Schneller bessere Analysen erstellen

Einheitliche Datenbasis ermöglicht bei GlaxoSmithKline erstmals die Analyse von externen Daten aus unterschiedlichsten Quellen in einem System

GlaxoSmithKline ist weltweit eines der führenden Unternehmen für verschreibungspflichtige Arzneimittel und Gesundheitsprodukte für die Mund- und Zahngesundheit sowie die Selbstmedikation. GlaxoSmithKline Consumer Healthcare D-A-CH (Deutschland, Österreich und Schweiz) mit Sitz in Bühl, Baden, konzentriert sich auf den Bereich Gesundheitsprodukte und ist mit bekannten Marken wie Odol, Dr. Best, Sensodyne, Cetebe und Abtei Marktführer in den jeweiligen Segmenten.

René Schlageter, Data Warehouse Manager, und Harald Lingner, Customer Marketing Data Management und Operations Manager bei GlaxoSmithKline in Bühl, berichten, dass im Bereich der Datenanalyse bislang eine Vielzahl von Insellösungen mit verschiedenen, voneinander getrennten Systemen und Datenquellen existierte​.

​ „Zum Beispiel beziehen wir Marktforschungsdaten von Forschungsinstituten und Scannerdaten von unseren Handelspartnern. Bisher wurde hier mit unterschiedlichen Softwareanwendungen und Datenbanksystemen gearbeitet, wobei die einzelnen Mitarbeiter auf die verschiedenen Systeme zugreifen und die Daten teilweise per Hand verknüpfen mussten, um Analysen erstellen zu können. Vom Arbeitsaufwand her mussten etwa 80 Prozent der Zeit für die reine Datenverknüpfung aufgewendet werden, während lediglich 20 Prozent in die Analyse investiert werden konnten. Dieses Verhältnis wollten wir umkehren und erstmals für diesen Bereich ein einheitliches System schaffen, in dem wir sämtliche Daten verbinden und analysieren“, erläutert Lingner.

Da GlaxoSmithKline schon mehrere erfolgreiche Projekte mit dem Beratungsunternehmen DATA MART Consulting mit Sitz in Hamburg und ​​Neu-Isenburg abgeschlossen hatte, wurde das Unternehmen auch bei diesem Projekt mit der Umsetzung betraut. „Vom Zeitaufwand und vom Arbeitsaufwand her ist es einfach effektiver, mit einem bewährten Partner zusammenzuarbeiten. Positiv stellt sich für uns insbesondere das vielfältige Know-how von DATA MART dar, das sich nicht auf die Datenbank beschränkt, sondern auch den vollständigen ETLProzess, von der Extraktion über die Transformation bis zum Laden der Daten, abdeckt“, so Schlageter.

Die Entscheidung fiel schließlich für die Einführung der Analyse- und ReportingLösung Cognos PowerPlay als Frontend. Neben der hohen Performance war die Zukunftssicherheit ein wichtiges Entscheidungskriterium zugunsten von Cognos, da der Anbieter seine Produkte beständig weiterentwickelt. „Mit der Vereinheitlichung der Oberfläche unserer Analyse- und Reportingsysteme wollten wir auch die Lernkurve flach halten. Sämtliche Mitarbeiter müssen sich nur mit einem System auseinander setzen und die Standardberichte lassen sich mit einfachen Mitteln einem breiten Anwenderkreis zur Verfügung stellen“, so Schlageter weiter.

Das Projekt wurde Ende Januar mit einem Proof-of-concept gestartet. Bis Juni lagen bereits sämtliche Daten im System vor. Zunächst wurde es hauptsächlich vom Category Management zur Analyse der jeweiligen Kundendaten genutzt. „Cognos bietet hier sehr gute Möglichkeiten, den Zugriff anwenderabhängig zu gestalten. Das war für uns ein weiteres wichtiges Entscheidungskriterium, da es sich ja zum großen Teil um vertrauliche Daten handelt“, kommentiert Schlageter.

Die Grundlage für sämtliche Daten bildet eine Oracle-Datenbank, wobei die Extraktion der Daten aus den verschiedenen Quellen mit dem ETL-Tool DataStage von Ascential Software erfolgt. Die Cubes für PowerPlay als Frontend sollen wöchentlich erstellt und aktualisiert werden.

 „Dieser Zyklus ergibt sich daraus, dass wir unsere Daten von Kunden bekommen, die verschiedene Formate und insbesondere verschiedene zeitliche Detaillierungsgrade zugrunde legen. Derzeit haben wir bereits rund 20 Mio. Datensätze und wir können davon ausgehen, dass wir letztendlich 30 bis 35 Mio. Datensätze im System haben werden, wobei im Monat etwa 2 bis 3 Mio. hinzukommen werden“, erläutert Schlageter.

 
„Dabei handelt es sich um Marktforschungsdaten und Kundenscannerdaten aus Drogeriemärkten und Verbrauchermärkten. Es wird sich zeigen, wie weit es in den weiteren Schritten sinnvoll ist, Consumer-Paneldaten und Kunden-Bon-Daten einzubeziehen. Mit Sicherheit werden wir jedoch Promotion-Informationen hinzu nehmen, um die Grundlage für eine effiziente Analyse von Marketingkampagnen zu schaffen. Unser Ziel ist es, nicht nur Absatz und Umsatz, sondern auch die bestimmenden Faktoren für Veränderungen zu erklären. Von dieser Analyse der einzelnen Vermarktungsmechanismen erwarten wir uns hohe Kostensenkungs- bzw. Umsatzsteigerungspotentiale“, ergänzt Lingner.

„Die Datenqualität ist für den erfolgreichen Abschluss eines solchen Projektes mit Sicherheit entscheidend. Gerade bei​ externen Daten ist es häufig ein Problem, dass sich schlecht einschätzen lässt, ob deren Qualität gut ist. Dieser Aspekt ist auch ein gutes Beispiel dafür, weshalb die Zusammenarbeit mit einem Beratungsunternehmen, das über ausreichende Erfahrungen bei der Durchführung von solchen Projekten verfügt, so wertvoll ist. DATA MART hat uns sehr positiv bei vorausgehenden Qualitätskontrollen der Daten, dem Ausschließen möglichst vieler Fehlerquellen und nicht zuletzt bei der Entwicklung der entsprechenden Routinen unterstützt“, so Schlageter.  ​

„Unser Ziel ist es, den Mitarbeitern die Möglichkeit zu geben, sich auf qualitativ hochwertige Analysen anstatt auf die Datensammlung zu konzentrieren und wir sind sicher, dass wir dies bis zum Sommer erreichen werden. Mit dem neuen System können wir erstmals externe Daten aus unterschiedlichsten Quellen in einer einheitlichen Datenbasis zur Analyse zusammenführen. Wir zählen damit in unserer Branche zu den Vorreitern und erwarten uns durchaus eine gewisse Stärkung unserer Marktposition. Es ist sicher schwer zu beziffern, wie viel gute Informationen wert sind, wir sind aber überzeugt, dass es einfach sinnvoller ist, Informationen rechtzeitig am richtigen Ort zur Verfügung haben“, so das abschließende Resümee von Lingner.

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