Ein sehr großes Einzelhandelsnetzwerk mit einem Smartphone betreiben
Lange bevor “Big Data” zum Technologie-Buzzword des Jahres 2012 wurde, waren Einzelhandelsnetzwerke unter den Pionieren im Umgang mit den großen Datenmengen, die von ihrer Supply Chain und ihren Point-of-Sale-Systemen erzeugt werden. Da sie den Reichtum und den immensen Wert ihrer Daten erkannten, wurden in vielen Fällen erhebliche Investitionen in die IT-Infrastruktur getätigt.
Bisher haben jedoch die Einschränkungen und Kosten der erforderlichen Infrastruktur die Realität weit hinter den Ambitionen und Versprechungen zurückgelassen. Dies gilt insbesondere für die reichhaltigste Datenquelle im Einzelhandel, die auch alle anderen in Bezug auf Größe übertrifft: die von den Point-of-Sale-Systemen generierten Belege. Das Sammeln und Verarbeiten von Belegen aus Hunderten oder sogar Tausenden von Geschäften ist nach wie vor eine schwierige und sehr teure Aufgabe.
Wie wäre es stattdessen, ein großes Einzelhandelsnetzwerk mit einem Smartphone zu betreiben?
Während diese Frage sowohl aus technischer als auch aus kommerzieller Sicht provokativ ist, erklären wir in diesem Whitepaper, wie grundlegende Vorgänge wie das Sammeln und Verarbeiten von Belegen für Einzelhandelsnetzwerke mit bis zu 1000 Geschäften auf einem Smartphone durchgeführt werden können. Der von Lokad verwendete Quellcode, um die in diesem Whitepaper dargestellten Ergebnisse zu erzeugen, wurde unter einer sehr liberalen Lizenz (BSD) auf GitHub als Open Source zur Verfügung gestellt.
Indem wir einige Einblicke in Big Data für den Einzelhandel teilen, hoffen wir, den Fortschritt bei der Auswertung von Einzelhandelsdaten weiter voranzutreiben. Wir freuen uns über jedes Feedback und zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren.
