Modernisierung des Datenmanagements: Eine Fallstudie über die Transformationsreise eines multinationalen CPG-Unternehmens

Wachsen mit unseren Kunden

Problem
Stellungnahme

Die in den USA ansässige Einzelhandelskette hatte mit einer hohen Fehlerquote im Rechnungsstellungsprozess zu kämpfen, einer "One-Many"-Beziehung zwischen Bestellung und Rechnung, Validierung und Zahlung waren aufgrund der vielfältigen Produktpalette mühsam, Eigentumsherausforderungen aufgrund der verteilten Struktur auf Gebietsebene, Nachverfolgung und rechtzeitige Rückmeldung wurden schwierig, was zu einer schlechten Partnererfahrung führte

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Problem
Stellungnahme

Das multinationale Konsumgüterunternehmen will seine Geschäftsentscheidungen verbessern, indem es ein modernes Datenmanagement-Ökosystem einrichtet, um seine Daten aus allen Einheiten und SKUs zu konsolidieren, die Verwendung von Dashboards für Einblicke und Entscheidungen gegenüber herkömmlichen Berichten zu fördern, die Wertschöpfungskette der FP&A-Berichterstattung zu automatisieren und KI für die Produktions- und Lieferkettenplanung einzusetzen. Darüber hinaus muss das multinationale Konsumgüterunternehmen einen effizienten und rationalisierten Datenverwaltungsprozess schaffen, der eine bessere Finanzplanung, Produktplanung und Lieferkettenentscheidungen ermöglicht.

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Was wir tun können

Unsere Erwartungen

Fähigkeit, Daten von der Quelle bis zum Ziel zu verfolgen.

Automatisierter FP&A-Berichtsprozess mit minimalen manuellen Eingriffen.

Nutzung von KI und maschinellem Lernen für SKU-Fertigung und proaktive Logistikplanung.

Sichere Migration lokaler Daten auf eine zuverlässige und zukunftssichere Plattform.

Gebraucht
Technologie

Wo können wir helfen?

Unsere Lösung

Verlagerung von Daten in die Azure Cloud: Um die Daten in die Azure Cloud zu verlagern, ohne das derzeitige Arbeitsgleichgewicht zu beeinträchtigen, verwendete TechnePlus einen stufenweisen Ansatz, indem es den Datenmigrationsprozess in mehrere Phasen unterteilte. Dies geschah, indem zunächst die wichtigsten Daten übertragen wurden, wobei sichergestellt wurde, dass das aktuelle Arbeitsgleichgewicht nicht beeinträchtigt wird und die Daten auf organisierte und effiziente Weise übertragen werden.
Einführung in Azure ML Stack: Um die Leistung riesiger Datensätze für prädiktive Einblicke freizusetzen, wurde Azure ML Stack eingesetzt. Dies ermöglichte es dem Kunden, schnell und präzise auf große Datenmengen zuzugreifen, sie zu analysieren und zu bearbeiten. Dies ermöglichte auch die Gewinnung von Erkenntnissen aus den Daten, die dann für prädiktive Analysen verwendet werden können.
Bereitstellung von 80+ Dashboards: Für die Bereitstellung von mehr als 80 Dashboards verwendete TechnePlus eine Vielzahl von Tools und Plattformen wie Microsoft Power BI, Tableau oder Looker. Mit diesen Tools lassen sich interaktive und visuell ansprechende Dashboards erstellen, die für den Benutzer leicht verständlich und nutzbar sind.

Affinitätsanalyse von Produktdaten: Um eine proaktive Produktplanung, Auftragsbuchung und Lieferverwaltung auf lokaler Ebene vorauszusagen, hat TechnePlus eine Affinitätsanalyse der Produktdaten durchgeführt. Diese Analyse kann dazu beitragen, Einblicke in das Kaufverhalten und die Vorlieben der Kunden zu gewinnen, die für eine bessere Planung der Produktvorräte und proaktive Bestellungen genutzt werden können.
Lösung Befähigung von SKUs: Durch den Einsatz der oben erwähnten Tools ermöglichte die Lösung den SKUs, ihre Produktbestände zu planen und proaktiv zu bestellen. Dies wird ihnen helfen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage der ihnen zur Verfügung stehenden Daten zu treffen. Darüber hinaus wurde die Budgetierung beschleunigt und genauer, wodurch der Kunde Zeit und Ressourcen sparen konnte.