Otto Group als data driven company Clickstream als Herzstück der neuen BI Plattform

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1 Otto Group als data driven company Clickstream als Herzstück der neuen BI Plattform Thomas Schlüter, Leiter Business Intelligence IT Unisys Client Exchange 2014

2 Agenda 1 Kurzvorstellung Otto Group 2 Was ist Big Data für uns? 3 Big Data als Kernbestandteil der neuen BI-Plattform 4 Zwei aktuelle Herausforderungen im Big Data Umfeld 2

3 Agenda 1 Kurzvorstellung Otto Group 2 Was ist Big Data für uns? 3 Big Data als Kernbestandteil der neuen BI-Plattform 4 Zwei aktuelle Herausforderungen im Big Data Umfeld 3

4 International erfolgreich Die Otto Group ist eine weltweit agierende Handels- und Dienstleistungsgruppe mit 123 wesentlichen Unternehmen in mehr als 20 Ländern. 4

5 Das vielfältige Portfolio der Otto Group Multichannel- Einzelhandel Finanzdienstleistungen Service mit Kataloggeschäft, E-Commerce und stationärem Einzelhandel. mit handelsnahen Finanzdienstleistungen entlang der Wertschöpfungskette. Mit Handelsdienstleistungen entlang der Wertschöpfungskette sowie Reisedienstleistungen. 5

6 Hohe Dynamik bei Finanzdienstleistungen und Service Umsatz in Mio. Euro 2013/ / ,4% % ,8% Multichannel-Einzelhandel Finanzdienstleistungen Service 6

7 Otto Group weltweit aufgestellt Umsatz in Mio. Euro Deutschland Frankreich Russland 549 Europa (ohne D, F, Ru) Nord- und Südamerika Asien und sonstige Regionen

8 Geschäftsfeld Multichannel-Einzelhandel E-Commerce wichtigster Vertriebskanal 6,1 Mrd. Euro 4,0 Mrd. Euro Otto Group Online-Umsätze weltweit Otto Group Online-Umsätze Deutschland +6,4% +7,2% Mio. Euro Mio. Euro 8

9 Geschäftsfeld Multichannel-Einzelhandel Otto Group weltweit erfolgreich im E-Commerce Nordamerika Deutschland Russland Südamerika Europa Asien Mehrheitsbeteiligungen der Otto Group Minderheitsbeteiligungen der Otto Group 9

10 Agenda 1 Kurzvorstellung Otto Group 2 Was ist Big Data für uns? 3 Big Data als Kernbestandteil der neuen BI-Plattform 4 Zwei aktuelle Herausforderungen im Big Data Umfeld 10

11 Vision: Bei jedem Kundenkontakt werden alle Daten genutzt, um in Echtzeit automatisiert Interaktionen auszuspielen Zur Steuerung der Customer Journey werden Informationen aus Big Data Quellen benötigt Big Data Quelle Katalog & Kundencenter ) Onlineshop : Channel-Daten SEO (Search Engine Optimization) SEA (Search Engine Advertizing) Affiliate (Online-Vertriebspartner) Internetwerbung (Adserver) Preissuchmaschinen Social Media ^ * &: : ^ :& ^ : ^* : : * Pre-Kauf ) ) ) ) Informieren und Stöbern Produkt Discovery Bestellprozess Auslieferung ) Retournieren :^ Post-Kauf Sortimentskreation (Assortment) Beschaffung/ Disposition Vermarktung (Merchandising) Fakturierung/ Abwicklung Logistik/Service Human Ressources, Infrastruktur, Controlling & Finanzen 11

12 Der Begriff Big Data lässt sich gut entlang der Dimensionen Volume, Velocity und Variety von Gartner charakterisieren Bei Big Data spricht man üblicherweise von Datenmengen, die die Leistungsfähigkeit gewöhnlicher Datenbanksysteme überfordern (z.b. Terabyte bis Petabyte Bereich) hohe Geschwindigkeit des Datenwachstums häufige Veränderungen in der Datenstruktur häufig Anforderungen an die Geschwindigkeit, in der die Daten verarbeitet werden sollen (z.b. Realtime Szenarien) hohe Vielfalt der Strukturen innerhalb der Daten (polystrukturierte Daten) hohe Vielfalt der Datenquellen, die (zusammen) verarbeitet werden sollen (Texte, Bilder, Videos) 12

13 Clickstream Daten sind polystrukturierte Daten 500+ verschiedene Attribute pro Zeile (100 zentrale) z.b. 10 Terabyte komprimierte Rohdaten pro Jahr 70 Millionen Zeilen pro Tag 13

14 Ziel ist es, die polystrukturierten Clickstream-Daten in SQL lesbare Strukturen zu überführen Die Persistenz und Aufbereitung der Daten erfolgt im Hadoop Kontext Kundenstamm Kunden Änderungen Artikeldetailseiten Interne Suche Warenkörbe Auftragsdaten Zahlungsmethoden

15 Agenda 1 Kurzvorstellung Otto Group 2 Was ist Big Data für uns? 3 Big Data als Kernbestandteil der neuen BI-Plattform 4 Zwei aktuelle Herausforderungen im Big Data Umfeld 15

16 Die BI-Plattform muss als Geschäfts-Architektur alle funktionalen Aufgaben einer modernen BI erfüllen können Daten aufbereiten (Consolidating Data) Informationen schaffen (Turning Data into Information) Geschäftspotentiale ausschöpfen (Driving Business Value) 16

