigten Extraktions- und Ladelösungen für gängige Datenquellen aufbauen. Und für individuelle und kompliziertere Datenquellen können sie das Fachwissen externer Anbieter und die standardisierten Grundlagen von bestehenden Systemen zurückgreifen.
Vorteil
Weniger Arbeitsaufwendig
Kosteneffizienter
Geschwindigkeit: Daten und Informationen immer bereit zur Verwendung
Weniger Entwickler:innen und Techniker:innen benötigt
Was sind die Vorteile von ELT versus ETL?
Mit der ETL-Methode jedoch, bei der die Daten umgewandelt werden, bevor sie in Ihr Zielsystem geladen werden, gehst du bereits im Vorhinein von Annahmen darüber aus, wie diese Daten in der Zukunft verwendet werden.
Wenn sich die Anforderungen ändern, muss die gesamte ETL-Pipeline angepasst werden. Das erfordert unter Umständen spezielle Kenntnisse, erhöhte Sicherheitsberechtigungen und Unterstützung von Expert:innen.
Das ETL-Paradigma entstand in den 1970er Jahren und wurde in der Vergangenheit verwendet, um Daten zu entfernen und/oder zu ändern, bevor sie an ein Ziel gesendet wurden. Das Entfernen von Daten war in der Vergangenheit aufgrund der hohen Kosten für die Rechenleistung und Speicherung notwendig. Die Kosten für die Rechen- und Speicherleistung sind jedoch im Laufe der Jahre drastisch gesunken, wie die folgende Abbildung zeigt. Dadurch sind ELT-Pipelines, die sowohl die Rohdaten als auch die umgewandelten Daten am Zielort speichern, wirtschaftlich rentabel geworden.
Historical computer memory and storage costs
Im Gegensatz zu ETL entspricht der ELT-Ansatz der Realität des sich schnell ändernden Datenbedarfs. Da der ELT-Prozess die Daten nach dem Laden umwandelt, ist es nicht erforderlich, im Voraus genau zu wissen, wie die Daten verwendet werden – neue Umwandlungen können an den Rohdaten vorgenommen werden, wenn der Bedarf entsteht.
Darüber hinaus können Analysten immer auf die ursprünglichen Rohdaten zugreifen, da deren Integrität durch nachfolgende Transformationen nicht beeinträchtigt wird.
Dies gibt den Analysten Unabhängigkeit von den Entwicklern und der IT, da es nicht notwendig ist, die Pipelines zu ändern. Wenn am Zielort eine unveränderte Rohfassung der Daten vorhanden ist, können diese Daten umgewandelt werden, ohne dass eine erneute Synchronisierung der Daten aus den Quellsystemen erforderlich ist.
Fazit
Der wichtigste Unterschied zwischen beiden Methoden besteht darin, dass bei ETL die Daten vor dem Laden in das Zielsystem transformiert werden, während sie bei ELT erst nach dem Laden umgewandelt werden.
Businessanforderungen und Anforderungen an die Datenanalyse ändern sich schnell.
Daher ist ELT gerade im Analyse, Visualisierungs- oder Reporting-Bereich, aber auch Marketing essentiell.
Daten-Endanwender:innen, also Personen, die Reports erstellen, (Daten Analysten, Business Analysten, das Marketing etc.) benötigen einen flexiblen Zugriff auf diese Daten.
Denn nur dadurch können deine Daten wertstiftend für Visualisierungen und Reports für den Vertrieb, das Service-Team und das Management oder das Marketing, für Marketingmaßnahmen und Marketingautomatisierung eingesetzt werden.
Daher lässt sich im Fazit sagen, dass ETL und ELT beide Methoden zur Integration von Daten sind, die in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden können.
Was sind die entscheidenden Komponenten, um heute modernes Datenmanagement in dein Handelsunternehmen zu integrieren?
Um heute modernes Datenmanagement zu betreiben, benötigt man eine Vielzahl von unterschiedlichen Anwendungen aus dem „modern data stack“. Diese Anwendungen bewegen sich meist in ihrer eigenen Kategorie und erfüllen einen speziellen Zweck.
