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Einzelhandel
Projekte aus der Retail Branche
29FORWARD unterstützt Einzelhandelsunternehmen bei der digitalen Transformation durch maßgeschneiderte Datenmanagement- und Analysestrategien. Unsere Projekte reichen von der Implementierung von Big Data-Plattformen über die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien bis hin zur Modernisierung von Data Warehouses.
Herausforderungen
Insbesondere im Einzelhandel stehen Unternehmen vor der Herausforderung, sich an ein schnell veränderndes Marktumfeld und die steigenden Erwartungen der Kunden an ein personalisiertes Einkaufserlebnis anzupassen. Dazu kommt die Notwendigkeit, große Mengen an Kundendaten effizient zu verwalten, zu analysieren und dabei gleichzeitig zu schützen. Die spezifischen Herausforderungen unserer Projekte umfassen die Migration und Reinigung veralteter Datensätze, die Konzeption und technische Umsetzung von Datenschutzmaßnahmen, die Modernisierung der Dateninfrastruktur sowie die Analyse von Kundendaten zur Förderung datengestützter Entscheidungen.
Unser Beitrag
Unser Beitrag
Wir arbeiten eng mit Einzelhandelsunternehmen zusammen und unterstützen sie dabei, ihre Datenlandschaft zu modernisieren und einen datengetriebenen Ansatz für ihr Geschäft zu entwickeln. Wir haben konzernweite Big Data-Plattformen implementiert, die nicht nur die Datenqualität und Zugänglichkeit verbessern, sondern auch tiefere Einblicke in das Kundenverhalten ermöglichen. Darüber hinaus gewährleisten unsere Lösungen die Einhaltung strenger Datenschutzrichtlinien und fördern die Entwicklung einer zukunftsfähigen, skalierbaren Dateninfrastruktur. Mit 29FORWARD können Einzelhandelsunternehmen ihre Daten effektiver nutzen, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und damit im Wettbewerb erfolgreich zu sein.
1. Beispielprojekt
Konzeption einer Big Data Plattform
Ziel dieses Projektes war es, eine konzernweite Big Data-Plattform zu konzipieren, die Migration, Transformation und Reinigung von Kundendaten umfasst und einen „Golden Record“ definiert, um eine einheitliche Kundensicht zu gewährleisten.
Erfolge
Etablierung einer zentralisierten Datenquelle
Etablierung einer zentralisierten Datenquelle mit verbessertem Datenzugang für verschiedene Abteilungen
Erhöhung der Datenqualität
und -genauigkeit
Verbesserung der Kundenansprache
durch eine 360-Grad-Kundensicht
Verbesserung der Kundenansprache
durch eine 360-Grad-Kundensicht
2. Beispielprojekt
Kundendatenanalyse mittels Big Data Plattform
Entwicklung und Implementierung einer konzernweiten Reporting-Suite und Datenvisualisierungen, die auf der Big Data-Plattform basieren, um Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.
Erfolge
Verbesserung der Berichterstattungseffizienz
und -geschwindigkeit
Bereitstellung tieferer Einblicke
in Kundenpräferenzen und ‑verhalten
Unterstützung datengestützter Entscheidungen
durch visuell aufbereitete Daten
Unterstützung datengestützter Entscheidungen
durch visuell aufbereitete Daten
3. Beispielprojekt
Technische Umsetzung von DSGVO Richtlinien
Konzeption und Einführung automatischer Mechanismen zur Identifizierung und Extraktion vollständiger Kundendatensätze gemäß DSGVO, um Compliance sicherzustellen und das Vertrauen der Kunden zu stärken.
Erfolge
Sicherstellung der Einhaltung der DSGVO-Vorschriften
Schutz der Privatsphäre der Kunden
und Stärkung ihres Vertrauens
Effiziente Verwaltung
von Anfragen zur Datenherausgabe
Effiziente Verwaltung
von Anfragen zur Datenherausgabe
4. Beispielprojekt
Ablösung und Modernisierung des DWH
Beratung und IT-Analyse zur Ablösung des bestehenden Data Warehouse (DWH) mit anschließender Installation eines verteilten DWH basierend auf Amazon AWS, einschließlich Datenmigration aus verschiedenen Quellen.
Erfolge
Erhöhung der Skalierbarkeit
und Flexibilität des Datenmanagements
Verbesserung der Datenverarbeitungszeiten
Erleichterte Integration
neuer Datenquellen und Analysetools
Erleichterte Integration
neuer Datenquellen und Analysetools
Weitere Sektoren
Bankensektor
Versicherungssektor
Öffentlicher Sektor
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