Branchenfokus
Retail
Im Retail-Sektor, wo schnelle Entscheidungen und effiziente Prozesse entscheidend sind, bietet Dataciders GmbH maßgeschneiderte Data- und AI-Lösungen, die datenbasierte Entscheidungen und Wettbewerbsvorteile ermöglichen. Durch unsere langjährige Expertise in der Integration von Technologien wie SAP und Microsoft helfen wir Einzelhändlern, ihre Supply Chain zu optimieren, Kundenverhalten besser zu verstehen und Geschäftsprozesse zu automatisieren. Mit unserer End-to-End-Umsetzung sorgen wir dafür, dass datengetriebene Strategien nahtlos und effektiv umgesetzt werden, um langfristigen Erfolg sicherzustellen.
Unsere Expertise
Effiziente Prozesse und fundierte Entscheidungen sind der Schlüssel zum Erfolg im wettbewerbsintensiven Einzelhandel. Dataciders unterstützt Retail-Kunden in den Bereichen Stammdaten, Warehouse Management und Analytics. Unsere Lösungen ermöglichen eine optimierte Bestandsverwaltung, eine effizientere Lieferkette und fundierte Entscheidungen auf Basis präziser Datenanalysen.
Unsere Schwerpunkte:
- Datenanalyse & Reporting: Durchführung detaillierter Analysen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Erstellung von Berichten und Dashboards zur Visualisierung von Verkaufs- und Bestandsdaten.
- Data Warehouse Management (DWH): Verwaltung und Pflege eines Data Warehouses zur Sicherstellung konsistenter und zuverlässiger Datenbasis. Implementierung von ETL-Prozessen zur Datenintegration.
- Stammdatenmanagement / PIM: Sicherstellung der Qualität und Konsistenz von Produkt-, Kunden- und Lieferantendaten. Entwicklung und Implementierung von Management-Richtlinien.
- ERP-Systeme: Unterstützung bei der Implementierung und Optimierung von ERP-Systemen in Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen.
Retail-Unternehmen stehen im Supply Chain Management (SCM) vor besonderen Herausforderungen, insbesondere im Bereich Data Analytics und Künstliche Intelligenz (KI). Unser ganzheitlicher Ansatz unterstützt von der SCM-Strategie über das Prozessdesign bis hin zur Datenebene.
- Bedarfsplanung & Prognosegenauigkeit: Mit modernen KI-gestützten Algorithmen verbessern wir die Bedarfsplanung und Forecast-Genauigkeit, um saisonale Schwankungen, Promotionen und externe Faktoren zu berücksichtigen. So unterstützen wir die integrierte Business-Planung (IBP) und reduzieren Überbestände sowie Lieferengpässe.
- Datenqualität & Integration: Die Fragmentierung von Systemen und Datenquellen ist ein häufiges Problem im Retail. Wir unterstützen Retailer beim Aufbau fortschrittlicher Datenarchitekturen und Datenmanagement-Systeme, die eine konsistente, saubere Datenbasis schaffen, um exakte Prognosen und Optimierungen zu ermöglichen.
- Risikomanagement & Supply Chain Resilienz: Durch den Einsatz eines digitalen Zwillings der Supply Chain und KI-gestützten Systemen helfen wir, Risiken in der Lieferkette proaktiv zu erkennen und zu analysieren. Simulationen verschiedener Störungsszenarien ermöglichen das gezielte Umsetzen von Gegenmaßnahmen zur Stärkung der Resilien
Die Anwendung von analytischen Methoden unterstützt das Management bei der Identifikation von Trends und der Entwicklung von Strategien zur Umsatzsteigerung und Kostenreduktion. Dabei nutzen wir:
- Big Data-Technologien: Analyse großer und komplexer Datensätze, um Kundenverhalten vorherzusagen und Geschäftsprozesse zu optimieren.
- Low Code-Plattformen: Entwicklung individueller Lösungen und Automatisierung von Prozessen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse.
