Erik Göllner · 01.08.25
Case Study - Prozess und Datenoptimierung im Handel
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 und 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, Best Practices und übergeordnete Governance.