Was sind die entscheidenden Komponenten, um ein holistisches Gesamtkonstrukt zu erschaffen und die Grundlage für ein modernes Datenmanagement zu bilden.
Durch die folgenden drei Schritte eröffnest du dir und deinem Handelsunternehmen ganz neue Möglichkeiten:
Integration: Datensynchronisation
Speicherung: Data Warehouse
Visualisierung: Business Intelligence
1. Integration: Datensynchronisation – der zentrale Knotenpunkt für den bidirektionalen Austausch
Mit dem Aufbau der Datensynchronisation wird die Grundlage und der wesentlichste Teil eines modernen Datenmanagements gesetzt. Dabei ist wichtig darauf zu achten, dass Standards verwendet werden, um eine einfache Integration, Wartung und Weiterentwicklung gewährleisten zu können.
Datensynchronisation ermöglichen dir und deinem Handelsunternehmen, Daten bidirektional und in Echtzeit mit deinen Systemen auszutauschen.
Hierzu gehört unter anderem der Austausch in Anwendungen, wie einem Produktinformationsmanagement (PIM) zum Verwalten der Produktinformationen oder einem Customer Relationship Management (CRM) für die vertrieblichen Kundendaten oder Marketinganwendungen.
Zudem müssen Kundensysteme wie Bestellplattformen oder Shopsysteme als auch Kundeninformationssysteme zum Verwalten von den eigenen Daten und Informationen mit Daten beliefert werden.
Wesentlich dabei ist jedoch nicht nur der Austausch in eine Richtung. Zentrale Datensynchronisation synchronisiert auch Daten wie Bestellungen, Adressen und wesentliche Kundendaten aus Kundensystemen, wie Enterprise Resource Planning (ERP) oder Shopsystemen in die Anwendungen in deinem Unternehmen.
Ein bidirektionaler Austausch ist essentiell, um die Datenaktualität in allen Systemen zu gewährleisten.
2. Speicherung: Die zentrale Datenhaltung und -speicherung in einem Data Warehouse
Die Kosten von Cloud-Datenspeichern haben sich in der Vergangenheit drastisch reduziert. Demnach werden in der Regel alle Unternehmensdaten in einem Data Warehouse gespeichert. Diese werden meist überELT-Prozesse in der Datenintegration zur weiteren Verwendung unstrukturiert in einem Cloud-basierten Data Warehouse gespeichert.
Anschließend können diese Daten für BI (Business Intelligence)– oder Machine Learning-Aktivitäten verwendet werden, um Analysen zu erstellen und die Daten wertschöpfend zu nutzen.
Tools: Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift
3. Visualisierung: Nutze die Potentiale deiner Daten durch Business Intelligence
Die Daten aus dem Warehouse können nun bereits genutzt werden.
Mit einem Business Intelligence (BI) Tool können Unternehmen ihre Daten analysieren und anschließend mithilfe von Dashboards visualisieren.
Der Zugriff auf Daten über BI-Anwendungen eröffnet dir und deinen Mitarbeitenden ganz neue Möglichkeiten. Der Außendienst kann sich besser auf Gespräche vorbereiten, um den Kund:innen eine umfassendere Beratung zu bieten. Der Innendienst wiederum kann die Unterstützung und das Anleiten der Kund:innen am Telefon verbessern. Das Management bekommt Reports und Informationen zu vergangenen, aktuellen und kommenden Ereignissen.
Die Zugriffsmöglichkeit für alle Mitarbeitenden im Unternehmen sollte dabei dringend gewährleistet sein. Für alle Personen im Unternehmen sollten datenbasierte Entscheidungen möglich sein. Durch die entsprechende BI-Anwendung wird die Self-Service-Mentalität im Unternehmen stark gefördert.
Tools: Metabase, Power BI, Tableau
Wrap Up
Die Integration der Datensynchronisation ist im Wesentlichen der entscheidende Grundstein für ein modernes Datenmanagement. Um den der Wert deiner Daten und des modernen Datenmanagements noch weiter auszuschöpfen und dir und deinem Team neue Möglichkeiten zu eröffnen, benötigt es einer zentralen Datenspeicherung für alle relevanten Unternehmensdaten, als auch der Visualisierung und Auswertung deiner Daten.
