Flaconi und Exasol

The Beauty of Data: Exasol unterstützt flaconi im konsequent datengetriebenen Business

Das zu ProSiebenSat.1 Media SE gehörende Unternehmen flaconi ist einer der führenden Onlineshops für Beauty-Produkte in Deutschland. Im Jahr 2011 gegründet, bietet der Shop ein umfassendes Sortiment aus Düften, Haut- und Haarpflegeprodukten, Make-up, Naturkosmetik und Accessoires. Kunden haben die Auswahl aus über 720 Marken und 45.000 Produkten. Die über 450 Mitarbeiter haben sich die „bedingungslose Kundenorientierung“ auf die Fahnen geschrieben und wollen der innovativste und kundenfreundlichste Beauty-Online-Store werden.


Herausforderung

Bisheriges Datenbanksystem war nicht mehr auf das starke Wachstum des Unternehmens ausgelegt.

 

 

Lösung

Flaconi nutzt die Anayltics Datenbank über Amazon Web Services (AWS).

 

 

Nutzen

Schnellere Standard-E-Commerce-Reports sorgen für direktere Steuerung des Unternehmen.

 

 

Die größten Stärken von Exasol sind ganz klar die enorme Performance und die Flexibilität. Die Datenbank hat sich nahtlos in unsere IT-Infrastruktur eingefügt…Exasol ist für uns zum zentralen Tool geworden. Allem, was wir tun, liegt die Datenbank zugrunde.

Martin Nguyen Director Strategy, Data & Analytics bei Flaconi
0 TB

Datenverarbeitung täglich

0 -fache

Beschleunigung bestimmter ETL-Prozesse

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Anwender nutzen die Datenbank parallel

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Produkte

Hintergrund

Bereits vom ersten Tag des Bestehens an agierte flaconi datengetrieben – sowohl intern als auch in Richtung der Kunden. Die eingesetzte Datenbank war so konstruiert, dass sie dem schnellen Wachstum eines ambitionierten Start-ups standhalten konnte. Das System war jedoch bereits kurz nach der Gründungsphase ausgereizt und nicht für die Professionalisierung der nächsten Jahre gebaut. Mit der Entscheidung für die Loading...In-Memory-Analytics-Datenbank von Exasol brachte flaconi das Business auf eine neue Ebene und ist nun für die kommenden Jahre bestens gewappnet.

 

 

  • Industrie Handel und E-Commerce
  • Anwendung BI-Beschleunigung, Loading...Data Science
  • Datenbank Exasol
  • BI Tool Tableau
Case study background details

Sie haben die Wahl

Nutzen Sie unsere Analytics-Datenbank On-Premises, in unserer privaten Cloud, jeder öffentlichen Cloud oder in Hybrid-Lösungen

Die HerausforderunG

Leistungsfähigkeit, Agilität und Skalierbarkeit

Im E-Commerce herrscht ein enormer Druck. Oberstes Ziel eines jeden Players ist es, sich schnell an sich ändernde Geschäftsfelder anpassen und ein rasantes Wachstum mitskalieren zu können. Wie in kaum einer anderen Branche stehen Daten im Fokus – jede einzelne Entscheidung basiert darauf. So hatte flaconi bei der Suche nach einer neuen Datenbanklösung einen klaren Ansatz: „Wir wollten eine leistungsstarke und skalierbare analytische Datenbank als Grundlage für unser Business“, so Martin Nguyen, Director Strategy, Data und Analytics. „Auf unserer Suche sind wir sehr zielorientiert vorgegangen und haben uns insbesondere die Referenzen der Anbieter angeschaut. Neben Anforderungen wie Performance, Flexibilität, Skalierbarkeit oder Low-Maintenance war uns auch der menschliche Faktor unseres Partners sehr wichtig“, umreißt Martin Nguyen den Auswahlprozess.

 

Die Lösung

Drei Ziele waren klar abgesteckt. Zum einen sollte die zukünftige Datenbank das Business Steering unterstützen, d. h. Daten zum richtigen Zeitpunkt im richtigen Format liefern. Reports, Real Time Alerts und Simulationsmodelle informieren die Verantwortlichen über bestimmte Kennzahlen. Je nach Positionierung und Vorgaben können diese dann jederzeit gegensteuern. Zum anderen ging es darum, sogenannte Data Products zu erstellen. Mit Data-Science- bzw. Machine-Learning-gestützten Produkten wie einer Recommendation Engine, dem Product Forecasting und Pricing Models soll langfristig die Customer Experience optimiert werden. Auch wollte das Team um Martin Nguyen die Mitarbeiter von flaconi im Rahmen von Self-Service BI in die Lage versetzen, nach Bedarf einfach auf vorhandene Daten zugreifen und diese als Basis für fundierte Entscheidungen nutzen zu können.

