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momox GmbH
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momox - Intelligenz für effiziente Abläufe im Re-Commerce

momox kauft gebrauchte Bücher, CDs, DVDs, Spiele und Technik von Privatpersonen an und ist mit 750 Mitarbeitern mittlerweile das führende ReCommerce-Unternehmen im Bereich Medien. Alle Artikel werden geprüft und anschließend über Online-Plattformen weiterverkauft.

Ausgangslage:

momox wickelt seine Geschäfte komplett über eine MySQL-Datenbank ab und speichert die Grunddaten dort. Für die Datenanalyse mussten die Fachabteilungen sich jedoch eigens an die IT wenden, was mit zunehmendem Unternehmenswachstum immer beschwerlicher wurde.

 

Lösung:

momox baute mit Microsoft SQL Server 2012 ein Data Warehouse als Single Point of Truth auf und zieht daraus die Daten in mehrere Auswertungs-Cubes in dem neuen Tabular Model. Dieses verarbeitet große Datenmengen im Vergleich zu multidimensionalen Modellen sehr schnell.

 

Verbesserungen:

Die Fachabteilungen können nun selbst Auswertungen in der vertrauten Office Excel- Umgebung fahren, ohne die IT zu behelligen. Die Tabular-Cubes enthalten bis zu 15 Milliarden Zeilen und sind dennoch sehr performant.

Die Geschäftsideen von Startups sind oft datengetrieben. Wie auch bei momox, das 2004 mit einem An- und Verkaufsservice auf 20 m² startete. 2006 ging der Shop online, in dem momox CDs und DVDs ankauft und auf eBay und Amazon und der eigenen Plattform medimops verkauft. Inzwischen hat momox mehr als 60 Millionen Artikel angekauft. „Wir betreiben ein daten-intensives Business mit einem hohen Geschäftstempo“, erzählt Daniel Bors, der für Vertriebsplanung und Pricing zuständig ist. „Wir machen sozusagen eine permanente Inventur unseres Bestands und entscheiden oft kurzfristig, etwa beim Einkauf.“ Wie für die Internet-Branche typisch nutzt momox auch Open SourceSoftware. Die Verkäufe bei Ebay und Amazon werden komplett über eine MySQL-Datenbank abgewickelt und die Grunddaten dort gespeichert.

Analysen nur über Nacht Schwachpunkt war jedoch die Datenanalyse. Die Fachabteilungen mussten sich eigens an die IT wenden, welche die Auswertungswünsche in SQL-Statements formulierte und über Nacht auf der MySQLDatenbank laufen ließ. Dieses Verfahren belastete die IT mit zunehmendem Unternehmenswachstum immer mehr. „Wir benötigten dringend eine Analyse-Lösung, mit der die Fachabteilungen selbst Auswertungen fahren können, sowie einen Single Point of Truth, damit die Abteilungen die richtigen Daten abfragen“, erläutert Bors. Da die Datenmenge enorm zugenommen hatte, musste die Lösung gleichzeitig sehr performant sein.

Ein System von Oracle oder IBM schied aus finanziellen Gründen aus. Schließlich fiel die Wahl im Frühjahr 2012 auf

Microsoft SQL Server 2012. „SQL Server Analysis Services bietet umfangreiche Analysemöglichkeiten und ist flexibel in Microsoft Office Excel zu handhaben“, erläutert Bors. „Zudem bot das neue Tabular Model von SQL Server einen interessanten Ansatz. Es verarbeitet im Vergleich zu multidimensionalen Modellen große Datenmengen sehr schnell.“ Wichtig war auch die breite Basis an Microsoft-Partnern. momox wollte – wie so viele Internet-Unternehmen – flexibel bleiben und sich nicht zu fest an einen Partner binden. Für den Aufbau der Lösung wurde schließlich der MicrosoftPartner ixto hinzugezogen. „Das neue zentrale Data Warehouse kopiert jede Nacht die für das BI-System relevanten Tabellen aus der MySQL-Datenbank und stellt sie zur Auswertung in mehreren Data-Cubes bereit“, erläutert Timo Kroll, Projektleiter von ixto.

 

Parallel erarbeiteten Controlling, Marketing und Vertrieb Verfahren, welche Eigenschaften von Produkten und Transaktionen gespeichert und später zur Verfügung gestellt werden sollten. „Die ganze Umsetzung dauerte nur drei Monate“, berichtet Bors. Seit November 2012 ist die Lösung im produktiven Einsatz. Self-Service-Lösung für Fachabteilungen Heute betreibt momox einen Cube im neuen Tabular-Modus, der täglich die Preise für An- und Verkauf speichert und ihren zeitlichen Verlauf nachzeichnet. Er enthielt im Sommer 2014 bereits rund 15 Milliarden Zeilen und ist damit einer der größten Tabular Cubes im produktiven Einsatz. „Um das Tempo zu testen, haben wir den Cube mit 1,5 Terrabyte testweise als multidimensionales Data Warehouse geladen“, erläutert Kroll. „Eine Abfrage dauerte damit vier bis fünf Stunden, im Tabular-Modus jedoch nur zwei bis drei Minuten.“ Von diesem Tempo profitieren vor allem die Fachanwender. Sie können über Office Excel 2013 die Daten selbstständig in der vertrauten Umgebung modellieren, ohne die IT behelligen zu müssen.

Die Logistik arbeitet mit einem weiteren Cube, der den Lebenszyklus der Produkte vollständig abbildet – vom Einkauf und dem Eingang im Lager mitsamt Prüfung und Einlagerung bis hin zum Verkauf und der Übergabe zum Logistiker. „Heute können wir über längere Zeit nachvollziehen, welche Produktlinien schnell weggehen und keinen Lagerbestand aufbauen“, erläutert Bors.

Dabei wurden auch kritische Knoten identifiziert: Beispielsweise stockt die Eingangsbearbeitung in der Logistik, wenn viele Produkte eingekauft wurden. Diese Erkenntnis fließt nun rechtzeitig in die Personalplanung ein. „Damit hat sich die Lösung mit SQL Server zu einer Schaltzentrale entwickelt, die uns viel handlungsfähiger macht“, berichtet Bors. „Wir optimieren ständig unsere Abläufe mit Hilfe des Systems.“

Mittlerweile hat momox auf SQL Server 2014 migriert und in diesem Zuge auch seinen Controlling-Cube in das Tabular-Model überführt. Das hat die Performance der Abfragen spürbar verbessert. „Mit SQL Server kann sich auch ein kleineres Unternehmen Analysemethoden leisten wie die Großen“, resümiert Bors.

Die komplette Referenz mit der momox GmbH können Sie auch auf der Microsoft-Site hier lesen.

Kundenzitat

«Die Lösung mit SQL Server hat sich zu einer Schaltzentrale entwickelt. Wir optimieren ständig unsere Abläufe mit Hilfe des Systems.»

Daniel Bors zuständig für Vertriebsplanung und Pricing bei momox

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