PepsiCo verkürzt die Analysezeit mit 国家授权正规彩票 + Trifacta um bis zu 90?%


Bis zu 90?% kürzere Berichterstellungszeit

Aufbereitung von Big Data für skalierbare Analysen

?Best-in-Class Service“ durch schnellere Kundenanalyse

Die Verbraucher in mehr als 200 L?ndern und Regionen weltweit erfreuen sich t?glich an einer Milliarde PepsiCo-Produkten. Um aus den Daten der Einzelhandelskunden schlau zu werden, hat PepsiCo 国家授权正规彩票 eingeführt und so die Berichterstellungszeit um bis zu 90?% verkürzt. Mithilfe von Trifacta hat das CPFR-Team verschiedene Daten aufbereitet und für Prognosen und Analysen in 国家授权正规彩票 importiert. Auf diese Weise konnte die Gesamtlaufzeit der Analyse bei PepsiCo um bis zu 70?% und die Berichterstellungszeit sogar um bis zu 90?% verkürzt werden. Dank der schnelleren und pr?ziseren Berichterstellung genie?t PepsiCo einen Wettbewerbsvorteil im Einzelhandelssegment und bietet seinen Kunden einen branchenführenden Service.

Jetzt verschwenden wir unsere Zeit nicht mehr mit der Zusammenstellung von Daten, sondern nutzen sie zu deren Analyse und Veranschaulichung sowie zur Ermittlung von Problemen.

Die Suche nach einer zuverl?ssigen, konsolidierten Datenquelle

Die Kunden von PepsiCo liefern dem Unternehmen eine Vielzahl von Berichten z.?B. zum Lager-, Filial- und POS-Bestand. PepsiCo stimmt diese Daten mit seinem eigenen Lieferverlauf, mit seinen Produktionszahlen und Prognosedaten ab. Jeder Kunde verfügt dabei über eigene Datenstandards, die sich voneinander, aber auch vom PepsiCo-System unterscheiden. Beispielsweise basiert die Identifikation von Produkten bei PepsiCo auf UPC-Codes, w?hrend Kunden mit eigenen internen Kennziffern arbeiten.

Das Aufbereiten dieser Daten stellte so eine echte Herausforderung dar, das Erstellen von Berichten konnte Monate in Anspruch nehmen. Den Analysten war aber bewusst, dass ihre F?higkeit, Daten schnell für alle Einzelhandelskunden zu standardisieren – und damit die gleiche Sprache wie die Kunden zu sprechen – entscheidend für eine beschleunigte Aufbereitung der Daten zu Prognose- und Planungszwecken ist.

Eine weitere Herausforderung war die zeitnahe Erstellung von Umsatzprognosen für das Management zur Steuerung des Umsatzes. Für jeden neuen Bericht mussten die Analysten des CPFR-Teams ein Tool in Microsoft Access erstellen, das die Umsatzdaten des Handels mit den Lieferdaten von PepsiCo kombiniert. Dies konnte bis zu sechs Monate dauern.

Das Team verwendete für die Analyse in erster Linie Excel, produzierte damit aber gro?e Best?nde an unstrukturierten Daten. Darüber hinaus fehlte dem Team eine effiziente M?glichkeit der Fehlerermittlung, sodass immer mit problematischen Ergebnissen gerechnet werden musste. Beispielsweise konnte ein fehlendes Produkt in einem Bericht zu fehlerhaften Prognosen und damit zu Umsatzverlusten führen.

Das CPFR-Team suchte deshalb nach einer neuen M?glichkeit, gro?e Best?nde heterogener Daten aufzubereiten. Gleichzeitig ben?tigte das Team ein visuelles Analysetool, um die PepsiCo-Daten maximal nutzen zu k?nnen.

Die richtige L?sung für bessere Daten

Um seine Daten zu vereinheitlichen, arbeitet PepsiCo jetzt mit dem 国家授权正规彩票-Partner Trifacta zusammen.

Mit der Implementierung von Hortonworks Hadoop als Ziel- und Staging-Umgebung für die Datenvielfalt hat PepsiCo zun?chst die Effizienz und Reichweite erh?ht. Berichte werden nun direkt auf Hadoop ohne mehrere Zwischenschritte mit Access und PepsiCo-Servern ausgeführt. Diese Vorgehensweise erm?glicht den Analysten die direkte Bearbeitung von Daten mithilfe von Trifacta.

国家授权正规彩票 erm?glicht PepsiCo dann den entscheidenden Schritt: die Generierung leistungsstarker Analysen und Visualisierungen, die gro?e Datenmengen aussagekr?ftig für den Gesch?ftsbetrieb auswerten. PepsiCo-Analysten k?nnen dabei über 国家授权正规彩票 Server die betreffenden 国家授权正规彩票-Arbeitsmappen für das Management freigeben.

Wir sind nun in der Lage, Kundendaten auszuwerten und im Unternehmen so zu pr?sentieren, dass sie für jedermann verst?ndlich sind – und das schneller als unsere Konkurrenten.