Nach einer kurzen Testphase in Form eines dreitägigen Proof-of-Concept fiel die Entscheidung für die analytische Datenbank von Exasol. „Besonders überzeugt haben uns letztlich tatsächlich die Geschwindigkeit der Datenbank, die Product Roadmap, die Funktionalitäten via Loading...UDFs (User Defined Functions) und das wirklich gute Miteinander mit den Verantwortlichen bei Exasol.“

 

 

Der Nutzen FÜR Flaconi

Mehr User, schnellere Reports

Vom Zeitpunkt des Aufsetzens des Servers bis zur Live-Schaltung vergingen sechs Monate. „Die Migration war recht einfach. Uns war wichtig, dass wir wirklich alle Logiken, die wir schon in der alten Datenbank hatten, auch in die neue übertragen. Wir wollten nicht mit weniger live gehen, als es gab. Unser neues System sollte natürlich besser sein als das alte“, fasst Martin Nguyen zusammen. „Da wir bereits gute Erfahrungen mit Amazon Web Services gemacht haben, setzen wir nun auch für die komplette Datenbank-Anwendung auf die Cloud und AWS.“ Für die Datenintegration nutzt flaconi Loading...Python, Pentaho Data Integration und AWS-Dienste. Zur Visualisierung der Daten migrierte das Unternehmen von Power BI zu Tableau.

Die Exasol-Datenbank beherbergt momentan etwa 3 Terabyte an Daten. Etwa 20 Nutzer greifen direkt auf Exasol zu, etwa 100 Anwender nutzen die Datenbank über entsprechende Dashboards, Cubes und Reports. „Die Anzahl der Nutzer steigt ständig. Wir sorgen mit unserer ‚Data University‘ dafür, dass die Mitarbeiter immer besser mit Daten umgehen können“, so Martin Nguyen.

„Exasol ist für uns zum zentralen Tool geworden. Allem, was wir tun, liegt die Datenbank zugrunde.“ Auch in Bezug auf die Aktualität der Daten und die Geschwindigkeit hat sich die Arbeit verbessert: „Erhielten wir früher unsere Reports gegen Mittag, so liegen sie uns heute bereits um 5:30 Uhr morgens vor. Dauerten bestimmte ETL-Prozesse mit dem alten System 45 Minuten, läuft der gleiche Prozess heute maximal 15 Minuten“, freut sich Martin Nguyen. Diese Standard-E-Commerce-Reports sind extrem wichtig, dienen sie doch direkt zur Steuerung des Business. Sie geben Aufschluss, wie viele Verkäufe es gab, wie viele Käufer und potenzielle Käufer die Website besucht haben. „Alle diese Daten können wir auf jeden einzelnen Marketing-Kanal herunterbrechen und wir wissen genau, welches Produkt wie oft verkauft wurde und welche Margen wir erreicht haben. Und wir können für jedes einzelne Produkt einen Forecast für die nächsten Wochen geben. Dank Exasol sind wir wirklich sehr agil. Zudem müssen wir praktisch keine Zeit mehr in die Administration der Datenbank investieren – das hat früher sehr lange gedauert“, resümiert Martin Nguyen.

„Alles, was Daten angeht, fließt aktuell durch Exasol“

Der flaconi-Kunde kann an mehreren Stellen spüren, dass die Daten in einer hoch-performanten Datenbank gehalten werden. Klickt er beispielsweise auf ein Produkt, ist die Wahrscheinlichkeit, dass es tatsächlich verfügbar ist, deutlich höher als früher. Das liegt daran, dass Forecast-Prozesse auf der Datenbank laufen. Wurde ein Produkt also verkauft, wird automatisch dafür gesorgt, dass es auch rechtzeitig wieder ins Lager geliefert wird. „Auch was Produktempfehlungen angeht, spielt Exasol eine wichtige Rolle: Auf Basis von Produktdaten und Kundenverhalten entscheiden wir, welches Produkt wir welchem Kunden auf unserer Webseite oder in Werbeanzeigen bei Google empfehlen. Letztlich haben wir sehr zentrale Kernprozesse im Rahmen unserer Lieferkette, für die Product und Customer Experience sowie Marketing Automation auf Basis von Daten aufgebaut. Praktisch alles, was Daten angeht, fließt aktuell durch Exasol“, ergänzt Martin Nguyen.

AUSBLICK

Bislang habe man nur wenig in Exasol gefunden, was noch nicht optimal abgebildet ist. Momentan versucht das Team um Martin Nguyen herauszufinden, wie gut sich das System im Hinblick auf die Usability für die flaconi Data Scientists eignet. Diese ziehen ihre Daten aus der Datenbank, aggregieren sie auch bis zu einem bestimmten Maß. Ihre Datenmodelle bauen und trainieren sie allerdings auf dedizierten Servern. „Was die Performance und Machbarkeit angeht, untersuchen wir gerade, wie wir die Infrastruktur, die uns Exasol bietet, am besten nutzen. Wir wollen, dass unsere Data Scientists in ihrer gewohnten Umgebung arbeiten können. Dies werden wir in den nächsten Monaten verstärkt vorantreiben “, ergänzt Martin Nguyen.

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