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HANDEL

Die Handelsbranche umfasst Unternehmen, die mit dem Verkauf von Waren und Dienstleistungen an Verbraucher beschäftigt sind, einschließlich Einzel- und Großhandel. 
Sie steht vor Herausforderungen wie der Digitalisierung des Kundenerlebnisses, dem Management der Lieferkette und der Anpassung an veränderliche Verbraucherpräferenzen.
Der Online-Handel hat den Sektor revolutioniert, indem er die Bedeutung von Datenanalyse und kundenzentrierten Ansätzen erhöht hat.

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HANDEL

THEMEN, DIE BEWEGEN

Datenqualität
und -integrität

Im Handel werden täglich große Mengen an Daten generiert.

Dabei kann es zu Problemen mit der Datenqualität kommen, wie etwa ungenaue, unvollständige oder veraltete Daten. Ohne korrekte und aktuelle Daten können Analysen und Entscheidungen fehlerhaft sein, was zu finanziellen Verlusten führen kann.

Datenintegration 
und Silos

Häufig arbeiten verschiedene Abteilungen eines Handelsunternehmens mit unterschiedlichen Systemen und Datenquellen. Das kann zu Datensilos führen, wodurch eine ganzheitliche Sicht auf die Daten und Prozesse des Unternehmens erschwert wird. Eine effektive Datenintegration ist daher entscheidend, um konsistente und umfassende Geschäftseinblicke zu gewährleisten.

Datensicherheit
und -schutz

Händler sammeln sensible Daten von Kunden, einschließlich persönlicher und finanzieller Informationen. Der Schutz dieser Daten vor unbefugtem Zugriff und Cyberangriffen ist von höchster Bedeutung. Gleichzeitig müssen Händler sicherstellen, dass sie mit Datenschutzgesetzen wie der DSGVO konform sind.

Analyse und Nutzung 
von Big Data

Der Handel hat Zugang zu einem breiten Spektrum an Datenquellen – von Verkaufsdaten über Online-Verhaltensdaten bis hin zu Lagerbestandsdaten. Die Herausforderung besteht darin, diese Datenmengen zu verarbeiten, zu analysieren und nutzbringend einzusetzen. Dazu gehört auch die Implementierung von fortschrittlichen Analysetechniken wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um wettbewerbsfähige Einsichten zu gewinnen.

“ableX bietet einen umfangreichen Standard, den wir sehr individuell auf unsere auf Massendaten ausgerichteten Geschäftsprozesse eingestellt haben. Dank hervorragender Schnittstellenkompetenz kommuniziert ableX einfach und konsistent mit allen angeschlossenen Systemen."

Arne Blöcker, Bereichsleitung Produktdatenmanagement / Digitalisierung

bei EUROBAUSTOFF

DATENQUALITÄT UND -INTEGRITÄT

Ein Datenmanagementsystem, das auf die Verbesserung der Datenqualität und -integrität
im Handel ausgerichtet ist, bietet gezielte Lösungen und entsprechende Vorteile:

LÖSUNG

DATENVALIDIERUNG

Das System implementiert Prozesse zur Überprüfung und Validierung der Daten bei der Eingabe, um sicherzustellen, dass nur korrekte und relevante Daten gespeichert werden.

LÖSUNG

DATENBEREINIGUNG

Automatisierte Routinen identifizieren und korrigieren Fehler, eliminieren Duplikate und aktualisieren veraltete Einträge.

LÖSUNG

DATENPFLEGE

Ständige Überwachung und Wartung der Datenqualität, um die Integrität der Daten über ihre gesamte Lebensdauer hinweg aufrechtzuerhalten.

Insgesamt steigert ein auf Datenqualität und -integrität fokussiertes Datenmanagementsystem die Effizienz, die Kundenzufriedenheit und die Genauigkeit von Geschäftsentscheidungen im Handel.

VORTEIL

ZUVERLÄSSIGKEIT

​Hohe Datenqualität sichert die Zuverlässigkeit der Geschäftsberichte und Analysen, die für strategische Entscheidungen verwendet werden.

VORTEIL

KUNDENVERTRAUEN

Korrekte und aktuelle Daten verbessern das Vertrauen, da Dienstleistungen und Kommunikation auf präzisen Informationen basieren.

VORTEIL

OPERATIVE EFFIZIENS

Saubere Daten reduzieren die Notwendigkeit manueller Korrekturen und erhöhen die Effizienz der Geschäftsprozesse.

VORTEIL

SOLIDE BASIS

Eine solide Datenbasis ermöglicht klarere Einblicke und unterstützt eine fundierte Entscheidungsfindung.

DATENSICHERHEIT UND -SCHUTZ

Ein effektives Datenmanagementsystem im Handel bietet spezifische Lösungen und Vorteile in Bezug auf Datensicherheit und -schutz:

LÖSUNG

VERSCHLÜSSELUNG

Sensible Daten werden durch moderne Verschlüsselungs-methoden geschützt, was unbefugten Zugriff verhindert.