👉🏼 Bestandsmanagement – Echtzeit-Informationen über Lagerbestände und Verkaufszahlen ermöglichen es Unternehmen, schnell auf Veränderungen in der Nachfrage und im Angebot zu reagieren und Lieferengpässe zu vermeiden.
✌🏼 Preisanpassungen – In schnelllebigen Märkten, wie dem Handel, können Echtzeit-Daten dabei helfen, Preise an aktuelle Marktbedingungen anzupassen und die Nachfrage zu steigern. Gerade im B2B sind individuelle und kundenspezifische Preisanpassungen in Echtzeit essentiell.
👉🏼 Personalisierung – Echtzeitdaten ermöglichen es Unternehmen, das Verhalten ihrer Kunden in Echtzeit zu analysieren und auf dieser Basis personalisierte Angebote und Dienstleistungen zu erstellen.
👉🏼 Omnichannel – Echtzeitdaten sind für die Verzahnung der Kanäle entscheidend. Gerade, wenn ship-from-store, connected retail (Bez. Zalando), connected commerce (Bez. Otto) oder click-and-collect angeboten werden.
👉🏼 Marketing – Echtzeitdaten ermöglichen es Unternehmen, ihre Marketingkampagnen in Echtzeit zu optimieren und auf Veränderungen in der Nachfrage zu reagieren.
Insgesamt sind Echtzeitdaten ein leistungsfähiges Instrument für den Handel. Echtzeitdaten ermöglichen Händlern, fundierte und rechtzeitige Entscheidungen zu treffen, um die Effizienz zu verbessern, Kosten zu minimieren und die Umsätze zu steigern.
Stell dir mal vor, du hast deine Anwendungen und Systeme miteinander verbunden und jetzt fällt eines oder mehrere dieser Systeme aus, was ist die Folge?
Es scheint trivial, aber eines der grundlegendsten Elemente ist die Sicherstellung und Ausfallsicherheit des Datentransports und der Übertragung von einem System in ein anderes.
In der Regel liegen nicht alle Systeme oder Anwendungen in deiner Hand oder unter deiner Kontrolle. In jedem System kann es passieren, dass Probleme auftreten, die Systeme ausfallen oder ein System gewartet wird, wodurch die Systeme nicht mehr erreichbar sind.
Diese Probleme treten in der Regel plötzlich und ohne Mitteilung des System-Anbieters auf.
Das kann unter anderem zufolge haben:
Die Bestellung kommt nicht in deinem ERP oder den Logistik- und Dispositionssystemen an. Dadurch kann die Bestellung nicht, wie vereinbart, ausgeliefert werden.
Deine Kund:innen können nicht bestellen, weil die Bestellsysteme nicht die richtigen Informationen bereitstellen oder im schlimmsten Fall sogar ausfallen.
Das sind nur zwei Beispiele von vielen möglichen Szenarien, die zu Unzufriedenheiten der Kund:innen führen können oder unnötige Aufwände für den Vertrieb oder das Service-Team zur Folge haben und im schlimmsten Fall sogar in Umsatzverlust resultieren.
Daher ist es ausschlaggebend, wenn Anwendungen miteinander verbunden sind, dass die Daten in den Zielsystemen ankommen.
Eines von vielen Vorteilen von Kafka und Event-Streams ist die hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz.
Was bedeutet das?
Kafka speichert sich, Daten und Events, bis zu einem von dir konfigurierbaren Zeitraum.
Selbst wenn etwas schiefgeht, wie Netzwerkprobleme oder Anwendungs- und Systemausfälle, weiß Kafka automatisch, an welcher Stelle die Daten gelesen und weiterverarbeitet werden müssen, sobald die Systeme wieder verfügbar sind.
Hinzukommend können deine Anwendungen und Systeme gewartet werden, ohne, dass Daten verloren gehen.
