München – Emnos ist eine Tochtergesellschaft der American Express Goup und Schwestergesellschaft von Payback mit Niederlassungen in München, London, Paris, Madrid und Chicago. Die analytischen Software-Lösungen von Emnos erfüllen eine Schlüsselfunktion, wenn es darum geht, mehr Kundennähe zu schaffen und Kundendaten so auszuwerten, dass sich daraus höhere Umsätze oder Wettbewerbsvorteile generieren lassen.
Von Christine Wildgruber / Nico Litzel, Big Data Insider
Das „Emnos Insight Portal“ stellt ein modular aufgebautes, integriertes Lösungsportfolio dar, das Entscheidern in Handelsunternehmen und Herstellern von Konsumgütern handlungsrelevante Analysen und fundierte Einblicke in relevante Kundeninformationen zur Verfügung stellt. Über die Auswertung von Kundendaten, die für gewöhnlich über die Kassen-Transaktionsdaten und Kundenkarten generiert werden, und der Ableitung von Strategien für Marketing und Kommunikation erfahren Retail-Unternehmen, wie sie mehr Wachstum erzielen und gleichzeitig bleibende Einkaufserlebnisse bieten können.
In diesem Zusammenhang gilt es beispielsweise auszuwerten, welche Produkte bevorzugt gekauft oder zu bestimmten Jahreszeiten stärker nachgefragt werden, wie und wo die Kunden bevorzugt einkaufen, welche Marketing-Promotionaktionen zu höheren Verkaufszahlen führen oder welche Maßnahmen die Kundenbindung positiv beeinflussen. Darauf aufbauend lassen sich effektivere Strategien für Vertrieb und Marketing und die Kundenkommunikation entwickeln. Entscheidungen wie „wann macht ein Newsletter Sinn“ oder „was könnte die Osteraktion bringen“ werden nicht mehr aus dem Bauch heraus entschieden, sondern lassen sich über die bei der Analyse gewonnenen Erkenntnisse sachlich und fundiert belegen und passende Maßnahmen umsetzen. Auch für die Bereiche Preisgestaltung, Promotions, Produktsortiment und Präsentation der Ware können wichtige Erkenntnisse gewonnen werden.
Datenanalysen für die tägliche Entscheidungsfindung
Die Emnos-Software-Lösungen sind dabei ein elementarer Baustein und werden im Rahmen des Customer Insight Portals als Software-as-a-Service-Lösung zur Verfügung gestellt. Entscheider und Experten wie die sogenannten Category Manager im Handel nutzen die Lösungen zur Datenanalyse und täglichen Entscheidungsfindung.
Die Software-Lösungen aus dem Insight Portal liefern Informationen etwa zu folgenden Marketing- und Vertriebsrelevanten Fragestellungen: Welche Produkte sollten angeboten werden? Welche Produkte sind ähnlich und welches wird bevorzugt gekauft bzw. welches kann deshalb gegebenenfalls aus dem Sortiment genommen werden? Welchen Einfluss haben diese sogenannten De-Listing-Entscheidungen auf andere Artikel und auf Umsätze insgesamt? Welche Kunden sollten gezielt über Kampagnen angesprochen werden? Wie lässt sich die Wirksamkeit von zielgruppenspezifischen Marketing-Aktionen verbessern?
Im Rahmen des Datenabrufs für die Analysen entstehen hohe Anforderungen an die Laufzeit der zugrundeliegenden Datenbank. Es stellte sich also zunächst die Frage, welche technische Lösung dafür am besten geeignet ist. Doch diese Anforderung war nicht die einzige Herausforderung, der man sich im Laufe der Zeit stellen musste.
Die Herausforderungen
Rund 100 Brands mit 2.500 Markenverantwortlichen nutzen aktuell die Software des Emnos Insight Portals – Tendenz steigend. Die Anforderungen an die zugrundeliegende Datawarehouse-Lösung werden dadurch immer größer. Dabei wächst die zu verarbeitende Datenmenge nicht nur – sie schwankt auch sehr stark, beispielsweise je nach Nutzung und Anzahl der Analysereports, die parallel angefragt werden. Zusätzlich nimmt die Datenmenge sprunghaft zu, wenn neue Kunden wie etwa große Retailer mit vielen Niederlassungen neu dazukommen. Die Analysetools und die dahinterstehende Datenbanklösung müssen flexibel auf solche Schwankungen reagieren, ohne Abstriche in der Leistungsfähigkeit zu erfahren. Entsprechend ist die flexible Skalierbarkeit sowohl in kleinen als auch in großen Schritten eine sehr wichtige Anforderung bei Emnos an die zugrundeliegende Datenbanklösung.
