Data Lake in Azure-Cloud beschleunigt Entscheidungsfindung bei AB InBev

Wie die Cloud hilft, den Bierabsatz zu optimieren

| Autor / Redakteur: Jan Wetzke / Nico Litzel

Der Autor: Jan Wetzke ist Director Sales DACH bei Talend
Der Autor: Jan Wetzke ist Director Sales DACH bei Talend (Bild: Talend)

Bei der Brauereigruppe AB InBev verbrachten einzelne Mitarbeiter früher bis zu 80 Prozent ihrer Zeit damit, relevante Daten zu identifizieren und aufzubereiten. Über eine zentrale Cloud-Lösung werden heute Daten schneller bereitgestellt, sodass Mitarbeiter mehr Zeit für die Analyse und die strategische Entscheidungsfindung haben.

AB InBev (Anheuser-Busch InBev) zählt mit seinen mehr als 500 Biermarken zu den weltweit größten Brauereigruppen. In Deutschland ist die Brauerei beispielsweise durch die Marken Beck‘s, Diebels, Franziskaner oder Löwenbräu bekannt. Weitere bekannte Biere sind Budweiser und Corona. Durch Zukäufe ist das Unternehmen in der Vergangenheit rasant gewachsen, sodass eine Vielzahl von Software-Anwendungen im Einsatz waren und es über die Brauereien hinweg keinen gemeinsamen Datenbestand gab.

Datenreise mit der Cloud starten

AB InBev plante, über eine Cloud-Lösung die unternehmensweit verteilten Daten zusammenzuführen. Gemeinsam mit Talend entwickelte das IT-Team zunächst einen Proof of Concept, um zu evaluieren, wie sich die verteilten Datenbestände in der Cloud integrieren lassen. Eine erfolgreiche Umsetzung zeigte, dass sich das Projekt wie geplant realisieren lässt: Mit der Lösung Talend Data Integration konnten Daten aus den unterschiedlichen Quellen zusammengeführt werden und mit Talend Data Preparation wurden die Datenquellen erfasst. Für AB InBev war es zudem wichtig, die konzernweite Datenintegration möglichst effizient zu erledigen. Mit der Talend-Plattform gelang es, ein wiederverwendbares Framework für die Aufgaben zur Datenintegration zu entwickeln, das auch in anderen Brauereien verwendet werden konnte.

Herausforderung der Datenintegration

Vor dem Integrationsprojekt bestand die IT-Infrastruktur aus Anwendungen von Salesforce, SAP und anderen ERP-Anbietern. Für die Datenintegration wurden konzernweit 23 ETL-Tools verwendet. Außerdem liefen die Anwendungen teilweise in eigenen Rechenzentren und teilweise bereits in der Cloud. Viele Brauereien nutzten zudem individuelle Anwendungen, da sie auch nach der Übernahme als unabhängige Einheiten operierten. Mitarbeiter von AB InBev mussten daher viel Zeit aufbringen, um die jeweils benötigten Daten zu finden: Insgesamt waren in der Organisation über 100 verschiedene Datenquellen vorhanden. „Für uns war es äußerst schwierig, eine einheitliche Sicht auf den operativen Geschäftsverlauf zu erhalten, zumal es keinen zentralen Datenbestand gab“, sagt Harinder Singh, Global Director Data Strategy & Solution Architecture bei AB InBev. „Darüber hinaus sind wir auf sechs Kontinenten tätig und mussten DSGVO-konform werden, was eine globale Transparenz über alle Datenbestände hinweg erforderte.“

Vielzahl von Technologien im Einsatz

Eine neue IT-Architektur ermöglicht es AB InBev, Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen zu extrahieren. So werden mit der neuen Lösung Echtzeitsysteme mit Streaming-Daten genauso unterstützt wie Batch-Systeme. Weiterhin können Daten von IoT-Geräten und ERP-Lösungen sowie von On-premises und Cloud-Applikationen integriert werden. Gespeichert werden die Daten in einem zentralen Data Lake in der Microsoft Azure Cloud. Dort erfolgen eine Weiterverarbeitung und Archivierung der Daten, bevor sie in einem sogenannten Gold-Layer für die internen Mitarbeiter zur Nutzung bereitgestellt werden. Die neue Architektur verwendet außerdem Technologien wie Hortonworks für Hadoop sowie Hive, Spark, Hbase und Kafka. Weiterhin erhalten Data Scientists über die Lösung Zugriff auf eine Daten-Sandbox, um dort verschiedene Testszenarien für neue Datenmodelle evaluieren zu können.

