Data & Analytics seit 1997

Business Intelligence im Einzelhandel.
Daten verbinden. Handel gezielter steuern.

Im Einzelhandel entstehen täglich große Datenmengen aus unterschiedlichen Systemen und Vertriebskanälen. Wir führen diese Daten zusammen und schaffen eine verlässliche Grundlage für Reporting, Analytics und fundierte Entscheidungen.

Herstellerunabhängig  •  400+ Projektpersonenjahre  •   Von der Datenplattform bis zum Betrieb

Alexander Jochum
Alexander Jochum (Geschäftsführer)
Novartis
Alcon
Sandoz
Wieland
TFL
McDonald's
ROLLER
PC
REWE Group
Henkel

Der Ausgangspunkt

Wenn Daten vorhanden sind, aber die Steuerung trotzdem aufwendig bleibt.

1. Transparenz

Die Informationen liegen in verschiedenen Systemen

Kasse, Warenwirtschaft, E-Commerce, CRM und weitere Quellen liefern wichtige Daten. Ohne gemeinsame Datenbasis entstehen parallele Auswertungen und unnötiger Abstimmungsaufwand.

2. Steuerung

Filialen, Sortimente und Kanäle sind schwer vergleichbar

Unterschiedliche Kennzahlendefinitionen erschweren den Vergleich von Umsatz, Marge, Bestand, Abverkauf oder Kundenverhalten über Standorte und Vertriebskanäle hinweg.

3. Tempo

Reporting bindet viel Zeit

Wenn Daten regelmäßig exportiert, in Excel aufbereitet und manuell zusammengeführt werden, dauert es sehr lange, bis belastbare Informationen für Entscheidungen vorliegen.

Dann lohnt sich ein genauer Blick auf Datenbasis, Kennzahlenmodell und Analytics-Prozesse.

Unsere Haltung

Erst die Datenbasis klären. Dann Analytics sinnvoll aufbauen.

Business Intelligence im Handel beginnt nicht mit einem Dashboard. Entscheidend ist, dass Daten aus unterschiedlichen Geschäftsprozessen zuverlässig zusammengeführt, fachlich einheitlich interpretiert und für die jeweilige Steuerungsaufgabe nutzbar gemacht werden.

1. Integrieren

Relevante Datenquellen zusammenführen

Wir integrieren Daten aus Warenwirtschaft, Kasse, E-Commerce, CRM, Logistik und weiteren internen oder externen Quellen in eine gemeinsame analytische Grundlage.

2. Vereinheitlichen

Kennzahlen und Geschäftslogik konsistent abbilden

Umsatz, Marge, Bestand, Artikel, Kunde oder Filiale müssen über Systeme und Fachbereiche hinweg eindeutig definiert sein. Wir schaffen dafür ein gemeinsames Daten- und Kennzahlenmodell.

3. Nutzen

Steuerung und Analysen gezielt bereitstellen

Auf der gemeinsamen Datenbasis entstehen Reports, Dashboards, Self-Service-Analysen und bei Bedarf weiterführende Anwendungen für Planung, Forecasting oder AI.

Vom operativen System zur verlässlichen Handelssteuerung

Anwenderbericht • Peek&Cloppenburg

Was eine integrierte Daten- und BI-Plattform im Handel verändern kann.

Peek&Cloppenburg hat gemeinsam mit DATA MART eine zentrale Data-Warehouse- und BI-Plattform aufgebaut. Warenwirtschaft, Kassensysteme, Online-Handel und weitere Quellen wie CRM wurden in einer gemeinsamen Architektur zusammengeführt. Ziel war eine skalierbare Plattform für Geschäftsleitung, Einkauf, Verkauf, Logistik und weitere Fachbereiche.

3 Teilprojekte

Von Technologieauswahl und Spezifikation bis zur vollständigen Implementierung der Data-Warehouse- und BI-Lösung.

1 zentrale Plattform

Für tagesaktuelle Informationen zu Beständen, Umsätzen, Lagerbewegungen, Abschriften und weiteren übergreifenden Kennzahlen.

Hinzu kamen standardisierte Datenbewirtschaftung, verbessertes Datenqualitätsmanagement, flexible BI-Funktionalitäten und der Wissenstransfer für den internen Betrieb.

Unser Vorgehen

Von der Datenlandschaft zur verlässlichen Handelssteuerung.

Schritt 1

Ausgangslage und Steuerungsbedarf klären

Wir analysieren vorhandene Datenquellen, Reportingprozesse, Kennzahlen, Datenqualität und die Anforderungen von Fachbereichen und IT. Dabei priorisieren wir die Steuerungsfragen mit dem größten fachlichen Nutzen.

Schritt 2

Datenbasis und Zielbild festlegen

Wir definieren, wie Warenwirtschaft, Kasse, E-Commerce, CRM und weitere Quellen zusammengeführt werden und wie ein einheitliches Kennzahlenmodell sowie eine passende analytische Architektur aussehen.

