John Lewis Partnership ist eine bekannte Marke im Vereinigten Königreich. Das Unternehmen musste seine Datensilos zusammenführen, um den Teams in den Bereichen Kundenservice, Handel und Betrieb zeitnahe und verlässliche Erkenntnisse für fundierte strategische Entscheidungen zu verschaffen. Hier erfahren Sie, warum sich der Chief Data and Insight Officer für Snowflake als zentrale Datenplattform entschieden hat und wie das Unternehmen dadurch mehr Kontrolle über die vorhandenen Daten gewinnen konnte.

John Lewis Partnership ist ein Zusammenschluss von drei bekannten britischen Marken: John Lewis, Waitrose und John Lewis Financial Services. Es ist das größte mitarbeitereigene Unternehmen des Vereinigten Königreichs mit 80.000 Partnern, die in der Online-Abteilung und in den Filialen beschäftigt sind. Um in großem Maßstab erfolgreich zu sein, muss das Unternehmen seine Daten optimal nutzen. Wir sprachen mit Barry Panayi, dem Chief Data and Insight Officer, um herauszufinden, wie das Unternehmen genau das leistet.

John Lewis blickt auf eine über 150-jährige Unternehmensgeschichte zurück. Vor diesem Hintergrund ist es kaum verwunderlich, dass das Unternehmen mit einer veralteten Infrastruktur und uneinheitlichen Datenquellen zu kämpfen hatte. Und das wiederum führte zu einer uneinheitlichen Darstellung der Geschäftsabläufe. „Unsere Daten waren verstreut, was man auch als Datensilos bezeichnen könnte“, erklärt Panayi. „Die Verantwortung gestaltete sich schwierig, da es überall Duplikate der Daten gab. Und das bedeutete, dass wir nicht wirklich wussten, mit wem wir über die verschiedenen Datasets sprechen sollten. Die Verwaltung der Daten war übermäßig mühsam.“

Ein weiteres potenzielles Risiko für John Lewis war die fehlende Datenstandardisierung aufgrund unzusammenhängender Prozesse. „Wir wollten diese Datensilos beseitigen, eine einheitliche Version schaffen und genau verstehen, wer für welche Daten verantwortlich ist, wie man sie verwaltet und was diese Daten tatsächlich bedeuten“, fügt Panayi hinzu.

Eine stackfähige Lösung zur Sicherung und Vereinheitlichung von Daten

Die Teams für Daten und Technologie entschieden sich aus mehreren Gründen für Snowflake: „Aus meiner Sicht ist es die Art und Weise, wie es mit den anderen Tools in unserem Stack zusammenarbeitet“, so Panayi. „Seit ich hier bin, hat sich bei uns einiges getan, und das schließt auch Snowflake ein. Wir können das Tool wunderbar mit Tableau, Python und dbt verknüpfen, und alles funktioniert wirklich gut. Wir müssen nichts tun, was nicht standardmäßig zur Verfügung steht.“

Auch die Data Scientists von John Lewis profitieren von der Entscheidung für Snowflake. Durch die Aufteilung der Rechen- und Speicherressourcen der Plattform hat das Team nun Zugriff auf alle benötigten Datenmanagement-Tools – und das ohne das Risiko explodierender Kosten. 

Darüber hinaus gewährleistet das Dynamic Data Masking die Sicherheit der Daten von John Lewis. „Dynamic Data Masking ist ein enorm wichtiger Aspekt, denn Datensicherheit steht an erster Stelle. Wir können mit einer ganzen Reihe von Daten arbeiten und sie gleichzeitig schützen“, erklärt Panayi.

Dabei nutzt John Lewis Partnership Snowflake nicht nur für die Transformation. Dank der Zusammenarbeit mit Deloitte erhält das Unternehmen auch Unterstützung in wichtigen Bereichen des Daten- und Analyseprogramms, einschließlich der Modernisierung und Migration von geschäftskritischen Daten auf die Partnership Data Platform. Deloitte wirkt auch bei der Neugestaltung des zentralen Berichtswesens von John Lewis und Waitrose mit. Gleichzeitig werden Daten aus mehr als 100 Quellsystemen mit einem neuen Enterprise Data Model konsolidiert, das eine breite Palette anderer Analysen und Data Science-Anwendungsfällen unterstützt.

So kann das Unternehmen den Wert der Daten-Assets maximieren, indem die Berichterstattung einheitlicher und umfangreicher wird. Die einzelnen Partner erhalten so die Möglichkeit, die von ihnen benötigten Daten selbst zu verwalten und wichtige und wertschöpfende Maßnahmen innerhalb der Partnerschaft zu realisieren.

Mehr Erkenntnisse über Preise, Warenbestand und Kundennachfrage

John Lewis hat Snowflakes Data Cloud zum Kernstück des Daten-Ökosystems gemacht, um bessere Kontrollen zu ermöglichen und die Datenanalyse intern und extern zu standardisieren. „Die Snowflake Data Cloud ist für uns von enormer Bedeutung“, sagt Panayi. „Mit ihr können wir sicherstellen, dass es nur eine Version gibt, die von mehreren Personen genutzt werden kann.“ 

Für John Lewis ist es entscheidend, die Nachfrage nach jedem Produkt im Lager zu verstehen – und das einschließlich aller Varianten, Farben und Größen. Auf diese Weise können die Händler zum richtigen Preis verkaufen. Dieses System sorgt gleichzeitig für ein Minimum an Ausschuss, um die Kostenbelastung durch unverkaufte Ware zu begrenzen. All das wird durch den konstanten Datenfluss über die Snowflake-Plattform ermöglicht. 

„Wir setzen unsere Daten in Snowflake auf verschiedene Weise ein, sei es für den Handel, die Nachhaltigkeit oder den Geschäftsbetrieb“, so Panayi. „Ein Beispiel wäre eine Preissenkung bei ausgewählten Artikeln. Wir wollen diese Preise so senken, dass sie für unsere Kundschaft attraktiv sind und gleichzeitig Ausschuss vermieden wird. Die Möglichkeit, diese Modelle dynamisch laufen zu lassen und sicherzustellen, dass wir den Kunden die gewünschten Produkte zu einem attraktiven Preis anbieten und gleichzeitig einige der anderen Kennzahlen erreichen, ist von entscheidender Bedeutung.“

Datengestützte Zusammenarbeit, die sich fortlaufend verbessert 

Panayi erklärt mit Blick auf die bisherigen Erfolge die Pläne von John Lewis, die Data Sharing-Funktionen von Snowflake in Zukunft noch intensiver zu nutzen, um die Zusammenarbeit zwischen den Partnern und Lieferanten zu stärken: „Sobald wir die Silos aufgelöst und unsere Daten auf Vordermann gebracht haben, wollen wir die Snowflake Data Cloud nutzen. Das ist eine spannende Aussicht. Dennoch konzentrieren wir uns auf die momentan anstehenden Aufgaben. Für die Zukunft wünsche ich mir jedoch, dass wir die Data Cloud für den Datenaustausch nutzen können.“