Stabilisierung der Retail-Analytics-Plattform für Takko Fashion
Kunde & Herausforderung
Takko Fashion ist ein international tätiges Retail-Unternehmen mit hohen Anforderungen an zuverlässige Daten, konsistentes Reporting und schnelle Analytics-Prozesse.
Die bestehende Datenlandschaft war durch verschiedene ERP-, CRM- und interne Systeme fragmentiert. Instabile Schnittstellen, wechselnde Schemas und wiederkehrende Pipeline-Fehler führten zu Verzögerungen in der Datenbereitstellung. Zusätzlich beeinträchtigten Dubletten, inkonsistente Datenlogiken und fehlerhafte Währungsumrechnungen das Vertrauen in Dashboards und Reports.
Projekt-Ziele:
- Stabilisierung der zentralen Datenplattform auf Basis von Azure Databricks
- Verbesserung der Datenqualität für Finance, BI und Fachbereiche
- Reduzierung von Pipeline-Fehlern und manuellen Eingriffen
- Bereitstellung zuverlässiger, analytics-ready Datasets
- Skalierung der Data-Engineering-Kapazität ohne Aufbau zusätzlicher interner Teams
Strategie
ServiceFactum übernahm die operative Verantwortung für die Stabilisierung und Weiterentwicklung der Databricks-Plattform. Dafür wurde ein Nearshore-Team aus vier Data Engineers aufgebaut und durch ServiceFactum mit klarer Onshore Governance gesteuert.
Der Fokus lag auf stabilen Datenpipelines, besserer Datenqualität und einer zuverlässigen operativen Grundlage für kontinuierliche Analytics-Lieferfähigkeit.
„Wir stellen nicht nur ein Nearshore-Team bereit, sondern steuern die Delivery so, dass aus instabilen Datenprozessen verlässliche Data Operations entstehen, mit klaren KPIs, Transparenz und wachsender operativer Verantwortung.
Unser Ziel ist es, Schritt für Schritt die Grundlage für einen stabilen, skalierbaren Betrieb zu schaffen.“
Bernd Wandt, CEO and Onshore Delivery Manager at ServiceFactum
Lösung
ServiceFactum stabilisierte die Datenplattform durch proaktives Monitoring, systematische Fehleranalyse und die Optimierung instabiler Connectoren.
In Azure Databricks wurden Daten aus SAP, Salesforce und internen Systemen standardisiert, bereinigt und harmonisiert. Mit Python, Spark und SQL wurden Dubletten entfernt, geschäftskritische Logiken korrigiert und konsistente Datasets für Power BI bereitgestellt.
Kernmaßnahmen:
- Stabilisierung wiederkehrender Pipeline-Probleme
- Anpassung an Schema-Änderungen und instabile Schnittstellen
- Bereinigung und Harmonisierung von Retail-Daten
- Korrektur kritischer Logiken, z. B. bei Währungsumrechnungen
- Integration in Backlog-Steuerung und BI-Priorisierung
Technologien
Die Lösung basierte auf Azure und Azure Databricks. Für Datenverarbeitung, Qualitätssicherung und Transformation kamen Python, Spark und SQL zum Einsatz.
Daten aus SAP, Salesforce und internen Systemen wurden für Reporting und Analytics aufbereitet und über Power BI nutzbar gemacht. Azure DevOps unterstützte die Steuerung und kontinuierliche Lieferung.
Ergebnisse & Vorteile
Takko Fashion konnte die Stabilität der zentralen Datenplattform deutlich verbessern. Pipeline-Ausfälle und manuelle Eingriffe wurden reduziert, während Daten zuverlässiger und konsistenter für Reporting und Analytics bereitstanden.
Die verbesserte Datenqualität stärkte das Vertrauen in Power-BI-Dashboards und Business-Reports. Neue Analytics-Use-Cases konnten schneller umgesetzt werden.
Durch das onshore-geführte Nearshore-Modell erzielte Takko Fashion zudem eine Kosteneffizienz von 30 bis 50 Prozent gegenüber rein onshore besetzten Setups, ohne zusätzlichen internen Headcount aufzubauen.