Vorteile der neuen Lösung

Die neue Architektur bieten AB InBev verschiedene Vorteile: So wurde die IT-Infrastruktur wesentlich vereinfacht, da statt 23 ETL-Tools heute nur noch eine zentrale Lösung für die Datenintegration verwendet wird. Darüber hinaus haben sich durch die Wiederverwendbarkeit von Code die durchschnittlichen Zeiten für die Datenintegration von sechs Monaten auf sechs Wochen reduziert.

Vertrieb und Marketing optimieren

Bereits im ersten Jahr nach der Einführung der Datenplattform wurden mehrere Projekte umgesetzt; zahlreiche weitere Datenprojekte sind in Vorbereitung. Am Anfang stand eine verbesserte Produktentwicklung, beispielsweise um Landwirte beim Anbau der besten Nutzpflanzen zu helfen, die zur Herstellung der Biere benötigt werden. Zu den Kunden von AB InBev zählen aber auch der Einzelhandel und Bars. Früher war es dem Unternehmen nicht möglich, mit jedem Store zu arbeiten, um Daten über den Abverkauf zu erhalten. Mit der neuen Infrastruktur ist es möglich, dass die Geschäfte Bier über mobile Apps bestellen können und die Daten darüber sofort verfügbar werden. So ermittelt die Brauerei in Echtzeit den Verbrauch, kann die Nachfrageprognose optimieren und das Sortiment entsprechend anpassen. Aber auch ein Datadriven-Marketing wird möglich, beispielsweise um das Verhalten der Käufer in den Geschäften zu analysieren und so den besten Standort für den Bierverkauf zu ermitteln. Die im Data Lake gespeicherten historischen Daten helfen auch bei Entscheidungen darüber, wie viele Paletten Bier zu einem bestimmten Sportereignis geschickt werden sollen.

IoT-Daten überwachen Lagertemperatur

AB InBev kann nun auch aktuelle Daten für die Optimierung der Lieferkette verwenden. Über RFID-Tags wird der gesamte Lebenszyklus der Produkte von der Brauerei bis zur finalen Auslieferung verfolgt. So ist beispielweise eine Routenoptimierung für die Fahrzeuge möglich. Darüber hinaus wird IoT-Technologie zur Temperaturüberwachung in Millionen von Bierkühlern auf der ganzen Welt verwendet, um sicherzustellen, dass die Produkte bei der optimalen Temperatur gelagert und ausgeliefert werden.

Schneller zu fundierten Entscheidungen

Heute verwenden die Mitarbeiter automatisierte Data Discovery Tools, die dabei helfen, Daten in den operativen Einheiten schneller zu identifizieren. Zuvor verbrachten Mitarbeiter bis zu 80 Prozent ihrer Zeit damit, relevante Daten zu identifizieren und aufzubereiten, sodass nur 20 Prozent ihrer Zeit für eine Analyse und eine strategische Entscheidungsfindung übrig waren. Ein Software-Tool für Data Preparation hilft dabei, dass Mitarbeiter nur noch 30 Prozent für das Sammeln von Daten aufwenden müssen und somit mehr Zeit auf die Datenanalyse verwenden können. „Die neue IT-Architektur bietet viele Vorteile, wie eine vereinfachte Infrastruktur und die Wiederverwendbarkeit von Prozessen zur schnellen Datenextraktion. Das bedeutet schnellere Entscheidungen sowie kürzere Markteinführungszeiten für neue Produkte“, sagt Harinder Singh, AB InBev.

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