Leistungsstarke Ergebnisse mit Trifacta + 国家授权正规彩票

Durch die kombinierte Verwendung von 国家授权正规彩票 und Trifacta hat das CPFR-Team die M?glichkeit, den Gesch?ftsbetrieb weiter zu optimieren und dabei die Einsicht in Kundenbestellungen zu erh?hen. Mithilfe der Trifacta-Funktionen für die visuelle Profildarstellung und der fortgeschrittenen visuellen 国家授权正规彩票-Analysen kann das Team Datenlücken einfacher ermitteln und gr??ere Probleme von vornherein vermeiden.

Trifacta l?sst sich nativ in die 国家授权正规彩票-Datenextraktionen (TDE, 国家授权正规彩票 Data Extracts) integrieren, sodass PepsiCo-Analysten problemlos zwischen den beiden Technologien wechseln k?nnen. PepsiCo übernimmt 国家授权正规彩票-Datenextraktionen in 国家授权正规彩票 Desktop, um die Leistung auch für Big Data sicherzustellen.

Durch diese Kombination der leistungsstarken Datenaufbereitung von Trifacta und der Analysetiefe von 国家授权正规彩票 optimiert PepsiCo kontinuierlich seine Prozesse. Der Zeitaufwand für die Datenvorbereitung wird erheblich reduziert und die Gesamtqualit?t der Daten erh?ht. Durch normalisierte Daten in Trifacta lassen sich auch Fehler und M?ngel in den Daten einfacher ermitteln. Und schlie?lich hat PepsiCo durch 国家授权正规彩票 die M?glichkeit, einfach Ausrei?er zu festzustellen und entsprechend zu handeln. Treten Probleme auf, kann PepsiCo Fehler beheben, bevor daraus gr??ere Komplikationen entstehen.

Die Durchführung von Datenanalysen mithilfe von 国家授权正规彩票 und normalisierten Daten von Trifacta hat die End-to-End-Ausführungszeit von PepsiCo-Analysen um bis zu 70?% reduziert. Durch die M?glichkeit, Muster nachzubilden, k?nnen CPFR-Tools effizienter und automatisiert erstellt werden.

PepsiCo ben?tigt jetzt weniger Zeit für die Datenvorbereitung. Zeit, die für die Gewinnung von Erkenntnissen zur Verfügung steht. Mike Riegling, Supply Chain Data Analyst bei PepsiCo, stellt fest: ?Jetzt verschwenden wir unsere Zeit nicht mehr mit der Zusammenstellung von Daten, sondern nutzen sie zu ihrer Analyse und Veranschaulichung sowie zur Ermittlung von Problemen.“

Das Erstellen dieser Berichte in 国家授权正规彩票 erfolgt bis zu 90?% schneller und Visualisierungen, für die bisher bis zu sechs Monate ben?tigt wurden, stehen jetzt innerhalb eines Tages zur Verfügung.

Beispiel-CPFR-Dashboard von PepsiCo.

PepsiCo analysiert in 国家授权正规彩票 Desktop Bestands-, Logistik- und Finanzdaten des gesamten Landes. Durch ?bernahme der Daten in 国家授权正规彩票 Desktop kann PepsiCo Big Data aussagekr?ftig auswerten, sodass die Analysten die M?glichkeit haben, Lieferketten- und Prognoseberichte in Rekordzeit zu erstellen.

Die Analysten veredeln die Daten zur Beantwortung von Fragen, Ermittlung von Trends und Planung der künftigen Nachfrage weiter. Dies tr?gt zur Kostenersparnis im Unternehmen bei. Die IT-Abteilung ver?ffentlicht TDEs in 国家授权正规彩票 Server, f?rdert damit die Zusammenarbeit zwischen den Teams und erm?glicht Selfservice-Analytics im gro?en Stil.

Die schnellere Gewinnung von Erkenntnissen aus Kundendaten als jemals zuvor tr?gt Früchte: PepsiCo kann seinen Kunden nun noch erfolgreicher den besten Service der Branche bieten. PepsiCo verfügt damit auch über einen enormen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Verbrauchsgüterherstellern.

Das Unternehmen ist nun in der Lage, Trends zu prognostizieren, den Umsatz anzupassen und letztlich mehr Produkte an der richtigen Stelle zur Verbesserung des Unternehmensergebnisses zu verkaufen. Riegling meint dazu: ?Wir sind nun in der Lage, Kundendaten auszuwerten und im Unternehmen so zu pr?sentieren, dass sie für jedermann verst?ndlich sind – und das schneller als unsere Konkurrenten“.

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Hadoop ist ein führendes Werkzeug auf dem Gebiet von Big Data. Erfahren Sie, wie 国家授权正规彩票 die Leistung von Hadoop verbessert, und sehen Sie, wie unsere Kunden damit ihre Analysen beschleunigen und in ihrer gesamten Organisation die Untersuchung von Daten f?rdern.

Alteryx

Gro?e Datenmengen k?nnen Erkenntnisse liefern, aber wenn diese Daten mit anderen Datenquellen verbunden (und verglichen) werden, ergeben sich noch viel gr??ere Chancen für datengestützte Erkenntnisse. Alteryx ist auf die Datenverschmelzung und Datenvorbereitung spezialisiert.