Agravis und Exasol

Die Saat ging auf – Exasol hilft AGRAVIS, agil zu arbeiten und datenbasierte Entscheidungen zu treffen

Die AGRAVIS Raiffeisen AG ist ein modernes Agrarhandelsunternehmen in den Segmenten Agrarerzeugnisse, Tierernährung, Pflanzenbau und Agrartechnik. Sie agiert zudem in den Bereichen Energie und Raiffeisen-Märkte einschließlich Baustoffhandlungen sowie im Projektbau. Die AGRAVIS-Gruppe erwirtschaftet mit mehr als 6.500 Mitarbeitern 6,6 Mrd. Euro Umsatz und ist als ein führendes Unternehmen der Branche mit mehr als 400 Standorten überwiegend in Deutschland tätig. Internationale Aktivitäten bestehen über Tochter- und Beteiligungsgesellschaften in mehr als 20 Ländern und Exportaktivitäten in mehr als 100 Ländern weltweit. Unternehmenssitze sind Hannover und Münster.


Herausfoderung

Agravis musste datengetriebener werden und benötigte Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Abfrageoptionen, Kompatibilität und wollte außerdem  Wartungskosten reduzieren.

 

 

Lösung

Die Analyse-Datenbank von Exasol bot die Architektur, die das Unternehmen benötigte, um agiler zu werden.

 

 

Nutzen

Weniger Wartungsaufwand und 14-fache Beschleunigung der Abfragen.

 

 

 

Dank der neuen Plattform arbeiten wir heute noch agiler. Wir können granularer und schneller reagieren. Früher brauchten wir wesentlich länger, um den Fachabteilungen die gewünschten Informationen zu liefern. Heute gestaltet sich die Arbeit in Bezug auf Anpassungen viel leichter.

Maximilian Holl Manager Data Analytics bei AGRAVIS
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ERP-Systeme

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Hintergrund

Ein hoher Wettbewerbsdruck, der Strukturwandel, enge Margen und immer neue Vorgaben wie beispielweise die Düngeverordnung stellen das Unternehmen vor große Herausforderungen. Für die AGRAVIS wird es immer wichtiger, agil arbeiten und datengetriebene Entscheidungen treffen zu können. Um sämtliche Daten aus den verschiedensten Quellen zusammenführen und zur Grundlage zukünftiger Entscheidungen machen zu können, setzt das Unternehmen auf ein modernes Data Warehouse, dessen Herzstück die Loading...In-Memory-Analytics-Datenbank von Exasol bildet.

  • Industrie Agribusiness
  • Anwendung BI-Beschleunigung
  • Datenbank Exasol
  • BI-Tool SAP BusinessObjects
  • ETL-Tool SAP BODS/SAP DS
Case study background details

Sie haben die Wahl

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Die Herausfoderung

Höhere Performance, mehr Flexibilität

Das ursprüngliche nicht-analytische Datenbankmanage-mentsystem wurde den Ansprüchen an Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Abfragemöglichkeiten, Kompatibilität und geringen Wartungsaufwänden nicht mehr gerecht. Es gab immer wieder Performance-Probleme. Auch in Bezug auf die nötigen Funktionen und die Effizienz ließ das alte System zu wünschen übrig, die Wartungsaufwände waren dauerhaft zu hoch. Mit dem Wechsel auf eine analytische Datenbank wollte das Data Analytics-Team die gesamte Datenarchitektur auf eine neue Ebene heben. „Durch die Architektur, die uns unsere bisherige Lösung vorgab, waren wir in unserer (technischen) Agilität eingeschränkt. Alles, was unsere Fachabteilungen anfragten, mussten wir praktisch noch einmal persistieren“, so Maximilian Holl, Manager Data Analytics bei AGRAVIS. „Wir konnten kaum mit virtuellen Sichten arbeiten und hatten dadurch verlängerte Entwicklungszyklen. Selbst kleine Anpassungen waren relativ aufwändig.“

 

Das Team um Maximilian Holl definierte einen Anforderungskatalog und begab sich auf die Suche nach einer geeigneten analytischen Datenbank. „Unser Ziel war es, ein System zu finden, dass möglichst wenig Administrationsaufwand erfordert, uns eine hohe Performance bietet und zügige Implementierungen für Anforderungen oder Änderungen ermöglicht. Wir wollten uns nicht länger mit der Pflege eines Systems beschäftigen, sondern unseren Fokus viel stärker darauflegen, was echten Mehrwert für das Unternehmen bringt“, so Maximilian Holl.

