Aufbau einer Analytics Platform für HORNBACH

inovex hat für Hornbach eine Analyseplattform für Kundenbewertungen aufgebaut.

Anforderungen an die Analyseplattform

Eine der Motivationen für das Projekt war der Wunsch von HORNBACH, Reviews auf Social Platforms wie Google Maps analysieren zu können. Damit sind die Bewertungen gemeint, die ein Kunde nach seinem Besuch im Baumarkt abgeben kann – in welchem Baumarkt der Kunde war, wie das Kauferlebnis wahrgenommen wurde etc. Ziel ist es, auf anonymisierter Basis die Stimmung der Kunden beim Einkauf in den Märkten zu erkennen und die Ergebnisse grafisch ansprechend zu visualisieren, um daraus Verbesserungspotenziale beim Verkauf abzuleiten. Die Plattform soll problemlos nach oben skalierbar sein, um bei steigenden Datenmengen bei der Umsetzung weiterer Use Cases Schritt halten zu können. Dabei sollte der operative Betrieb überschaubar bleiben. 

Technische Umsetzung der Analyseplattform

Realisiert wurde die Plattform ausschließlich auf Basis von Platform-as-a-Service-Komponenten, die von Microsoft Azure standardmäßig angeboten werden. Die Datenbewirtschaftung erfolgte mit Azure Data Factory über angebundene REST-APIs, zunächst in die Landing Zone des Azure Data Lake Store. Die Anbindung der Rohdaten an das Azure SQL Data Warehouse wurde über die Polybase-Technologie umgesetzt. In der Datenbank werden die Daten für ein abfrageoptimiertes Datenmodell aufbereitet und persistiert. Der Sentiment-Analyse unstrukturierter Textdaten liegen die Azure Cognitive Services zugrunde. Zusätzlich wurden daraus auch Dienste für die Übersetzung fremdsprachiger Einträge und Key Phrase Extraction verwendet.

Auf den angereicherten Daten wurde eine semantische Schicht (SSAS Tabular) als ReportingGrundlage für die Analyse der Bewertungen im Self-Service-Modus aufgebaut. Um eine intuitive Verständlichkeit der Analysen zu gewährleisten, wurden die KPIs in enger Absprache mit der Fachabteilung implementiert.

Die Datenvisualisierung erfolgte über die ebenfalls Cloud-basierte Software-as-a-Service-Lösung Microsoft Power BI. Dashboards können sowohl über das Power-BI-Portal als auch auf mobilen Endgeräten konsumiert werden.

Das Projekt und die leichtgewichtige Arbeitsweise mit den Azure Data Services kamen so gut an, dass inzwischen weitere Datendienste von Microsoft Azure bei HORNBACH im Einsatz sind. Allen voran Azure Databricks für Aufgaben aus dem Themengebiet „Data Science“ sowie Power BI in den Fachbereichen. Das Zusammenspiel der oben genannten Komponenten ist in der umseitigen Architekturskizze schematisch dargestellt.

Plattformvorteile durch Cloud BI

Der Einsatz von Managed Services in der Microsoft Azure Cloud, die perfekt zum vorliegenden Projekt-Setting passen, haben sich ausgezahlt. Der vergleichsweise einfache Einstieg in hochskalierbare Dienste ist ein großer Vorteil, um neue Technologie nutzen zu können, ohne das Betriebs-Know-how selbst aufbauen zu müssen. Die vom Betreiber Microsoft garantierten Verfügbarkeiten liegen in der Regel bei 99,99 %.

Das Setup der Komponenten erfolgt agil und liefert schnell erste nutzbare Ergebnisse. Durch den Betrieb in der Cloud und mögliche globale Szenarien wird die IT entlastet und es entsteht Flexibilität hinsichtlich weiteren Testumgebungen. Weitere Vorteile für HORNBACH sind schnellere Innovationszyklen, höhere Ausfallsicherheit sowie günstigere Preise durch die Synergie- und Effizienzeffekte eines Public-CloudModells wie Azure.

Ausbau der Analyseplattform

Die Datenbasis wird Stück für Stück erweitert, indem sukzessive weitere soziale Netzwerke und demographische Daten hinzukommen. Auch Systeme, die in den On-Premises-Rechenzentren liegen, können komfortabel über ein Gateway angebunden werden. Die genutzten Komponenten können per Schieberegler performant auf höhere Anforderungen durch mehr Datenvolumen und Nutzung angepasst werden. Für noch exaktere Ergebnisse in der Textanalyse werden baumarktspezifische Modelle trainiert und genutzt.

HORNBACH ist mit der neuen Analyseplattform also auf viele Herausforderungen vorbereitet, die sich aus der weiteren Digitalisierung des Geschäftsmodells ergeben werden.

Technologien

  • Microsoft Azure Data Lake
  • Azure Cognitive Services
  • Azure SQL & SQL Data Warehouse
  • Azure Data Factory
  • Azure Databricks
  • Power BI

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