Daten als Erfolgsfaktor

Der Einzelhandel unter Druck

Vom Reagieren zur Resilienz

Globalisierung, Lieferkettenabhängigkeiten und steigender Preisdruck setzen den Einzelhandel unter permanenten Anpassungsdruck. Je stärker die Märkte vernetzt sind, desto anfälliger reagieren sie auf externe Schocks – das haben Pandemie, geopolitische Konflikte und Energiekrise deutlich gezeigt.
Künftige Wettbewerbsfähigkeit hängt daher davon ab, Risiken frühzeitig zu erkennen, agil zu handeln und operative Resilienz mit Effizienz zu verbinden.

01

Zunehmende Belastung für Data- und IT-Teams

Jede Marktveränderung bringt neue technische Anforderungen mit sich. Statt fortlaufend Berichte für einzelne Abteilungen zu erstellen, müssen Data- und IT-Teams heute Plattformen bereitstellen, die Ad-hoc-Analysen und echte Datendemokratisierung ermöglichen. Ziel ist nicht, Aufgaben auszulagern, sondern die Zusammenarbeit effizienter zu gestalten – weg vom reaktiven Reporting hin zu einer langfristigen Datenstrategie, die Kontextwechsel reduziert und Skalierbarkeit schafft.

02

Eine neue Datenbasis

Viele Handelsunternehmen nutzen Databricks bereits als Kern ihrer Datenarchitektur. Echter Mehrwert entsteht jedoch erst, wenn die Plattform aktiv eingesetzt wird, um Prozesse zu modernisieren, Datensilos aufzubrechen und Innovationen zu fördern. So wird Technologie zum Treiber für Wandel: Eine einheitliche Datenbasis schafft Transparenz und ermöglicht es Teams, schneller und präziser zu handeln.

03

Die zentrale Frage: Wie werden Daten wirklich für alle nutzbar?

Viele Unternehmen tun sich noch immer schwer, Daten über Abteilungsgrenzen hinweg zugänglich zu machen. Komplexe Systemlandschaften, inkonsistente Datenquellen und isolierte Reporting-Strukturen verhindern eine einheitliche Sicht auf Prozesse und Kunden. Informationen sicher, konsistent und ohne starke IT-Abhängigkeit bereitzustellen, zählt daher zu den größten Herausforderungen im Handel.

Vom IT-gesteuerten Reporting zum echten Self-Service

Einzelhändler stehen täglich vor neuen geschäftlichen Fragen – getrieben durch volatile Märkte, Lieferkettenrisiken und regulatorische Vorgaben. Klassische Reporting-Modelle geraten dabei zunehmend an ihre Grenzen: Tools wie Power BI, Tableau oder Qlik liefern zwar Auswertungen, doch jede neue Fragestellung erfordert meist einen neuen Bericht – erstellt von der IT oder dem zentralen Data-Team. Das kostet Zeit und führt dazu, dass Erkenntnisse oft zu spät kommen, um in Entscheidungen umgesetzt zu werden.
Wenn "Self-Service BI" zu "IT-Service BI" wird
Viele Organisationen wollen ihre Fachbereiche unabhängiger machen – etwa durch Schulungen oder eigene Data Analysten. In der Praxis scheitert das oft an drei Faktoren: fehlender Zeit, fehlendem Know-how und mangelnder Datenverfügbarkeit. Das Ergebnis: Statt Entlastung entsteht Mehrarbeit. Die IT bleibt für Berichte, Datenanbindungen und Dashboards zuständig. So wird aus dem ursprünglich gedachten Self-Service BI schnell ein IT-Service BI – und die angestrebte Flexibilität geht verloren.
Wenn Self-Service zur Illusion wird
Moderne Data-Lakehouse-Plattformen wie Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric bilden heute die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen. Sie ermöglichen es, Daten konsistent und sicher bereitzustellen – unabhängig davon, ob sie aus Einkauf, Logistik oder Vertrieb stammen. Doch Technologie allein schafft noch keinen Self-Service. Entscheidend ist, dass Daten für alle zugänglich sind, ohne IT-Teams zu überlasten oder die Datenqualität zu gefährden.
Das neue Paradigma: Ad-hoc-Insights
Echte Datendemokratisierung bedeutet, dass Fachanwender eigenständig Antworten auf ihre Fragen finden können – in Echtzeit und auf Basis verlässlicher, zentral verwalteter Daten. Entscheidend ist dabei die Geschwindigkeit der Datenbereitstellung und Exploration: Relevante Informationen sollten sich innerhalb weniger Minuten zusammenstellen lassen, anstatt Tage oder Wochen zu beanspruchen. Die eigentliche Auswertung kann anschließend – je nach Fragestellung – eigenständig durch die Fachbereiche erfolgen und mit fachlichem Wissen sowie gezielten Recherchen angereichert werden.

Die neue Integrationsschicht

Daten, KI und Engineering verbinden

Databricks verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Daten in konkrete Maßnahmen umsetzen. Mit Databricks Lakebase und Databricks Apps schließt die Plattform die Lücke zwischen Data-Analytics- und Softwareentwicklungsteams. Lakebase integriert vollständige Datenbankfunktionen direkt in das Databricks Lakehouse – redundante Datenspeicherung und aufwendige ETL-Prozesse werden dadurch überflüssig. Entwickler können Echtzeitanwendungen auf Live-Daten erstellen und dabei vertraute Frameworks wie Spring Boot / Java oder Angular / React nutzen.

So werden Datensilos aufgelöst, und alle Teams greifen auf dieselbe, verlässliche Datenbasis zu. Databricks Apps ermöglichen eine nahtlose Zusammenarbeit von Data- und Engineering-Teams auf einer einheitlichen Plattform, die dank serverloser Architektur den Administrationsaufwand minimiert. Das Ergebnis: schnellere Innovation, konsistente Erkenntnisse und eine enge Verbindung zwischen Datenstrategie und operativer Umsetzung.

