Adidas vertreibt seine Produkte über die Vertriebskanäle Own Retail/Franchisee/ECom und Wholesale. Die daraus resultierenden Sell-Out Daten werden via IT-Schnittstellen (Flat File, EDI) in die BI-Systeme übertragen. Damit können finanzielle Aufwände (Shop-in-Shop Installationen, Marketing-Aktivierungen) verifziert und allgemeine Produkt-Trends/Muster erkannt werden. Nichtsdestotrotz sollte noch ein qualitativer-Input vom jeweiligen Sales-Verantwortlichen in die Betrachtung mit eingezogen werden. In diesem Vortrag möchten wir die Visualisierung via MSTR-Dashboards und die Integration von Kommentaren kurz zeigen.

Zielpublikum: Sales/Marketing-Verantwortliche, BI-Verantwortliche
Voraussetzungen: Grundverständnis Sell-Out Zahlen von Kunden
Schwierigkeitsgrad: Mittel

Wie kann ein mittelständisches Unternehmen mit hohen Wachstumsraten, komplexen Systemen und ständigem Wandel ein tragfähiges analytisches Data Warehouse aufbauen?
Wie gelingt dabei eine enge Abstimmung mit dem Fachbereich ohne technische Vorgaben außer Acht zu lassen? Wie lassen sich eine hohe Qualität und ein funktionierendes Life Cycle Management sicher stellen?
Dieser Vortrag zeigt auf, welche Antworten im Rahmen des Aufbaus eines Data Warehouses bei dem E-Commerce Unternehmen heidelpay gefunden wurden und welchen Beitrag ein DWH-Automatisierungs-Tool beim Aufbau bietet.

Zielpublikum: BI-Architekten, BI-Manager, BI-Projektleiter, BI-Entwickler
Voraussetzungen: BI-Grundlagen
Schwierigkeitsgrad: Mittel