{"id":4390335,"date":"2022-06-27T10:14:51","date_gmt":"2022-06-27T08:14:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deptagency.com\/case\/a-modern-data-stack-for-douglas\/"},"modified":"2025-12-08T11:10:14","modified_gmt":"2025-12-08T09:10:14","slug":"a-modern-data-stack-for-douglas","status":"publish","type":"case","link":"https:\/\/www.deptagency.com\/en-in\/case\/a-modern-data-stack-for-douglas\/","title":{"rendered":"A modern data stack for Douglas"},"content":{"rendered":"
\n\t\n\t<\/svg>\n\t\n<\/button>\n\t\tDouglas\t<\/h2>\n\t\tA modern data stack for Douglas\t<\/h1><\/div>\n\n\n\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t<\/picture>\n\t\n\t<\/div>\n\n
\n\t\n\t\tUm in der heutigen E-Commerce Welt Erfolg zu haben, ist eine moderne, skalierbare Business Intelligence Landschaft f\u00fcr weitreichende Produkt-, Marketing- und Kundenanalysen essenziell. Aus diesem Grund stehen wir Douglas seit 2 Jahren als Dienstleister, Enabler und Partner beim Aufbau einer zentralen Datenplattform zur Seite.\u00a0
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\n\t\t\t6\t<\/h2>\t<\/div>\n\n\t
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\n\t\t\tData Depster\t<\/h2>\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n
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\n\t\t\t\u00a01,5 Mrd.\t<\/h2>\t<\/div>\n\n\t
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\n\t\t\tDatenzeilen pro Monat aus 30+ Datenquellen\t<\/h2>\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n
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\n\t\t\t6k \t<\/h2>\t<\/div>\n\n\t
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\n\t\t\tArbeitsstunden\t<\/h2>\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n
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\n\t\t\n\t\tDie <\/strong>Ausgangslage\t<\/h2>\n\t\t\t\t\t
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\n\t\tAm Anfang unseres gemeinsamen Weges mit Douglas standen wir vor einer Challenge: Eine gewachsene IT-Infrastruktur mit einer schwer skalierbaren Datenbank, langsamen Prozessen und statischen Tools stellte die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung f\u00fcr einen modernen, schnellen, skalierbaren und flexiblen Data Stack dar.\u00a0

Da die Leistungskapazit\u00e4t des Bestandssystems eingeschr\u00e4nkt war, konnten bestimmte Analysen nicht im gew\u00fcnschten Umfang und der gew\u00fcnschten Tiefe durchgef\u00fchrt werden. Hinzu kam ein enormer manueller Aufwand bei der Berichterstellung, weil Daten verschiedener L\u00e4nder und Gesellschaften zusammengef\u00fchrt werden mussten. Insbesondere bei Analysen, die eine Kombination von Daten (z.B. Tracking- und Marketingdaten) aus verschiedenen Tools erforderten, kam es zu gr\u00f6\u00dferen zeitlichen Verz\u00f6gerungen, bis Erkenntnisse gewonnen werden konnten.\t<\/p><\/div><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\n\t\n\t