Klein anfangen und groß rauskommen mit Data Vault 2.0 Leif Hitzschke & Dajana Schleuß Hamburg, den 16.09.2016 Der führende B2B-Marktplatz wlw.de wlw.at wlw.ch
Agenda 1. wlw das Unternehmen 2. BI im Überblick 3. Data Vault Projekthistorie 4. Data Vault im Detail
wlw das Unternehmen
Wer liefert was Das Unternehmen - ist der führende B2B-Marktplatz in der DACH-Region - ermöglicht pro Monat rund 540.000 Anbietern/Inserenten Kontakt zu 1,3 Millionen Einkaufsentscheidern/Nutzern - Pro Minute werden über wlw etwa 100 Kontakte zwischen Anbietern und Suchenden hergestellt das sind jährlich 51 Millionen Firmenkontakte - hat seinen Hauptsitz in Hamburg und beschäftigt 200 Mitarbeiter
Wer liefert was Beispielhafte Anbietersuche
Wer liefert was Beispielhaftes Firmenprofil
Wer liefert was So funktioniert die Suche Suchen nach Produkten Suchen nach Firmenangebot Suchen nach Firmenname Ergebnis-Ermittlung Produkte: Über 4,2 Millionen Ergebnis-Ermittlung Produkt-Daten: 47.000 Kategorien Ergebnis-Ermittlung Firmen-Daten: 540.000 Firmen Ergebnis-Darstellung Suchergebnisseite Produktdetailseite Ergebnis-Darstellung Kategorienübersichts-Seite Suchergebnisseite Firmenprofil Ergebnis-Darstellung Suchergebnisseite Firmenprofil
Wer liefert was Angebotsvielfalt Top-Ranking Höchste Aufmerksamkeit durch eine der drei Spitzenpositionen auf den Suchergebnisseiten. wlw D-A-CH Mit wlw D-A-CH Präsenz zeigen im deutschsprachigen Raum und Reichweite länderübergreifend erweitern. Reichweitenverstärker Die individuelle Google AdWords-Kampagne für mehr Traffic auf dem wlw-firmenprofil oder auf der Website. AD Platzierung zusätzlich in Form einer Ad auf den Suchergebnisseiten. wlw Retargeting Zusätzliche Aufmerksamkeit durch Display-Werbung völlig ohne Streuverluste. etracker Erfolgskontrolle mit integriertem Webcontrolling-Tool etracker plus farbliche Profilunterlegung für mehr Aufmerksamkeit. wlw Europe Mit wlw Europe sind Kunden mit ihrem Firmenprofil auf weiteren europäischen Partnerseiten von wlw präsent. "Wer liefert was" stellt sich vor
BI im Überblick
Business Intelligence im Überblick Team Umfasst 4 Personen für jeden Themenbereich einen Verantwortlichen (Data Warehouse, Reporting und Analytik) Zielgruppen Internes Unternehmensreporting Kundenreporting Schnittstellen zu Partnern (etracker, Europages, etc.) Tools Oracle Enterprise SQL Developer SAP Data Service Tableau (Desktop und Server) R-Script (Analytik) Daten DWH hat 2 TByte Auftragsdaten Trafficdaten csv. - Import von Partnern
Data Vault Projekthistorie
Data Vault - Projekthistorie Juni 2015 November 2015 Dezember 2015 /Januar 2016 September 2016 Do it alone - Prototyp Erarbeitung eines ersten sehr rudimentären Data Vault Prototypen für die Auftragsdaten Get the Expert Workshop Grundlagen und Technik Aufbau eines neuen Modells Do it again Workshop für Modellierung und Automatisierung Modellreview mit weiterem Data Vault Experten Restrukturierung des Modells Now and Next Das Order Intake Data Warehouse ist produktiv und wird sukzessive weiterentwickelt
Data Vault im Detail
Einordnung in Kontext
Auftragsdaten für das neue DWH Beleg-Nr., Kunden-Nr. Auftragstyp, Laufzeit von bis Sales Manager, Gesamtwert Auftragskopf Produkt 1 Wert Produkt 2 Wert Produkt 3 Wert Auftragspositionen Ziele: Nachverfolgbarkeit aller Änderungen (detaillierter View) Berechnung eines Kundenstatus (Neukunde/Altkunde) Berechnung einer Stückzahl im Produkt
Do it alone Prototyp - Juni 2015 Do it alone Prototyp 8 Hubs 5 Links erster sehr rudimentärer Data Vault Prototyp (Erstellung durch ext. Berater.) Abb. RAW VAULT und grobe Skizze Business Ebene Entwurf Beladungsprozess Keine Dokumentation 3 Satellites Ziel/Fokus Erfahrungen mit DV sammeln
Get the Expert November 2015 Get the Expert Workshop Grundlagen und Techniken Bewertung des Prototypen Neuaufbau des Modells 14 Hubs 2 Links? Satellites Ziel/Fokus: Schnelle Beladung Ausrichtung an den Transaktionen
Do it again Dezember 2015/ Januar 2016 Do it again Workshop für Modellierung und Automatisierung Erstellung eines neuen Modells 4 Hubs 2 Links 4 Satellites Ziel/Fokus: pragmatischer Ansatz zur Umsetzung des Modells Schnelle Beladung des Modells Fachliche Zusammenhänge und Flexibilität Trennung von beschreibenden und zeitlichen Merkmalen
Now September 2016 Now Do it again September 2016 Workshop für Modellierung und Automatisierung Das Erstellung Order eines Intake neuen Data Modells Warehouse ist produktiv Ziel/Fokus: Die pragmatischer Daten werden Ansatz zur täglich Umsetzung geladen des Modells. Der Schnelle neue Beladung des Modells Beladungsprozess Fachliche benötigt Zusammenhänge nur noch und 1/3 der Flexibilität Zeit Trennung von beschreibenden und zeitlichen Merkmalen
Now and Next Now September 2016 Die Daten werden über Tableau visualisiert und unternehmensweit zur Verfügung gestellt Next Integration weiterer Datenquellen CRM-Daten (Sugar) Trackingdaten Erweiterte Reports für den Fachbereich
Fazit Die mitgelieferten Funktionen der Datenbank nutzen à z.b. Funktionen und Prozeduren à ETL-Tool vs. SQL-Skript Anforderungen des Fachbereiches genauer aufnehmen à Fachwissen aufbauen à Gezielte Fragen stellen Datenqualität in der Quelle prüfen à Fehler im Ursprung abfangen à Mut zur Lücke
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