Preview only show first 10 pages with watermark. For full document please download

Größter Daten-cube In Europa

   EMBED


Share

Transcript

INHALTSVERZEICHNIS CASE STUDY OTTO Größter Daten-Cube in Europa Cluster Reply realisiert mit OTTO Web-Analytics mit Microsoft. OTTO definiert den Begriff Web Analytics neu mit Einführung einer hochperformanten Microsoft-basierten BI-Lösung. Cluster Reply unterstützt das Projekt der OTTO-Fachbereiche mit Europas größtem Cube im Bereich der Analyse des online Kaufverhaltens und der Optimierung von Sortiment und Kampagnen. Erstmals kann mit topaktuellen Informationen im dynamischen High-Volume-Online-Business agiert werden. Von Single-Channel zu Multi-Channel OTTO-Pressebild Bekannt geworden über den klassischen Katalog hat sich OTTO zum größten deutschen Online-Händler für Fashion und Lifestyle entwickelt (B2C). Der Wandel zu einer eCommerce Driven Company erfordert eine deutliche Beschleunigung der Informationsströme. Die hohe Flexibilität und die Möglichkeiten einer umfassenden und durchgängigen Optimierung des Verkaufsangebots erfordern detaillierte und schnelle Kenntnis des Kaufverhaltens der Kunden sowie des Erfolgs von Marketing-Kampagnen. Insbesondere der einfachen Kombinierbarkeit von Informationen kommt in diesem Umfeld größte Bedeutung zu. High-end Business braucht High-end IT Die große Anzahl von Kunden, Artikeln und parallel durchgeführten Kampagnen führt zu einer enormen Datenmenge, die auf der anderen Seite einen äußerst wertvollen Informationsschatz zur Anpassung des Angebots an die Bedürfnisse der Kunden darstellt. Die bisherigen IT Systeme waren nicht in der Lage, diesen zu heben. OTTO entschied sich deshalb für die BITechnologie von Microsoft und damit für ein hochperformantes, optimal anpassbares und dabei intuitiv zu bedienendes Gesamtkonzept. Dabei wurden ausschließlich Standardkomponenten rund um den SQL Server eingesetzt, allerdings in einer beeindruckenden Konfiguration mit sechs integrierten Servern mit insgesamt 12 Terabyte Arbeitsspeicher. Die additiven Kennzahlen wie z.B. Umsatz wurden in einem multidimensionalen Ansatz realisiert, der für diesen Typ optimale Performance bietet. Äußerst performancekritisch erweisen sich im Allgemeinen semi-additive Kennzahlen wie die Anzahl der individuellen Kunden in einem Zeitabschnitt. Diese wurden in einem ROLAP-Modell mit Columnstore-Indizes umgesetzt. In den Analysis Services können beide Modelle in einem Cube kombiniert werden. OTTO-Pressebild Die alten Pfade verlassen Mit dieser Lösung sind die OTTO-Fachbereiche in der Lage, im Kundenmanagement und der eCommerce Analyse neue Wege zu gehen und im Category Management die vorhandene Informationsbasis in beliebiger Detailtiefe zu analysieren. Dabei sind sie bei der Erstellung von Analysen und neu-kombinierten Kennzahlen nicht mehr auf die IT angewiesen, sondern arbeiten hier selbständig mit vertrauten Front-End Werkzeugen wie Excel mit Zugang zu den Cube Daten. Die so entstandene, funktional erheblich erweiterte Lösung ist nun nicht nur wesentlich stabiler, performanter und flexibler als die bisherige, sondern auch deutlich kostengünstiger – sowohl in der Bereitstellung als auch im Betrieb. Somit hat sich der Microsoft SQL Server einen festen Platz in der BI-Plattformstrategie der OTTO-Gruppe erworben. Das Firmenprofil dieses Anbieters finden Sie auf Seite 84 OTTO-Pressebild 30 BARC-Guide Business Intelligence 2015