Über Bleckmann
Bleckmann bietet Logistiklösungen für Mode- und Lifestyle-Marken mit einem starken Fokus auf E-Commerce. Mit mehr als 25 Fulfillment Centern in vier Ländern auf drei Kontinenten hat sich das Unternehmen zum Ziel gesetzt, Daten zu nutzen, um einen Mehrwert für Frachttransport, Zollabfertigung, Omni-Channel-Vertrieb und Warehousing zu schaffen.
Auf dem Weg zum datengestützten Unternehmen
Bleckmann erkannte, dass eine „Cloud-first“-Strategie der Schlüssel war, um sein schnelles Wachstum als Anbieter von End-to-End-Lieferkettenlösungen für die florierende Mode- und Lifestyle-Branche fortzusetzen. Es war daher von entscheidender Bedeutung, datengestützt zu agieren und in der Lage zu sein, große und vielfältige Datenströme aus den Lagerzentren in Europa, dem Vereinigten Königreich und den USA zentral zu verwalten.
Zu den wichtigsten Datenzielen des Unternehmens gehörte die Konsolidierung verschiedener interner Datenströme, um bei der Datenverwaltung Kosteneinsparungen und mehr Effizienz zu erzielen und die Reaktionszeiten im Lagerbetrieb zu verbessern. Bleckmann benötigte also einen „Single Point of Truth“ für sein Unternehmensdatenmodell – einen zentralen Ort, an dem es alle Daten einsehen und in kürzester Zeit einen Überblick über alle Vorgänge erhalten konnte. Da kamen Snowflake und seine Data Cloud ins Spiel…
Alles am richtigen Ort
Nach Ansicht von Bleckmanns Business Intelligence Manager Tim Nachtegaele sind schnelle und genaue Daten unerlässlich für operative Spitzenleistungen, um Ziele effizient zu erreichen. Hierzu musste Nachtegaele das Datenmanagement verbessern und die zahlreichen Altsysteme, die an allen bestehenden Lagerstandorten des Unternehmens eingesetzt wurden, umstellen. Nachtegaele erklärt: „Bleckmann ist in vielerlei Hinsicht ein dezentralisiertes Unternehmen, was eine große Flexibilität im Umgang mit der Kundschaft vor Ort ermöglicht. Das bedeutet aber auch, dass es in jedem Warenlager zahlreiche Verantwortlichkeiten gibt – und dass viele Berichte aus einer Vielzahl von Datensätzen aus verschiedenen Systemen erstellt werden. Wir als Business-Insights-Team versuchen, standardisierte Berichte zu erstellen, damit wir Dashboards mit denselben Erkenntnissen bereitstellen können, die für 80 bis 90 % unserer Warehouses funktionieren.“
Es wurde schnell deutlich, dass Bleckmanns vorherige Lösung nicht ausreichend skalierbar war, um die Konsolidierung zahlreicher Datenströme zu bewältigen und eine Single Source of Truth zu schaffen. Daraufhin begab sich Bleckmann auf die Suche nach einer Alternativlösung und kam zum ersten Mal mit Snowflake und seiner Data Cloud in Berührung.
Nachtegaele fügt hinzu: „Wir haben uns auf dem Markt viele verschiedene Data-Warehousing-Anbieter angesehen, die auch detaillierte Automatisierungs- und ETL-Lösungen anbieten, und dann haben wir die Liste eingegrenzt. Oracle Autonomous DWH stand in der engeren Auswahl, aber auch Microsoft Azure SQL und Synapse standen im Raum.“
Erstellung eines Unternehmensdatenmodells mit Snowflake
Bleckmann entschied sich für die Snowflake Data Cloud, weil sie nahezu wartungsfrei ist und sich intuitiv und schnell einrichten lässt, damit die Analyst:innen sich auf ihre Kernaufgaben konzentrieren können, anstatt sich mit repetitiven Wartungsaufgaben zu beschäftigen. „Es lag einfach an der Benutzerfreundlichkeit“, so Nachtegaele. „Wir konnten Dinge im Webportal ganz einfach aufsetzen. Bei einem Azure Data Warehouse zum Beispiel muss man viel tun, um alles zu optimieren, und ich wollte mich auf die Integration von Quellen und den Aufbau eines Unternehmensdatenmodells konzentrieren können.”
Snowflake ermöglichte es Bleckmann außerdem, den Einsatz der Lösung im Einklang mit der allgemeinen Geschäftsstrategie und den Budgetbeschränkungen zu gestalten. „Wir haben uns für Snowflake unter anderem wegen des skalierbaren sekundenbasierten Preismodells entschieden. So konnten wir sehr klein anfangen, nicht zu viel ausgeben und das Budgetrisiko minimieren, was bei anderen Anbietern nicht möglich war. Bei Einführung eines neuen Systems wie diesem ist es wichtig, dass wir zunächst einen Konzeptnachweis erbringen können und dann – wenn der Nutzen nachgewiesen ist – zusätzliches Budget anfordern können.“
Schluss mit Tabellen, Zeit für automatische Berichtserstellung – mit Snowflake
Mit Snowflake als Bleckmanns zentrale Datenplattform erstellte das Team von Nachtegaele ein Gewinn- und Verlust-Dashboard, das eine große Zeitersparnis in Puncto Kostenkontrolle bedeutet, da es das EBIT und die operativen Margen klar angibt. Im Vergleich zu den früheren Datendumps aus mehreren Systemen, die in Excel für einen wöchentlichen konsolidierten Bericht zusammengefügt wurden, ist der gesamte Prozess dank Snowflake nun auf dem Weg zur vollständigen Automatisierung – die User können nun sowohl die operativen Einnahmen als auch die Kosten pro Lager und Kund:in für bestimmte Tage untersuchen. Doch damit nicht genug: Bleckmann ist darüber hinaus nun in der Lage, diese Datenkonsolidierung zu verfolgen und täglich zu analysieren. Für Nachtegaele bedeutet dies mehr als nur eine Verbesserung eines zuvor arbeitsintensiven Berichtsprozesses. „Dies hat sich sehr positiv auf unseren Erfolg ausgewirkt. Wir haben den Vorteil, dass wir operativ schneller auf Ergebnisse reagieren können, und wir haben auch eine enorme Zeitersparnis, die wir nutzen können, um unsere Prozesse und Ergebnisse besser zu analysieren.“
Der nächste Schritt
Die Snowflake Data Cloud hat Bleckmann eine Welt voller interessanter Möglichkeiten für sein neues datengestütztes Unternehmen eröffnet. Als nächstes steht die Entwicklung neuer Anwendungen auf Basis von Snowflake auf dem Plan. „Es gibt eine Fülle neuer Möglichkeiten, das Potenzial der von uns gesammelten Daten zu maximieren, und wir werden sie weiterhin nutzen, um unser Geschäft weiterzuentwickeln“, so Nachtegaele. „Wir denken über neue Integrationen, die Bereitstellung von API-Berichten und Marketinganalysen und somit die Erstellung einer 360°-Sicht auf die Customer Journey nach. Wir freuen uns auch darauf, den Einsatz von Snowpark zu testen.“