17 Das Vorgehensmodell zur Entwicklung der BI-Plattform ist TOGAF*-kompatibel - Iterativ und schlank gehalten *The Open Group Architecture Framework (TOGAF) bietet einen Ansatz für Entwurf, Planung, Implementierung und Prelim: Framework and Principles Wartung von Unternehmensarchitekturen H: Architecture Change Mgmt A: Architecture Vision B: Infomation System Architecture G: Implementation Governance Requirements Require-ments C: Technology Architecture Übereinstimmung von B-C-D 17 F: Migration & Greenfield Planning E: Opportunities and Solutions D: Business Architecture

18 Im Kern unserer Strategie steht die neue BI Plattform. Diese wird über verschiedene Sichten gemanagt Marketing UseCases Analytische UseCases Business- Architektur Vision/Mission Gesamt-Strategie Abteilungs-Strategien Logische Architektur (Stacks & Layers) DataFlow Architektur EAI Architektur Informations- Architektur Hardware Architektur DataStore Architektur Software Architektur Technologie Architektur 18

19 Die BI-Plattform hat eine klare Positionierung und ist die Gesamt-IT eingebettet (Enterprise Application Integration / EAI) Customer Touchpoints Shop System (z.b. otto.de) Real-time BI BI Middleware / EAI Closed Loop Interne Systeme NOA (ERP) Mercado SEO Tool Externe Quellen Google Adwords Load Once BI PLATTFORM 19

20 Die BI-Plattform hat eine logische Stack-Architektur mit dedizierten Aufgabenbereichen REAL-TIME STACK Echtzeit- Event-Verarbeitung & Interaktion ANALYTIC STACK BIG DATA STACK Generierung analytischer Daten Bewirtschaftung von polystrukturierten Daten REPORTING STACK Informations- Bereitstellung CLASSIC STACK Bewirtschaftung von relationalen Daten x

21 Innerhalb der Stacks erfolgt die Strukturierung der Funktionalitäten über logische Layer REAL-TIME STACK SPEED ANALYTIC STACK SERVING REPORTING STACK STANDARD PREPARATION MODEL SCORING BIG DATA STACK LOAD BASE BUSINESS OLAP DASH- BOARDS CLASSIC STACK LOAD BASE BUSINESS AD HOC 21

22 Wir haben für die BI-Plattform eine BUILD-Strategie entwickelt. UseCase-initiiert, und auf Umsetzungs-Produktivität getrimmt GeschäftsObjekte UseCases Datenquellen LOAD BASE BUSINESS Load once, use many Formung von GeschäftsObjekten Bildung von Informationen bzw. Konzept-Daten z.b. Otto.de NOA (ERP) Clickstream SalesOrder Customer Attribution Modeling.. 22 (vereinfachte Darstellung)

23 Abhängig von der Funktionalität können die Datenflüsse unterschiedliche Wege nehmen REAL-TIME STACK SPEED SERVING REPORTING STACK ANALYTIC STACK PREPARATION BIG DATA STACK MODEL SCORING STANDARD OLAP LOAD BASE BUSINESS DASH- BOARDS CLASSIC STACK LOAD BASE BUSINESS AD HOC Realtime Interaktion Analytics-Datenfluss Bewirtschaftungs-Datenfluss Reporting-Datenfluss

24 Die BI-Plattform hat auf die Physik abgestimmte Data-Stores. Und ein zentrales Datenmodellierungstool REAL-TIME STACK (Wide-Column DataStore) REPORTING STACK ANALYTIC STACK Daten-Modellierung BIG DATA STACK (NoSQL & RDBMS DataStores) (NoSQL DataStores) Dimensional DataStores - Galaxy Schema - OLAP Cubes Columnar DataStores CLASSIC STACK (RDBMS/MPP DataStore) 24

25 Auch für die Daten-Integration (und weitgehend EAI/Middleware) wird ein zentrales Tool verwendet REAL-TIME STACK REPORTING STACK ANALYTIC STACK Daten-Integration (DI) BIG DATA STACK Code Generator or Wrapper Job-Steuerung: Control-M Leitstand: Patrol CLASSIC STACK 25

26 Agenda 1 Kurzvorstellung Otto Group 2 Was ist Big Data für uns? 3 Big Data als Kernbestandteil der neuen BI-Plattform 4 Zwei aktuelle Herausforderungen im Big Data Umfeld 26

27 Eine aktuelle Herausforderung ist das Zusammenführen der Big Data Technologien mit der klassischen Welt BIG DATA STACK LOAD BASE BUSINESS Aktuelle Herausforderungen: TERADATA (Appliances) denormalisierte Daten normalisierte Daten (3NF, Data Vault) Stackübergreifendes Query Framework: Performantes joinen von Daten aus dem Big Data Stack (Hadoop) mit Daten aus dem Classic Stack (Teradata als relationales DBMS) Vermeidung von Daten- Redundanzen über die Stackgrenzen hinweg CLASSIC STACK LOAD BASE BUSINESS 27

28 Der UseCase Last Minute Defense (LMD) greift in die Realtime Customer Journey ein, um Shopping Basket- Abbrecher zu entdecken (und zum Kauf zu stimulieren) Homepage Header Navigation Internal Search WishList Sales Basket Check Items & Delivery Date SalesOrder Confirmation Realtime Customer Journey Deeplink Personalized Content Product Detail Page Add-to-Basket Login Select Payment Visit Type Bounce Inspiration Basket CheckOut Order 100% 10% 5% LMD Key Driver Model Realtime Context CHANNEL Data Historic Context VISITOR Data SEARCH Data BUYER Data PRODUCT Data USER Attitude VISIT Data BASKET Usage GUESS Going To Buy Stimulate! NOT Going To Buy RESULT 5% 5% 28

29 29 Danke!

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