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UNSER DATA WAREHOUSE & COMMERCE-DATENMODELL

Ihrer BI-Lösung fehlt ein DWH oder Datenmodell?

SPRECHEN SIE UNS AN

Als vollständiger BI-Stack ist minubo mit einer flexiblen Analytics-Datenbank als Data Warehouse sowie mit einem integrierten Datenmodell ausgestattet – maßgeschneidert für die Reporting- und Analytics-Bedarfe in Commerce-Unternehmen.

So gliedern sich die beiden Komponenten in minubo als vollständige BI-Lösung ein:

minubo Architektur: DWH & Datenmodell

Flexibles Data Warehouse

Um minubos hohe Performanz auf allen Ebenen der Datenabfrage zu gewährleisten, haben wir auf Basis skalierbarer Big-Data-Technologie eine einzigartige Analytics-Datenbank entwickelt. Dieses Setup bringt mehrere Vorteile mit sich, die minubo stärker machen als andere Lösungen:

SCHNELL | Vergessen Sie Abfrageverzögerungen! Unser DWH verarbeitet komplexeste Daten mit ausgezeichneter Performance – von höchster Aggregation bis auf Rohdatenebene.

HOCHMODERN | Wir setzen die neuesten Technologien ein, um ein zukunftsweisendes Analytics-Framework bereitzustellen.

SKALIERBAR | Machen Sie sich keine Sorgen um wachsendes Datenvolumen und -komplexität – wir haben unser DWH dafür entwickelt, dass es mit Ihnen wächst.

BEWÄHRT | Unser DWH dient seit Jahren einer Vielzahl von Kunden – so stellt es seine außergewöhnliche Leistungsfähigkeit täglich aufs Neue unter Beweis.

Individuell entwickelte BI wird überbewertet

Die Wahrheit ist: 80% der BI-Anforderungen im Handel sind deckungsgleich.

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Integriertes Commerce-Datenmodell

minubos Analytics-Datenbank verfügt über ein integriertes Commerce-Datenmodell, das es Ihnen erspart, Kennzahlen und Logiken in mühevoller Kleinarbeit selbst zu entwickeln. Das schont nicht nur die Nerven aller Beteiligten, sondern erspart auch monatelange Arbeit.

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Teile unseres Datenmodells bilden die Basis für den Commerce Reporting Standard der Transaktionskennzahlen.

ETWAS MEHR DETAIL:

Was zeigt die Datenmodellgrafik?

Die Hauptkomponenten unseres Datenmodells sind Kennzahlen und Dimensionen – dargestellt im oberen und unteren Bereich der Grafik. Wenn Sie das Datenmodell benutzen und beide Entitäten kombinieren, erhalten Sie VOLLE TRANSPARENZ über Ihr Business.

  

OBEN: KENNZAHLEN
Wir unterscheiden fünf Kennzahlentypen, deren Bezeichnungen Sie auf den Boxen im oberen Bereich der Grafik sehen: Anzahlen, Mengen, Werte, Durchschnitte und Quoten. Wenn Sie eine Box öffnen, finden Sie verschiedene Kennzahlengruppen darin – in der Wertebox, wie oben gezeigt, zum Beispiel Rabatte, Umsätze, Deckungsbeiträge, Marketingkosten, Wareneinsätze und mehr. Jede Kennzahlengruppe wiederum enthält verschiedene einzelne Kennzahlen – in der Gruppe "Umsätze", wie oben gezeigt, gehören zum Beispiel Bestellwert, offener Bestellwert, stornierter Bestellwert, Umsatz, Retournierter Umsatz und Netto-Umsatz dazu. Insgesamt umfasst unser Datenmodell mehr als 800 Kennzahlen.

  

UNTEN: DIMENSIONEN
Der untere Bereich der Grafik zeigt die 17 Dimensionen, die minubos Datenmodell umfasst. Dimensionen sind relevante Analyseperspektiven, die eine fokussierte Sicht auf ein gegebenes Daten-Set bieten. Eine Dimension umfasst verschiedene Attribute, die unterschiedliche Eigenschaften derselben repräsentieren und somit eine spezifische Aufschlüsselung der Daten oder Kennzahlen innerhalb der durch die Dimension vorgegebenen Analyseperspektive ermöglichen. In unserer Grafik sehen Sie ein paar Beispiel-Attribute der geöffneten Boxen der Dimensionen "Kunde" und "Produkt". Insgesamt umfasst minubos Datenmodell mehr als 200 Attribute.

  

VOLLE TRANSPARENZ
Wenn Sie minubos Datenmodell über die verschiedenen Tools unseres Frontends benutzen (oder über eine API, die Sie mit unseren Daten-Feeds erstellt haben), können Sie Kennzahlen und Attribute kombinieren, um volle Transparenz über Ihr Business zu erhalten. Eines der Beispiele aus der Grafik aufgreifend könnten Sie zum Beispiel einen Report bauen, der zeigt, wieviel retournierten Umsatz Frauen und Männer jeweils generiert haben – indem Sie Ihre ausgewählte Kennzahl Retournierter Umsatz über Ihr ausgewähltes Attribut Gender aufbrechen, das Teil der Dimension Kunde ist. Sie könnten dann weiter ins Detail gehen, indem Sie Ihre Daten über immer mehr Attribute aufbrechen: Aus welchen Produktkategorien ist der Retournierte Umsatz bei Frauen und Männern jeweils erwachsen? Aus welchen Unterkategorien? Aus welchen Produkten, welchen SKUs? minubos Datenmodell ermöglicht Analysen von höchster Aggregation bis auf Rohdatenebene.
   

SIE HABEN NOCH FRAGEN? KONTAKTIEREN SIE UNS

UMFASSEND | Unser Datenmodell bringt alles mit, was Sie als Händler für umfassendes Reporting und Analysen brauchen –  mehr als 800 Kennzahlen, mehr als 200 Attribute.

COMMERCE-SPEZIFISCH | Maßgeschneidert für den Commerce-Sektor ist minubo die beste Wahl für jedes Handelsunternehmen – von Herstellern über Händler bis hin zu Marktplätzen.

BEST PRACTICE | Unser Datenmodell wurde durch die Zusammenarbeit mit 100+ Handelsunternehmen aller Arten und Größen geformt.

DYNAMISCH | Profitieren Sie von der kontinuierlichen Weiterentwicklung unseres Datenmodells – und treiben Sie sie selbst voran, indem Sie Ihre individuellen Anforderungen einfließen lassen.

Commerce Reporting Standard:

Die Initiative für datengetriebenen Handel.

2017, in Zusammenarbeit mit unseren Co-Initiatoren von Project A, haben wir die CRS-Initiative begründet, um eine offene Diskussionsplattform für Themen rund um den datengetriebenen Handel zu schaffen. Themen, die wir abdecken:

  • Best Practice Handelskennzahlen
  • Best Practice Handels-Reporting und -Analysen
  • Best Practices für die Entwicklung einer datengetriebenen Arbeitskultur

minubos Datenmodell verwendet Transaktionskennzahlen wie sie in der Transaktionskennzahlenmatrix des CRS gezeigt werden.

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