Milliarden von Händlerdaten handhabbar machen

Ausgangssituation

  • Das System zur Datenhaltung eines Marktforschungsinstituts stieß an seine Grenzen
  • Weitere Panels, die auf die Messung von Veränderungen optimiert sind, konnten nur noch unter großen Schwierigkeiten implementiert werden
  • Weiterer Ausbau des Geschäfts war dadurch eingeschränkt

Praxisbeispiel_Haendlerdaten 

Ziele

  • Aufbau eines stabilen, skalierbaren Systems für Milliarden von Händlerdaten
  • Schnelle Zugriffszeiten, insbesondere bei Vergleichen mit historischen Daten
  • Positionierung der IT als Business-Enabler und -Treiber

Vorgehensweise

  • Aufbau einer verteilten, hochskalierbaren Lösung auf Basis von Hadoop
  • Transformation von 20.000 verschiedenen Ausgangsformaten in ein Standardformat
  • Durchstich für ein Panel, Nutzung der Erkenntnisse für globalen Rollout

Ergebnisse

  • Die sehr großen Datenmengen sind handhabbar geworden. Das System ist auf weiteres Wachstum vorbereitet.
  • Dank der besseren Kapazitäten in puncto Datenverarbeitung kann das Institut problemlos neue Märkte und Länder erschließen und umfangreichere Prognosen zu Verkaufszahlen erstellen

Sie suchen weitere Informationen?

 

Ansprechpartner:
Stephanie Fischer & Christian Winkler

 

Bei Fragen zum Thema Big Data stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung.
Ihre E-Mail-Anfrage

Wenn Sie auf der Seite weitersurfen, stimmen Sie der Cookie-Nutzung zu.
If you continue to visit the site, you agree to the use of cookies.
Privacy Policy / Cookie Policy

Die Cookie-Einstellungen auf dieser Website sind auf "Cookies zulassen" eingestellt, um das beste Surferlebnis zu ermöglichen. Wenn du diese Website ohne Änderung der Cookie-Einstellungen verwendest oder auf "Akzeptieren" klickst, erklärst du sich damit einverstanden.

Schließen