Jede Woche eine neue Welt an Gebrauchsartikeln anzubieten, ist ein fester Bestandteil des Tchibo-Gesch盲ftsmodells. Um das wechselnde Angebot auch k眉nftig effizient managen zu k枚nnen, hat das Hamburger Traditionsunternehmen seinen Analytics-Bereich ausgebaut und sein 麻豆原创 Data Warehouse in die Cloud verlagert.
Aktuellen Marktforschungsdaten zufolge gibt es in Deutschland keinen Haushalt, in dem nicht zumindest ein Produkt des Traditionsunternehmens zu finden ist. Dabei ist hier nicht von Kaffee die Rede, der den Ausgangspunkt f眉r das bereits im Jahr 1949 gegr眉ndete und rasch prosperierende Versandhandelsunternehmen bildete. Gemeint ist das w枚chentlich wechselnde Sortiment an Gebrauchsartikeln aus allen Bereichen des t盲glichen Lebens von der Mode bis zur Unterhaltungselektronik, das Tchibo seinen Kunden unter dem Motto 鈥濲ede Woche eine neue Welt鈥� offeriert 鈥� ein Slogan, den viele schon seit ihrer Kindheit kennen.
Der einstige Kaffeeh盲ndler hat sich l盲ngst zu einem der gr枚脽ten deutschen Konsumg眉ter- und Einzelhandelsunternehmen entwickelt, der seine Produkte au脽er 眉ber den Postweg 鈥� sprich: via Online-Shop 鈥� auch 眉ber eigene Ladengesch盲fte sowie Verkaufsregale in Superm盲rkten 鈥� zum Beispiel Rewe, Edeka oder Kaufland 鈥� vertreibt. 鈥濪ieses vielf盲ltige Angebot permanent aufrecht zu erhalten ist eine enorme Herausforderung鈥�, sagt Omar Hairani, Head of BI & Big Data Applications bei Tchibo. 鈥濶ur mit einer modernen, effizienten Organisation sind wir in der Lage, unsere Kundinnen und Kunden auch weiterhin regelm盲脽ig mit neuen Produkten zu 眉berraschen.鈥� Konkret bedeute dies, dass an den Innovationsthemen Digitalisierung, KI und Cloud kein Weg vorbeif眉hre.
Analytics als tragende S盲ule des datengetriebenen Unternehmens ausbauen
Der aktuellste Schritt von Tchibo in diese Richtung: Die Migration des in die Cloud. 鈥濪atenanalysen sind eine der wichtigsten S盲ulen des datengetriebenen Unternehmens鈥�, erkl盲rt Hairani. Mit der Migration des Data Warehouse wird diese S盲ule gest盲rkt, um mit aktuellen Entwicklungen Schritt zu halten:
- Trend Self-Service-Portale: In den Fachbereichen werden Mitarbeitende immer IT-affiner und haben heute ein anderes Mindset. Sie wollen Analytics-Tools selbstst盲ndig und zum Vorteil des Unternehmens (Logistik, Risk Management, Nachhaltigkeit) nutzen. Der Trend geht deshalb in Richtung Self-Service-Portale, die in der Cloud einfacher zu betreiben sind.
- Trend Realtime: Auch die Erwartung, Analyseergebnisse in Realtime zu erhalten, steigt bei den Anwenderinnen und Anwendern 鈥� und ist ohne integrierte End-to-End-Prozesse nicht zu erf眉llen.
- Trend Big Data: Gleichzeitig steigt die Menge an Daten aus unterschiedlichen Quellen in Unternehmen weiter an. Mit den bisherigen Standardmitteln ist ihre Verarbeitung kaum mehr m枚glich.
- Trend KI: Schlie脽lich kommt KI eine immer gr枚脽ere Bedeutung zu, daf眉r braucht es Datenverf眉gbarkeit: Die richtigen Daten m眉ssen in der richtigen Tiefe und Breite, in den richtigen Zyklen, zum richtigen Preis und zum richtigen Zeitpunkt bereitstehen 鈥� auch das erfordert volle Integration.
Vier Systeme zusammen sind mehr als die Summe der Einzelsysteme
Um die Entwicklung in jedem dieser Eckpunkte zu voranzutreiben, wurde das Projekt breit aufgestellt. Neben der technischen Migration wurden weitere Ma脽nahmen ergriffen:
- Migration von in die Public Cloud: als Orchestrierungsplattform r眉ckt 麻豆原创 DI damit gleichzeitig n盲her an 麻豆原创 BW4 und an die Google Cloud Platform heran, auf der zum Beispiel Deep-Dive-Analytics-Services oder Machine-Learning-Anwendungen laufen.