- Künstliche Intelligenz (KI): Einsatz von KI-Algorithmen zur Verbesserung der Datenqualität und Unterstützung von Geschäftsentscheidungen, beispielsweise bei der Klassifikation von Artikeln im Online-Shop.
PLM-Tools bieten für Retailer spezielle Funktionen zur Verwaltung des Lebenszyklus ihrer Produkte. Diese gehen über klassische ERP-Systeme hinaus und unterstützen insbesondere bei der Entwicklung von Eigenmarken sowie bei saisonalen Aktionen:
- Produktentwicklung unter Eigenmarken: PLM ermöglicht die Verwaltung der Produktdokumentation von der Konzeption bis zur Markteinführung.
- Aktionen und Kampagnenmanagement: Planung und Umsetzung von Produktaktionen über die gesamte Supply Chain.
- Verfolgung des Lebenszyklus von Handelsware: Integration von Funktionen aus ERP-Systemen zur Optimierung der Warenbeschaffung, Produktion und Logistik.
Weitere Leistungen
- Modernisierung von Dateninfrastrukturen
- Webbasierte Datenmanagement-Lösungen
- Automatische Rechnungsverarbeitung
- Predictive Maintenance zur Instandhaltung von technischen Anlagen
Data & Analytics-Schwerpunkte
Fachliche Einsatzfelder: Entwicklung einer umfassenden Datenstrategie zur Unterstützung der Energiewende, Optimierung der Ressourcennutzung, Verbesserung der Datensicherheit und Datenschutzbestimmungen.
Nutzen: Fördert eine effiziente und nachhaltige Energieproduktion und -nutzung, verbessert die Entscheidungsfindung auf Grundlage von Daten und unterstützt die Einhaltung von Vorschriften und Standards.
Fachliche Einsatzfelder: Integration verschiedener IT-Systeme in den Bereichen Energieerzeugung, -verteilung und -verbrauch, smarte Stromnetze (Smart Grids) und erneuerbare Energiesysteme.
Nutzen: Verbessert die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Systemen und Akteuren, erleichtert die Verwaltung und Kontrolle von Energieflüssen und fördert den Übergang zu smarten und dezentralen Energiesystemen.
Fachliche Einsatzfelder: Entwicklung von Softwarelösungen zur Überwachung und Steuerung von Energieerzeugungs- und Verteilungssystemen, zur Energieeffizienzoptimierung und zur Unterstützung des Einsatzes erneuerbarer Energien.
Nutzen: Verbessert die Effizienz und Zuverlässigkeit der Energieproduktion und -verteilung, unterstützt die Integration von erneuerbaren Energien und fördert die Energieeffizienz.
Fachliche Einsatzfelder: Verwaltung von Daten im Zusammenhang mit Energieerzeugung, -verteilung und -verbrauch, Unterstützung der Compliance mit Datenschutzvorschriften und -standards.
Nutzen: Gewährleistet die Qualität und Sicherheit von Daten, verbessert die Entscheidungsfindung auf Grundlage von Daten und unterstützt die Einhaltung von Vorschriften und Standards.
Fachliche Einsatzfelder: Einsatz von KI und maschinellem Lernen zur Verbesserung der Energieeffizienz, zur Vorhersage und Bewältigung von Energieproblemen, zur Optimierung von Smart Grids und zur Unterstützung des Übergangs zu erneuerbaren Energien.
Nutzen: Fördert eine effiziente und nachhaltige Energieproduktion und -nutzung, verbessert die Zuverlässigkeit der Energieversorgung und fördert den Übergang zu smarten und erneuerbaren Energiesystemen.
Fachliche Einsatzfelder: Einsatz von KI und maschinellem Lernen zur Verbesserung der Energieeffizienz, zur Vorhersage und Bewältigung von Energieproblemen, zur Optimierung von Smart Grids und zur Unterstützung des Übergangs zu erneuerbaren Energien.
Nutzen: Fördert eine effiziente und nachhaltige Energieproduktion und -nutzung, verbessert die Zuverlässigkeit der Energieversorgung und fördert den Übergang zu smarten und erneuerbaren Energiesystemen.
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