LÖSUNG

BERECHTIGUNGEN

Ihr System implementiert strenge Zugriffskontrollen, um sicherzustellen, dass nur autorisiertes Personal auf sensible Daten zugreifen kann.

LÖSUNG

DATENHISTORIE

Im Falle eines Datenverlustes ermöglichen automatisierte Backups eine schnelle Wiederherstellung. 

Insgesamt trägt ein robustes Datenmanagementsystem wesentlich zur Sicherung sensibler Handelsdaten bei und bildet eine solide Grundlage für den vertrauenswürdigen Umgang mit Kundeninformationen.

VORTEIL

SCHUTZ

Sie erhören Ihren Schutz  vor Datenverlust und Diebstahl. Durch verbesserte Sicherheitsmaßnahmen werden Risiken wie Datenlecks und Cyberangriffe minimiert.

VORTEIL

COMPLIANCE

Das Thema Compliance mit Datenschutzbehörden ist bedeutend. Das System hilft, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen, was Bußgelder und Rechtsstreitigkeiten vermeidet.

VORTEIL

VERTRAUEN

Ein sicheres System stärkt das Vertrauen
der Kunden und Geschäftspartner, da es zeigt, dass das Unternehmen deren Daten ernst nimmt und schützt.

VORTEIL

RISIKOMINIMIERUNG

Die Verringerung von Sicherheitsrisiken schützt das Unternehmen vor potenziellen finanziellen und reputativen Schäden.

DATENINTEGRATION UND SILOS

Ein fortschrittliches Datenmanagementsystem im Handel kann die Herausforderungen der Datenintegration und die Auflösung von Datensilos effektiv angehen:

LÖSUNG

ZENRALE 

DATENPLATTFORM

Implementierung einer zentralen Plattform, die Daten aus verschiedenen Geschäftsbereichen sammelt, konsolidiert und synchronisiert.

LÖSUNG

INTEGRATIONS

WERKZEUGE

Einsatz von Middleware und API-Management-Lösungen, um den nahtlosen Datenfluss zwischen unterschiedlichen Systemen und Plattformen zu gewährleisten.

LÖSUNG

ABBAU 

VON SILOS

Durch die zentrale Sammlung und Verarbeitung von Daten werden Abteilungsgrenzen überbrückt und der Zugriff auf wichtige Informationen vereinheitlicht.

Insgesamt erleichtert ein Datenmanagementsystem mit starken Integrationsfähigkeiten 
die effiziente Nutzung von Daten, unterstützt die strategische Entscheidungsfindung und
fördert eine kollaborative Unternehmenskultur.

VORTEIL

EINHEITLICHE

KUNDENSICHT

Hohe Datenqualität sichert die Zuverlässigkeit der Geschäftsberichte und Analysen, die für strategische Entscheidungen verwendet werden.

VORTEIL

STEIGERUNG DER
EFFIZIENZ

Korrekte und aktuelle Daten verbessern das Kundenvertrauen, da Dienstleistungen und Kommunikation auf präzisen Informationen basieren.

VORTEIL

FUNDIERTE 

ENTSCHEIDUNGEN

Mit einer konsistenten Datenbasis können Entscheidungsträger fundierte, datengestützte Entscheidungen treffen.

VORTEIL

AGILITÄT UND

INNOVATION

Die Fähigkeit, schnell auf integrierte Daten zuzugreifen, fördert eine agile Geschäftsentwicklung und Innovation.

ANALYSE  UND NUTZUNG VON BIG DATA

Durch den Einsatz eines Datenmanagementsystems zur Analyse und Nutzung von

Big Data können Handelsunternehmen signifikante Verbesserungen erzielen:

LÖSUNG

SKALIERBARE

DATENARCHITEKTUR

Ein solches System bietet eine leistungsstarke, skalierbare Architektur, die große Datenmengen effizient verarbeiten kann.

LÖSUNG

ANALYTISCHE

WERKZEUGE

Integrierte analytische Funktionen ermöglichen es, Muster und Trends in Echtzeit zu erkennen und vorausschauende Analysen durchzuführen.

LÖSUNG

DATEN

VISUALISIERUNG

Komplexe Daten werden in benutzerfreundliche Dashboards und Berichte umgewandelt, die es Entscheidungsträgern erleichtern, Einsichten zu gewinnen.

Ein Datenmanagementsystem, das auf Big Data ausgerichtet ist, ermöglicht es Handelsunternehmen,
aus ihren Daten maximalen Nutzen zu ziehen, und bildet die Grundlage für eine intelligente,
datengesteuerte Geschäftsführung.

VORTEIL

TIEFERE EINSICHTEN

Die Fähigkeit, Big Data zu analysieren, führt zu einem besseren Verständnis des Kundenverhaltens und der Marktbedingungen.