Schritt 3

Kontrolliert umsetzen und Nutzung sichern

Wir setzen priorisierte Anwendungsfälle schrittweise um, prüfen Daten und Kennzahlen fachlich und technisch und sorgen dafür, dass Reports, Dashboards und Self-Service-Angebote zuverlässig im Arbeitsalltag genutzt werden können.

Cloud, Hybrid oder On-Premises? Klassisches Data Warehouse oder Lakehouse? Die Architektur muss zu Ihren Daten, Prozessen, Anforderungen und Ihrem Betrieb passen.

Herstellerunabhängig beraten.

Technologien nach Daten, Anforderungen und Betrieb auswählen.

Microsoft
Oracle
snowflake
Databricks

Die Vorteile

Ihre Vorteile durch Business Intelligence im Einzelhandel.

Einheitliche Steuerungsbasis

Kasse, Warenwirtschaft, Online-Shop, CRM und weitere Datenquellen werden auf einer konsistenten Grundlage zusammengeführt. Fachbereiche und Management arbeiten mit abgestimmten Informationen.

Umsatz und Marge gezielter analysieren

Analysen nach Artikel, Sortiment, Filiale, Region, Kunde oder Kanal machen Ertragsentwicklungen transparent und unterstützen die gezielte Steuerung von Sortiment und Vertrieb.

Bestände und Warenverfügbarkeit besser steuern

Bestände, Abverkauf, Lagerbewegungen, Out-of-Stock-Situationen und Abschriften lassen sich gemeinsam betrachten. Das schafft eine bessere Grundlage für Einkauf, Disposition und Warensteuerung.

Filialen und Vertriebskanäle vergleichbar machen

Einheitliche Kennzahlen ermöglichen belastbare Vergleiche zwischen Standorten, Regionen und Online-Kanälen. Unterschiede und Optimierungspotenziale werden schneller sichtbar.

Reporting automatisieren und Self-Service ermöglichen

Standardisierte Datenmodelle und automatisierte Berichte reduzieren manuelle Aufbereitung. Fachbereiche können geprüfte Daten eigenständiger analysieren, ohne die zentrale Datenlogik zu umgehen.

Grundlage für Forecasting und AI schaffen

Historische Verkaufsdaten, Saisonverläufe, Bestände, Kunden- und externe Daten können strukturiert für Bedarfsprognosen, weiterführende Analysen und AI-Anwendungen genutzt werden.

Häufige Fragen kurz beantwortet

FAQ.

Nein. Business Intelligence ergänzt bestehende operative Systeme um eine gemeinsame Daten- und Analyseebene. Welche Quellen angebunden werden können und wie die Integration sinnvoll erfolgt, klären wir anhand Ihrer vorhandenen Systemlandschaft.

Ja. Daten aus Filialgeschäft und Online-Handel können auf einer gemeinsamen Datenbasis zusammengeführt werden. Voraussetzung sind eindeutige fachliche Definitionen und geeignete Zuordnungen für Artikel, Kunden, Kanäle und weitere relevante Dimensionen.

Typische Beispiele sind Umsatz, Marge, Deckungsbeitrag, Abverkauf, Lagerumschlag, Bestände, Warenverfügbarkeit, Warenkorb, Retouren sowie filial- und kanalbezogene Performance-Kennzahlen. Welche Kennzahlen sinnvoll sind, hängt vom Geschäftsmodell und den Steuerungszielen ab.

Nicht für jede Steuerungsaufgabe. Während einzelne operative Prozesse sehr aktuelle Daten benötigen können, reichen für andere Analysen tägliche oder periodische Aktualisierungen aus. Entscheidend ist der tatsächliche Business-Bedarf.

Die Dauer hängt von Datenquellen, vorhandener Architektur, Datenqualität und Umfang der priorisierten Anwendungsfälle ab. Ein schrittweises Vorgehen ermöglicht es, erste fachlich relevante Bereiche früh umzusetzen und die Lösung anschließend gezielt zu erweitern.

Ja. Eine konsistente Datenbasis schafft wichtige Voraussetzungen für Absatz- und Bedarfsprognosen, Machine Learning und AI-Anwendungen. Welche Verfahren sinnvoll sind, hängt von Datenqualität, Historie und dem konkreten Anwendungsfall ab.

Relevante Kriterien sind zum Beispiel kürzere Reporting-Zeiten, weniger manueller Aufwand, konsistentere Kennzahlen, schnellere Verfügbarkeit von Informationen sowie eine bessere Nutzung der Daten durch Fachbereiche und Management.

Wir besprechen Ihre aktuelle Daten- und Reportinglandschaft, die wichtigsten Steuerungsfragen und mögliche nächste Schritte. Sie erhalten eine erste fachliche Einordnung. Eine vertiefte Analyse oder Roadmap kann anschließend bei Bedarf als eigener Auftrag vereinbart werden.

Lassen Sie uns konkret werden

Wo fehlt Ihnen heute Transparenz im Einzelhandel?

Besprechen wir Ihre Datenlandschaft, Ihre wichtigsten Steuerungsfragen und den nächsten sinnvollen Schritt.

040-3596611-20
kontakt@datamart.de
André Lohse
André Lohse (Geschäftsführer)

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