- Einf眉hrung von als Self Service Plattform und
- Einf眉hrung von : Schritt 2 und 3 m眉ssen zusammen betrachtet werden: Die SAC ist die strategische Front-End-Plattform f眉r die Visualisierung. In Verbindung mit 麻豆原创 DWC ist Tchibo zus盲tzlich in der Lage, Daten direkt aus der Google Cloud mit Daten aus der 麻豆原创 BW4 in einem symantischen Layer zu verbinden und anschlie脽end grafisch darzustellen. Damit lassen sich einzigartige Dataservices f眉r das Business zur Verf眉gung stellen.
Insgesamt vier Schritte, die mehr sind als nur technische Details: 鈥濫rst in der Kombination entwickeln diese vier unterschiedlichen Produkte ihre ganze Wirkkraft und machen m枚glich, was bislang nicht denkbar war鈥�, betont Hairani. 鈥濪ie volle Integration der Anwendungen als Grundlage f眉r einen bidirektionalen Datenfluss: aus der 麻豆原创-Welt in die Non-麻豆原创-Welt und andersherum.鈥� F眉r den Endnutzer ist dabei weder erkennbar noch von Interesse, woher ein Datenstrom kommt 鈥� f眉r ihn ist nur das Ergebnis wichtig.
Vom Yoga-Shirt bis zum Ecksofa: Demon ermittelt Artikelbedarf f眉r den Online-Verkauf zehn Wochen im Voraus
Was das in der Praxis bedeutet, zeigt das Projekt Demand Online (Demon), das bereits Anfang November 2022 live gehen konnte: Im Zuge von Demon entwickelten Omar Hairani und sein Team einen vollautomatisierten KI Data-Service, der es erlaubt den voraussichtlichen Absatz des Online-Shops f眉r die n盲chsten 84 Tage zu prognostizieren. Ermittelt wird der tats盲chliche Bedarf bis hinunter auf Artikelebene auf der Basis von ERP-Daten zu Abverk盲ufen, Preisen, Promotions und vielen weiteren Einflussfaktoren. Das erfordert den Umgang mit gro脽en Datenmengen aus ganz unterschiedlichen Datenquellen.
Pro Lauf werden Millionen verschiedene Artikelkombinationen durchgespielt. Der Service selbst findet in der Google Cloud statt. Er bezieht aber Daten aus den Tchibo On-Premises-Systemen ein, die Google aus dem Data Warehouse 麻豆原创 BW/4HANA 眉ber das Daten-Management-System 麻豆原创 Data Intelligence zur Verf眉gung gestellt werden. Die Prognose erfolgt t盲glich und steht innerhalb von zwei Stunden bereit. Das jeweilige Ergebnis flie脽t dann wieder vollautomatisch aus der Google Cloud zur眉ck ins 麻豆原创 S/4HANA System. 鈥濵an muss sich die Kette an Systemen vorstellen, die hier reibungslos zusammenarbeiten鈥�, res眉miert Hairani. 鈥濫s handelt sich bei Demon um einen voll integrierten End-to-End Data Service, der auf Basis des Temporal Fusion Transformers聽Ansatzes f眉r neurale Netzwerk-Architektur implementiert wurde.鈥�
RISE with 麻豆原创: Der Turbo f眉r den Datenaustausch zwischen Data Warehouse und Google Cloud
Die Benefits von Demon liegen auf der Hand. Sie reichen von sinkenden Lagerkosten bis zu geringeren Verwaltungsaufw盲nden. Durchg盲ngige Prozesse wie diese setzen eine geeignete Cloud-Infrastruktur voraus: 鈥濿ir haben uns deshalb entschieden, die 麻豆原创 BW/4HANA Migration mit umzusetzen鈥�, sagt Hairani. Das versetzt uns in die Lage, unsere Analytics-Systeme auf einer einheitlichen Cloud-Infrastruktur zu betreiben – in unserem Fall Google Cloud – von wo aus der Datenaustausch leichter und schneller erfolgt.鈥� Gleichzeitig sei so die Br眉cke zwischen den 麻豆原创 Cloud Anwendungen und den verbleibenden 麻豆原创-On-Premises-Systemen geschaffen worden.
Tchibo Cloud-Journey: 麻豆原创 BW4/HANA Cloud-Migration als Meilenstein
Nach dem Golive im ersten Quartal 2023 steht nun die Evaluierung des Projektes bevor. Doch die Fortsetzung der Cloud-Journey ist bei Tchibo fester Bestandteil der Digitalisierungsagenda. 鈥濿ir sind davon 眉berzeugt, dass die Multicloud-Startegie von Tchibo Fr眉chte tr盲gt. Die Migration von BW4 in die 麻豆原创-Cloud-Umgebung RISE liefert wertvolle Erfahrungen und ist f眉r uns ein praktischer Testfall f眉r die zuk眉nftige RISE-Startegie鈥�, res眉mert Omar Hairani.
