Azure Databricks Use Case für Echtzeitdaten & BI in der Logistik
Zentrale Datenarchitektur für Echtzeitanalyse, Logistic Analytics & Wachstum
Ein internationaler Logistikkonzern arbeitete mit Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen – darunter Salesforce, SAP HANA und MSSQL – verteilt über Regionen und Business Units. Die Folge: Dubletten, uneinheitliche Formate, manuelle Exporte und eine fehlende, konsolidierte Sicht auf Kundenstrukturen, Standorte und Geschäftseinheiten.
Die heterogene Datenlandschaft und die mangelnde zentrale Transparenz erschwerten Effizienz im Operativen und verhinderten fundierte Entscheidungen in Vertrieb und Management.
Die daraus resultierende Fragmentierung führte zu verpassten Chancen: Strategisch relevante Use Cases – etwa Upselling, Forecasting oder gezielte Kundensegmentierung – konnten durch die fehlenden Einblicke nicht realisiert werden. Selbst technisch zugängliche Daten waren oft unbrauchbar: widersprüchliche Formate, massive Redundanzen und ein manuell unmöglich handhabbares Datenvolumen.
Um dieses Potenzial zu nutzen, braucht es eine harmonisierte Datenbasis, auf die Verlass ist: einen Golden Record, der die Entitäten systemübergreifend konsolidiert, bereinigt und anwendungsbereit verfügbar macht.
Sales Enablement durch saubere Daten als strategisches Ziel
Logistiksteuerung ohne Echtzeitdaten bremst Wachstum
Das heterogene Datenumfeld verhinderte eine durchgängige Transparenz in der Supply Chain – insbesondere bei taktischer Planung und operativer Steuerung.
- Verteilte Daten in Salesforce, SAP, MSSQL und weiteren Quellsystemen
- Keine konsolidierte Sicht auf Kunden, Accounts und Standorte, dementsprechend war kein ganzheitlicher Dateneinblick möglich
- Manuelle Exporte und fehlende Synchronisation zwischen Systemen
- Keine validen Standards für Adress- oder Unternehmensdaten, resultierenden in einer Vielzahl von Dubletten und sprachlichen Inkonsistenzen
- Schlechte Datenqualität und hohe Komplexität durch Volumen und Formatvielfalt
- Fehlendes Vertrauen in Daten – sowohl bei technischen als auch fachlichen Nutzenden
- Daten müssen in Near RealTime vorliegen
Vertriebsdaten bereinigen und konsolidieren
Mehr Transparenz, bessere Steuerung und neue Use Cases durch den Golden Record
Der Golden Record schafft also eine konsolidierte, verlässliche Datenbasis – als Hebel für datengetriebene Vertriebsprozesse und Skalierung.
- AI Readiness
- Einheitliche Entitätenstruktur für Kunden, Accounts und Standorte
- Automatisierte Bereinigung und Standardisierung von Dubletten und Adressen
- Reduktion manueller Aufwände in Analyse und Planung
- Hohe Datenqualität im B2B-Vertrieb über alle Business Units hinweg
- Vertrauenswürdige Datengrundlage für Vertrieb, Controlling und Management
- Self-Service-Zugriff auf konsolidierte Datenstrukturen
- Höhere Datenakzeptanz durch klare Herkunft und Nachvollziehbarkeit
- Enablement von Use Cases wie Segmentierung, Forecasting und Targeting
- Technologisches Fundament für KI-gestützte Vertriebsprozesse
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