Wenn die Systeme wieder hochfahren und online sind, werden die Daten automatisch genau an dem Punkt abgeholt, an dem das System ausgefallen ist.
In einem modernen Datenmanagement übernimmt Kafka über Event-Streams die Sicherstellung des Datentransports und der Übertragung für dich.
Du brauchst dir also keine Gedanken darüber machen, ob die Daten in den Zielsystemen ankommen, sondern kannst dich uneingeschränkt auf deine Kund:innen konzentrieren.
Handelsunternehmen sammeln über die Zeit viele wertvolle Informationen und Daten. Diese Daten können strategisch genutzt werden, z.B. zur besseren Beratung im Vertrieb (Innen-, Außendienst, Service und Customer Success), beim Erkennen von Markttrends, sowie für Auswertungen und Analysen und sind damit oft ein Wettbewerbsvorteil.
Denn heute gilt es für Verantwortliche im Handel mehr denn je, wichtige Geschäftsentscheidungen schneller, sorgfältiger und datenbasiert zu treffen, um erfolgreich zu sein.
Mit den richtigen Strategien und Tools sowie auf Basis exakter und zentralisierter Daten gelingt das ganz einfach – Business Intelligence sei Dank.
Doch was ist BI genau und welche Vorteile bietet dir BI?
Business Intelligence (BI) sind Prozesse, Technologien und Anwendungen, die eingesetzt werden, um fundierte, datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dabei helfen Business-Intelligence-Tools historische und aktuelle Daten zu analysieren und die Ergebnisse in intuitiv visueller Form zu präsentieren.
Somit können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung durch lückenlosen Einblick in die aktuellen und historischen Daten in ihrem Geschäftsfeld verbessern.
Datengetriebene Organisationen nutzen in der Regel BI-Tools, um auf Daten und Informationen meist aus einem zentralen Data Warehouse zuzugreifen. Diese werden genutzt, um Daten und Informationen zum richtigen Zeitpunkt abzurufen, zu analysieren und zukünftige Aktionen vorherzusehen.
BI als entscheidender Teil deines modernen Datenmanagements gibt dir die Möglichkeit ein aussagekräftiges und umfassendes Bild deiner Daten zu erhalten. Die im Unternehmen gespeicherten Daten sind von großem Wert. Dank ihnen kannst du wertvolle Informationen gewinnen.
Daraus kannst du datengesteuerte Aussage treffen, die Beratung deiner Kunden verbessern und strategische Entscheidungen ableiten.
Der Blick auf die Unternehmensdaten ermöglicht eine Beseitigung von Ineffizienzen sowie schnellen Reaktion auf Markt- und Lieferänderungen.
Für diese Aufgaben und Anwendungsfälle sind Business Intelligence Anwendungen optimal.
Der Begriff “Event” bezieht sich auf ein Ereignis (Event) in Datenquellen wie Datenbanken, mobilen Geräten, Cloud-Diensten und Softwareanwendungen. “Stream” hingegen ist die fortlaufende Übertragung dieser Ereignisse.
Häufig werden Event-Streams oder eine Reihe von Ereignissen auch als “Daten-Streams” bezeichnet.
Ein Event kann jede Aktion in Datenquellen oder Anwendungen sein. Zum Beispiel, wenn ein Produkt in den Warenkorb gelegt, ein Kaufprozess abgeschlossen oder Produkte angeschaut wird. Das sind meist direkte Aktionen einer Person. Externe Anwendung wiederum können aber auch Daten direkt in eine Datenbank schreiben oder über eine API übertragen und darüber ein Event auslösen, ohne, dass eine Aktion einer Person stattfinden muss.
Andere Anwendungen oder Systeme können nun auf diese Events hören oder sie abonnieren und reagieren, sobald diese ausgeführt wurden.
Mit den Events aus einem Stream können anschließend Aktionen ausgeführt werden, wie bspw. Analysen, Umwandlungen, Anreicherung und Aufnahme.
Event-Streams gewährleisten somit einen kontinuierlichen Datenfluss, damit die richtigen Informationen zur richtigen Zeit am richtigen Ort sind.
