Die Datenmengen im Handel steigen. Über alle Kommunikations- und Vertriebskanäle hinweg hinterlassen Kunden ihre digitalen Spuren. Die intelligente Zusammenführung und Auswertung dieser Informationen ermöglicht es Unternehmen, immer wertvollere Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Kunden noch gezielter an sich zu binden. Dazu müssen jedoch einige Grundvoraussetzungen erfüllt sein.
Manchmal ist der Grat zwischen einem positiven und einem negativen Kundenerlebnis schmal. Besonders im Einzelhandel kann jede noch so kleine Maßnahme wie ein andersfarbiger Bestellbutton oder die zuverlässige Information über den Warenbestand in der nächstgelegenen Filiale ausschlaggebend dafür sein, ob ein Kunde tatsächlich etwas kauft. Umfassende Daten über das Einkaufsverhalten der Kunden, deren Präferenzen und ihre Zufriedenheit sind deshalb ein ebenso kritischer Erfolgsfaktor wie die rechtzeitige Bereitstellung wesentlicher Informationen aus dem Unternehmen selbst. Das stellt die Verantwortlichen vor erhebliche technologische Herausforderungen. So haben nach einer aktuellen Studie von ESG 48 Prozent der befragten Unternehmen Probleme damit, die Größe ihrer Datenbanken und das Datenwachstum zu steuern. 35 Prozent der IT-Entscheider in diesen Unternehmen sehen es zugleich als ihre aktuell größte Herausforderung an, eine zufriedenstellende Leistungsfähigkeit der Datenbank(en) zu gewährleisten.
Zeitnahe Datenanalysen, um Kundenwünsche besser zu verstehen
Mit verlässlichen und zeitnahen Datenanalysen können Unternehmen die extrem heterogenen und häufig wechselnden Kundenwünsche besser verstehen, um auf diese Weise realistische Bedarfsprognosen abzuleiten und ein Einkaufserlebnis zu schaffen, das eine langfristige Kundenbindung ermöglicht. Die Informationen, die Unternehmen hierzu benötigen, stecken in den Daten, die bei jedem einzelnen Kontakt mit dem Kunden anfallen. In der Vergangenheit sollten oftmals In-Memory-Datenbanken die Auswertung dieser Daten ermöglichen. Mitunter können diese die steigenden Datenvolumina heute aber nicht mehr ausreichend bewältigen, da sie in Bezug auf Kapazität und Skalierbarkeit technischen Limitierungen unterworfen sind.
Der Einsatz mehrerer unterschiedlicher Datenbanken wiederum lässt den zeitlichen und finanziellen Aufwand für das Management der Infrastruktur in die Höhe schnellen. Ein weiteres Kriterium, das im Handel zum Tragen kommt, ist die Unterstützung der Omnichannel-Strategie des Unternehmens: Alle Kanäle, ob online oder offline, müssen verzahnt und alle Datenquellen zusammengeführt werden, um Kosten zu senken und Synergien zu nutzen.
Multi-Modell-Plattformen sind das Mittel der Wahl
Die Antwort auf diese Herausforderungen ist eine Technologie, die in der Lage ist, sämtliche Daten eines Unternehmens zentral abzubilden und dabei flexibel in Bezug auf Formate und Quellen, skalierbar und extrem leistungsstark zu bleiben. Eine Multi-Modell-Datenplattform erreicht genau das. Sie bindet weniger Ressourcen als andere Datenbanken und erzielt zugleich eine bessere Performance bei der Datenverarbeitung. Damit gewährleistet sie auch die verzögerungsfreie Analyse großer Datenmengen, die im Handel essenziell ist. Im Vergleich zur Verwaltung multipler Datenbanken führt eine integrierte Multi-Modell-Datenplattform darüber hinaus für gewöhnlich zu einer Reduzierung der Managementkosten, beseitigt existierende Datensilos und ist hochgradig skalierbar. Das macht eine solche Datenplattform nicht nur im Handel zum Mittel der Wahl. Bietet sie noch dazu eine hohe Interoperabilität, fügt eine integrierte Plattform sich auch in bestehende Systeme und Workflows nahtlos ein.
Stillstand bedeutet, abgehängt zu werden
Eine der wichtigsten Eigenschaften erfolgreicher Einzelhandelsunternehmen wird auch weiterhin deren Anpassungsfähigkeit sein. Das Gleiche gilt für ihre Infrastruktur. Skalierbarkeit und Flexibilität in Bezug auf die zu verarbeitenden Datenvolumen oder die Komplexität der Analysen sind ebenso entscheidend für die Zukunftsfähigkeit einer Datenplattform wie die Fähigkeit, neue Werkzeuge und Methoden zügig zu implementieren. Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz stehen noch am Anfang ihrer wirtschaftlichen Nutzung, aber niemand zweifelt daran, dass sie den Einzelhandel entscheidend verändern werden. Wer unter diesen Bedingungen bestehen und wachsen will, sollte schon jetzt die Voraussetzungen schaffen, diese neuen Technologien zu seinem eigenen Vorteil zu nutzen, und nicht darauf warten, dass andere den ersten Schritt machen. Und das ist womöglich die entscheidendste Anforderung an eine moderne Datenbankinfrastruktur: die Fähigkeit, mit ihr die Zukunft des Einzelhandels zu gestalten.