Erweiterung der Medaillon Architektur um Databricks Lakebase & Apps

Mit Databricks Lakebase und Databricks Apps wird die Datenintegration deutlich vereinfacht. Daten können in Echtzeit und ohne aufwendige ETL-Prozesse zwischen der Plattform und den angebundenen Backend-Systemen ausgetauscht werden.
Dadurch lassen sich Informationen aus Databricks direkt in operative Anwendungen oder Datenbanken übernehmen – und umgekehrt.

Aufbereitete Datensätze können zudem als Datenprodukte exportiert, versioniert und in anderen operativen Systemen weiterverwendet werden. Das Ergebnis ist ein durchgängiger Datenfluss auf einer einheitlichen Plattform – von der Rohdatenverarbeitung bis zur produktiven Nutzung. So arbeiten Data- & AI-Teams sowie Softwareentwicklungsteams auf derselben Datenbasis und können ihre Prozesse und Daten nahtlos integrieren. Durch gemeinsame KPIs wird die Umsetzung von DataOps optimal unterstützt.

Datendemokratisierung neu gedacht

Die nächste Stufe von Self-Service BI entsteht nicht durch neue Dashboards oder BI Tools, sondern durch eine Datenplattform, die Wissen für alle zugänglich macht. Anstelle zahlloser Einzelberichte entsteht ein zentrales Portal auf Basis von Databricks Lakebase und Databricks Apps, in dem Nutzer Daten eigenständig kombinieren, analysieren und Ergebnisse direkt weiterverwenden können – sicher, nachvollziehbar und ohne Umwege über die IT.

Data- und IT-Teams übernehmen dabei die Verantwortung für die Bereitstellung der Plattform und die strukturierte Aufbereitung der Daten. Diese müssen so gestaltet sein, dass Fachbereiche sie flexibel kombinieren, filtern und exportieren können – ohne technisches Spezialwissen. Die Entwicklung erfolgt schrittweise – abgestimmt auf die Strukturen, Daten und Ziele des Unternehmens. Jede Ausbaustufe stärkt die Fähigkeit, Fragestellungen schneller, proaktiver und datengetrieben zu beantworten.

1

2

3

4

Phase 1 – Datenexploration

In der ersten Phase steht der Zugang zu Daten im Mittelpunkt. Mitarbeitende können vorhandene Datensätze eigenständig durchsuchen, kombinieren und erste Zusammenhänge erkennen – ohne Abhängigkeit von der IT. Dadurch entsteht ein besseres Verständnis für Datenstrukturen und deren geschäftlichen Kontext. Die Grundlage für echte Datendemokratisierung ist gelegt: Daten werden sichtbar, zugänglich und nutzbar.

Phase 2 – Data Analytics & Metriken

In dieser Phase geht es um Struktur und Vergleichbarkeit. Zentrale Kennzahlen und Metriken werden definiert, damit alle Teams mit denselben Grundlagen arbeiten. Dashboards und standardisierte Reports schaffen Transparenz und ermöglichen, Entscheidungen auf konsistente Daten zu stützen. So entsteht eine gemeinsame Sprache über Abteilungen hinweg – ein wichtiger Schritt hin zu datengetriebenen Entscheidungen.

Phase 3 – Data Science & Forecasting

Auf Basis der konsolidierten Daten lassen sich nun Modelle und Vorhersagen entwickeln. Muster, Trends und Anomalien werden sichtbar, und Prognosen helfen dabei, zukünftige Entwicklungen besser einzuschätzen. Data-Science-Methoden fließen direkt in die tägliche Arbeit ein und machen datenbasierte Planung zum festen Bestandteil operativer Prozesse. Unternehmen agieren nicht mehr reaktiv, sondern antizipativ.

Phase 4 – Intelligente KI-Unterstützung (GenAI & Agenten)

In der letzten Phase wird die Plattform intelligent: KI-Modelle, Generative AI und Agenten übernehmen aktive Aufgaben im Analyseprozess und informieren bspw. proaktiv bei gewissen Schwellwerten. Sie erkennen somit Auffälligkeiten, schlagen Handlungsmöglichkeiten vor oder reagieren automatisiert auf definierte Ereignisse. Damit entsteht ein System, das nicht nur Daten auswertet, sondern Erkenntnisse in Echtzeit nutzbar macht.

Unsere Kernkompetenzen

Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Digitalisierungsprojekte von der ersten Idee bis zum stabilen Betrieb erfolgreich umzusetzen. Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir Lösungen, die nicht nur technisch überzeugen, sondern auch messbaren Mehrwert für Ihr Unternehmen schaffen.

Dabei denken wir ganzheitlich: Wir verbinden Entwicklung (Dev), Daten (Data) und Managed Services (Ops) zu einem integrierten Ansatz. So profitieren Sie von reibungslosen Abläufen, transparenten Prozessen und einer nachhaltigen Systemarchitektur – alles aus einer Hand. Unser Ziel ist es, Ihre digitale Infrastruktur so zu gestalten, dass sie flexibel, skalierbar und zukunftssicher bleibt.
Mit langjähriger Erfahrung in verschiedenen Branchen und Projekten jeder Größe haben wir bei SkelTech einen erprobten Arbeitsprozess entwickelt. Er sorgt dafür, dass Sie schon während Ihres Projekts von unserem Know-how profitieren. Wir achten auf höchste technische Qualität und behalten dabei immer das Gesamtziel Ihres Digitalprojekts im Blick – von der ersten Idee bis zum späteren Betrieb.