Drei Systeme kamen in die engere Auswahl. In einem vierwöchigen Proof of Concept nahm das Data Analytics-Team unter anderem die Exasol-Datenbank genau unter die Lupe. „In diesen vier Wochen konnten wir ausführlich testen und haben letztlich fast unser gesamtes Data Warehouse testweise migriert“, fasst Johannes Bienemann, Expert Data Analytics bei AGRAVIS, den PoC zusammen und ergänzt: „Sämtliche Abfragen liefen deutlich schneller als wie wir es bisher kannten, im Mittel konnten wir eine Beschleunigung um den Faktor 14 beobachten“. Auch waren wir sehr beeindruckt, dass die Datenbank praktisch keine Wartung erfordert.“ Die Entscheidung für Exasol war gefallen, die eigentliche Migration wurde zügig abgeschlossen. In den folgenden Monaten beschäftigte sich das Team um Maximilian Holl damit, eine neue, deutlich entschlackte Datenstruktur zu schaffen.

 

Die Lösung

Exasol-Datenbank: zentrales Konzern-Data Warehouse und Datenplattform

Heute laufen alle Daten im zentralen Konzern-Data Warehouse zusammen. Hier werden sämtliche historische und aktuelle Daten vorgehalten. Die Daten aus drei ERP-Systemen, einem CRM-System und Webshops fließen hinein. Das Data Analytics-Team sorgt für die zentralisierte und standardisierte Bereitstellung, die einzelnen Fachabteilungen fragen die Daten dann jeweils ab. Als Frontend ist derzeit SAP BusinessObjects im Einsatz. Die einzelnen Fachanwender müssen also nicht direkt auf der Datenbank arbeiten, sondern stellen sich ihre Berichte mithilfe des Tools zusammen.

 

Der Nutzen für AGRAVIS

„Dank der neuen Plattform arbeiten wir heute noch agiler“ freut sich Maximilian Holl. „Wir können granularer und schneller reagieren. Früher brauchten wir wesentlich länger, um den Fachabteilungen die gewünschten Informationen zu liefern. Heute gestaltet sich die Arbeit in Bezug auf Anpassungen viel leichter. Allein das Anlegen und Befüllen einer weiteren Spalte in einer großen Tabelle dauerte damals mehrere Stunden. Heute sind wir in der Lage, die Änderungswünsche der Fachabteilungen in Einzelfällen sogar noch am selben Tag zu realisieren.“

Johannes Bienemann ergänzt: „Wir sind von einem klassischen ETL-Ansatz (Extract, Transform, Load) abgekommen und stellen nicht länger pauschal Daten in Data Marts physisch bereit, sondern arbeiten nun nach dem ELT-Ansatz (Extract, Load, Transform). Wir legen also Rohdaten metadatengetrieben in der Datenbank ab und arbeiten dann – soweit sinnvoll – mit Views, d. h. virtuellen Sichten auf die Daten. Das hat den Vorteil, dass Speicherplatz gespart wird und die Daten konsistent für verschiedene Anwendungsfälle vorliegen.“ Auf diese Weise ließen sich die Ladezyklen enorm verkürzen. Die Fachabteilungen erhalten ihre Daten bei Bedarf nahezu in Echtzeit und können so immer aktuelle Reports anfertigen.

„Mit Exasol sind wir als Data Analytics-Team rundum zufrieden“, resümiert Maximilian Holl. „Doch nicht nur die Exasol-Datenbank selbst überzeugt uns immer wieder, sondern auch die Reaktionszeiten des Supports und die Kundennähe des Anbieters. Wir haben so die besten Voraussetzungen, um uns an den Bedürfnissen unserer Kunden zu orientieren“.

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