Fachbereich: IT & Business Intelligence
Projektstart: Oktober 2021
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C&A stand vor der Herausforderung, eine neue SAP Retail Lösung einzuführen, welche die Digitalisierung der Geschäftsprozesse beschleunigt und optimiert. Im Zuge dieses SAP-Projektes sollte gleichzeitig ein neues Data Warehouse als Basis für Analytics, BI und Reporting implementiert werden, da das bestehende Data Warehouse (DWH) den sich ständig ändernden Marktanforderungen und der zunehmenden Komplexität der Geschäftsprozesse nicht mehr gerecht wurde. Zudem verlangsamte die Trennung verschiedener Entwicklungsaufgaben (Datenmodellierung, ETL-Entwicklung, Datenladen) die Produktivität.
Die Hauptanforderung an das neue DWH bestand also darin, einen hohen Grad an Automatisierung und das parallele Entwickeln zu ermöglichen, um damit die Time-to-Market zu verkürzen. Zudem sollte eine schnelle Integration aller C&A-Daten aus SAP- und Nicht-SAP-Datenquellen sowie die Verknüpfbarkeit von SAP-Daten mit Rohdaten (z.B. Kassendaten, Sensordaten, Customer Counting, RFID) für Analytics ermöglicht werden.
Mit Blick in die beschriebene Ausgangslage und die gewünschten Verbesserungen hat sich C&A für die Einführung einer DWH-Architektur auf Grundlage von Data Vault, Data Warehouse Automation und einer Data Lakehouse Architektur entschieden – basierend auf dem Anbieter Snowflake.
Die technische Umsetzung erforderte den Einsatz von Snowflake als Cloud-Datenplattform, Data Vault 2.0 als Modell und Datavault Builder für die End-to-End-Automatisierung. Das Reporting erfolgt durch MicroStrategy, welches auf den Datamart vom DVB zugreift.
Für die Projektdurchführung wurde ein Greenfield-Ansatz gewählt. So konnte C&A die bereits bestehende Lösung weiterhin nutzen, während gleichzeitig das neue DWH aufgebaut wurde. Dank Datavault Builder war eine standardisierte Entwicklung und die schrittweise, automatisierte Umsetzung des neuen Systems möglich.
Nachdem das erste Reporting live ging, wurde das DWH sukzessive weiterentwickelt. Zwölf Monate später waren Git-Flow und die dezentrale agile Entwicklung über vier Teams hinweg skaliert. So konnten 15 Entwickler gleichzeitig an verschiedenen Projekten oder SAP-Modulen arbeiten. Dieser agile und dezentrale Ansatz ermöglichte es C&A auch im laufenden Projekt noch weitere SAP-Datenquellen zu integrieren, wie z. B. Sales, Distribution oder Finance. Prozessanpassungen und die daraus resultierenden Änderungen, bzw. Refactoring-Maßnahmen konnten dadurch sehr schnell umgesetzt werden.
Mit der Einführung von Data Vault als Architekturmodell und der Automatisierung durch Datavault Builder konnte C&A neue Datenquellen schnell anbinden und eine robuste und skalierbare Datenplattform aufbauen. Insbesondere der hohe Grad an Automatisierung trägt dazu bei, kürzere Entwicklungszyklen, eine bessere Data Governance und vereinfachtes Fehlerhandling zu realisieren, da Fehlerquellen leichter identifiziert werden konnten. Das Projekt ermöglichte zudem eine signifikante Verbesserung der Time-to-Market und eine effiziente Integration neuer und bestehender Datenquellen. Generell schafft die Cloud-Datenplattform von Snowflake als Grundlage viel Flexibilität, Skalierbarkeit und Leistung.
Durch das Aufsetzen eines neuen, performanten Data Warehouses, die allgemeine Verbesserung der IT-Architektur und die Etablierung einer zukunftssicheren, flexiblen und skalierbaren Datenplattform kann C&A nun präzise Geschäfts-Entscheidungen treffen und schnell auf neue Marktanforderungen reagieren.
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