Case Study - Prozess und Datenoptimierung im Handel

Verfasst von Erik Göllner

Ausgangslage

  • Zersplitterte Daten: ERP, Kassensystem

  • Onlineshop & Lagerverwaltung lieferten isolierte Excel-Listen

  • Bauchgefühl statt Fakten: Einkaufs- und Vertriebsentscheidungen ohne belastbare Zahlen

  • IT-Flaschenhals: Jede kleine Report-Anpassung blockierte das Entwicklerteam

Prozess & Methodik

Schritt 1: Data Engineering & Integration

  • Aufbau einer Snowflake Data Platform als zentrales Data Warehouse

  • Entwicklung von ETL-Pipelines für Echtzeit-Datenfluss aus ERP, POS & E-Commerce

Schritt 2: Visual Analytics mit Power BI

  • Design und Implementierung rollenbasierter Dashboards

  • Live-Filialbenchmarks, Lagerkennzahlen und Topseller-Analysen

Schritt 3: Self-Service BI & Enablement

  • Workshops für Einkauf, Vertrieb und Controlling

  • Vermittlung von Best Practices: Datenmodellierung, Filter- und Drill-Down-Techniken

  • Übergeordnete Governance: Framework für Datenqualität und Zugriffsrechte

Ergebnisse auf den Punkt

  • Direkt nach Go-Live: Tagesaktuelle Umsatzzahlen pro Filiale & Kanal – mobil verfügbar

  • Nach 3 Monaten:

    • 15 % geringere Fehlbestände durch datenbasierte Nachbestellung

    • Vertriebsleiter nutzen das Dashboard täglich mobil

  • Nach 6 Monaten:

    • 25 % weniger Lagerkosten – dank präziser Prognosen und automatischer Bestellvorschläge

    • Kundenzufriedenheit +11 % laut Umfrage

    • IT-Team wurde entlastet und ist frei für strategische Projekte

Fazit & Ausblick

Unser Kunde steuert heute datenbasiert, präzise und agil. Die automatisierten Bestellvorschläge sorgen für schlanke Prozesse – und schaffen Freiraum für strategische Initiativen. Mit BYTEpuls als Partner setzen Sie Ihre Handelsdaten effizient in Mehrwert um.

Erik Göllner
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