Lösung und Nutzen
Emnos setzt in puncto Datenbank bereits seit 2008 auf Pivotal Greenplum – eine Open Source, Shared Nothing MPP (Massively Parallel Processing)-Datenbank und damals noch eine Lösung von EMC. 2011 stellte Emnos auf einen ersten Cluster der neueren Version Pivotal Greenplum V1 um. Damals fand ein intensiver Auswahlprozess statt: Es ging dabei um die Grundsatzentscheidung, inwieweit eine MPP-Datenbank am besten für den Business-Fall von Emnos geeignet wäre. Vor allem aufgrund der höheren Kosteneffizienz entschied sich das Unternehmen 2011 neuerlich für Pivotal Greenplum. „Wir machen OLAP (Online Analytical Processing) und für diesen stark Analyse-lastigen Einsatz ist Greenplum als MPP-Datenbank einfach kosteneffizienter“, erläutert Peter Breitenberger, verantwortlich für die Produktentwicklung bei Emnos.
Nach und nach wurden seither aufgrund des sukzessiven und starken Wachstums von Emnos mehr Ressourcen nötig. „In diesem Punkt passt das Shared-Nothing-Merkmal von Greenplum sehr gut zu unseren Anforderungen“, so Breitenberger. Im Rahmen der Shared-Nothing-Architektur erfüllt jeder Serverknoten unabhängig und eigenständig seine Aufgaben – mit den ihm zugeordneten Komponenten wie Prozessor oder Speicher. Jeder Serverknoten verfügt über eine Kopie des Datenbank-Management-Systems und kann Aufgaben an einen anderen, nicht ausgelasteten Knoten weitergeben. Durch die Ergänzung zusätzlicher Knoten in Form von preiswerten Computern ist ein Shared-Nothing-System extrem skalierbar.
Absicherung gegen Downtimes
Um sich gegen Downtimes mit zusätzlichen Kapazitäten abzusichern und weil man die Lösung bis an die Grenzen der Belastbarkeit ausgenutzt hatte, entschied Emnos 2015, einen weiteren Cluster von Greenplum, eine V2, parallel laufen zu lassen, quasi „Cluster of Clusters“. „Neue Kunden von Emnos verändern die erforderliche IT-Landschaft erheblich. Ein durchschnittlicher Großkunde benötigt schon einmal ein bis zwei Greenplum-1000-Cluster. Zusammen mit Pivotal und unserem Rechenzentrumbetreiber haben wir im Mai 2016 unsere Greenplum V1 und V2 gegen eine neue Greenplum V3 ausgetauscht. Dabei konnten wir unsere bestehenden Lösungen mit der neuen Greenplum V3 beibehalten wie bisher“, erläutert Breitenberger.
Parallel setzt das Unternehmen seit 2015 mit der SQL Engine Pivotal HAWQ auf die Big-Data-Technologie Hadoop. „Der große Vorteil von Hadoop ist, dass es in kleineren Schritten skalierbar ist. So können wir noch flexibler als bisher und trotzdem kostengünstig arbeiten, insbesondere wenn nur kleinere Kapazitätserweiterungen nötig sind“, erklärt Breitenberger. „Außerdem spielen für unsere Kunden Realtime-Analysen eine immer größere Rolle. Unsere umfangreichen Analysen brauchen bisher teilweise fünf bis zehn Minuten bis zur Erstellung eines Reports. Das ist für interaktive Auswertungen zu langsam. Mit Spark kann man super auf Hadoop aufsetzen und hochperformante Lösungen realisieren. Zusätzlich ist unser bestehender Code, der sehr stark auf Greenplum ausgelegt ist, auch mittels HAWQ für Hadoop nutzbar. Die Kombination aus den neuen Greenplums und Hadoop basierten HAWQ-Datenbanken öffnet uns die Tür zu noch mehr Flexibilität und neuen Lösungen. Dieser parallele Ansatz ist für uns ein strategisch sehr positiver Schritt, extrem attraktiv und zukunftsweisend.“
Ein positiver Blick in die Zukunft
Emnos wächst weiter und arbeitet an neuen Softwareprodukten. „Dazu wird sicherlich auch wieder neue Hardware nötig sein. Momentan haben wir zwar noch Puffer nach oben, aber das ändert sich schnell“, so Breitenberger. „Generell ist es spannend zu sehen, welche Möglichkeiten sich durch die intensive Nutzung von Daten ergeben und wie sich durch stets verändernde Anforderungen der Kunden auch unsere IT-Umgebung nachhaltig verändert. Der Erfolg unserer Kunden untermauert letztlich die Wirtschaftlichkeit – auch in puncto Datenbanklösung.“
Als weiteren Trend in der Zusammenarbeit mit seinen Kunden sieht Emnos die Nachfrage nach Cloud-Lösungen. Peter Breitenberger meint: „Manche Kunden wollen zwar On-premise-Lösungen, wahrscheinlicher ist aber die Nachfrage nach Cloud-Lösungen. In diesem Zusammenhang ist natürlich auch Pivotal Cloud Foundry als Plattform für uns interessant. Durchaus spannend sind auch die Ansätze der Pivotal Labs, die wir kürzlich besucht haben. Hier wäre das eine oder andere Entwicklungsprojekt künftig denkbar.“ (Pivotal/BigDataInsider/mc/hfu)