VORTEIL

PERSONALISIERUNG

Unternehmen können Angebote und Dienstleistungen personalisieren, was zu einer gesteigerten Kundenzufriedenheit und -bindung führt.

VORTEIL

OPTIMIERUNG

Die Nutzung von Big Data hilft bei der Vorhersage von Nachfragetrends und der Optimierung von Lagerbeständen und Lieferketten.

VORTEIL

WETTBEWERBSVORTEIL

Durch datengestützte Strategien können Unternehmen sich von der Konkurrenz abheben und ihre Marktposition stärken.

UNSERE KEY FEATURES.
IHRE INDIVIDUELLE LÖSUNG.

Wir bieten eine Vielzahl von Funktionalitäten, die nur darauf warten, für ihren individuellen Einsatz zusammengestellt zu werden. Nutzen sie unsere Flexibilität im Aufbau von Datenmodellen und der Berücksichtigung ihrer ganz individuellen Prozesse. Erleben sie mit uns, ohne große Programmierung,
wie wir das beste Potential aus ihren Daten heraus holen können!

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Klasssifikationsmanager

Der Klassifikationsmanager von ableX ist ein leistungsfähiges Tool, das Benutzern ermöglicht, ihre Daten automatisch zu kategorisieren und zu ordnen. Es verwendet Algorithmen und vordefinierte Regeln, um Daten in strukturierte Gruppen einzuteilen, was eine systematische Analyse und leichtere Auffindbarkeit von Informationen ermöglicht. Nutzer können eigene Kategorien definieren, die auf ihre spezifischen Anforderungen und Prozesse abgestimmt sind, und somit eine personalisierte Datenstruktur schaffen. Dieses Feature unterstützt die Einhaltung von Datenstandards, erleichtert das Reporting und verbessert die Gesamteffizienz des Datenmanagements durch die automatisierte Sortierung großer Datensätze, was Zeit spart und die Genauigkeit erhöht.

DQR Editor

Der "DQR Editor" (Data Quality Rules Editor) ist ein spezialisiertes Feature innerhalb von ableX, dass Anwendern ermöglicht, detaillierte Datenqualitätsrichtlinien zu implementieren und deren Anwendung genau zu steuern. Dieses Werkzeug bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle, um spezifische Parameter für die Datenvalidierung zu setzen, wie zum Beispiel Formatprüfungen, Wertebereichsbeschränkungen und Abhängigkeitsregeln zwischen Datenfeldern. Der Editor erlaubt es, diese Regeln auf Datensätze anzuwenden, um Inkonsistenzen, Duplikate und Fehler zu identifizieren und zu korrigieren. Dadurch können Organisationen die Qualität ihrer Daten proaktiv verwalten und fortlaufend verbessern, was zu vertrauenswürdigen Daten und fundierten Geschäftsentscheidungen führt.

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Datafield Mapping.png

Datafield Mapping 

Das Feature "Datafield Mapping" in ableX ist ein entscheidendes Werkzeug, das Anwendern die Fähigkeit gibt, Datenfelder aus einer Vielzahl von Datenquellen sinnvoll einander zuzuordnen. Durch dieses Feature wird die Kompatibilität zwischen heterogenen Datenformaten hergestellt, was für die Synchronisierung von Informationen über unterschiedliche Systeme und Plattformen hinweg unerlässlich ist. Beim Datafield Mapping werden korrespondierende Datenfelder identifiziert und verknüpft, was eine homogene Datenansicht schafft. Dies ist besonders vorteilhaft, wenn Daten aus unterschiedlichen Systemen wie CRM-, ERP- oder externen Drittanbieter-Datenbanken konsolidiert werden sollen. Es spielt eine zentrale Rolle bei der Datenmigration, dem Datenimport oder der Datenzusammenführung, indem es etwa sicherstellt, dass 'Kundennummer' in der einen Datenbank mit 'Client-ID' in der anderen korrekt verknüpft wird.

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Referenzierung

Das Feature "Referenzierung" in ableX ist ein entscheidendes Werkzeug für die Strukturierung und den sinnvollen Zusammenhang von Datenbankinhalten. Es ermöglicht den Benutzern, eindeutige Verweise zwischen Datensätzen zu schaffen, die als Referenzen dienen. Diese Verweise sind essenziell, um Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datenelementen herzustellen, wie beispielsweise zwischen Kunden- und Auftragsdaten in einer Vertriebsdatenbank.
Die Referenzierung ist auch beim Importieren und Exportieren von Daten zwischen verschiedenen Systemen von Bedeutung, da sie hilft, das korrekte Mapping zwischen den Feldern unterschiedlicher Datenquellen zu gewährleisten. Sie spielt eine zentrale Rolle bei der Gewährleistung der Datenqualität, insbesondere in komplexen Systemen, in denen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Informationen für operative Entscheidungen, Berichterstattung und Analytik kritisch ist.

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