Big Data im Retail-Sektor am Beispiel der Verarbeitung von Kassenbondaten
Durch die zunehmende Digitalisierung in Warenwirtschaft, Logistik, Marktverwaltung und letztendlich auch in moderner Kundeninteraktion, wächst die Menge an zu verarbeitenden Daten im Einzelhandel stetig. Man wagt sich mit elektronischen Regaletiketten in das Gebiet des IoT, schneidet individuelle Rabatte auf einzelne Kunden zu und verlagert das klassische Einkaufserlebnis über digitale Lieferdienste ins World Wide Web.
Neue Werkzeuge und Datenverarbeitungsmethoden, die in und um das Hadoop-Ökosystem entstehen und weiterentwickelt werden, bieten einen hervorragenden Hebel, um den Mehrwert der dabei anfallenden Daten leichter zu erkennen und zugänglich zu machen.
Am Usecase Kassenbons wird in diesem Vortrag gezeigt, wie unter Verwendung von Apache Spark, Spark Streaming und Apache HBase eine Landing Zone für Kassenbons aller REWE Group Märkte entwickelt wurde. Hierbei wird auf die Herausforderung eingegangen, einen ausfallsicheren 24/7 Streaming Job in Produktion zu betreiben. Dies geht einher mit der Darlegung der getroffenen Architekturentscheidungen, um eine lose Kopplung zu den konsumierenden Anwendungen zu erreichen, sowie der Herausforderung, ein stark relational geprägtes IT-Umfeld in die Gesamtarchitektur zu integrieren.
Die obligatorischen Lessons Learned beenden den Vortrag. Darin wird dargestellt, wie Big Data Technologien in der REWE Systems etabliert werden und wie ein Kernteam einzelne Abteilungen durch ein dediziertes Serviceangebot beim Einsatz neuer Werkzeuge berät und unterstützt.
Jonas Freiknecht – REWE Systems GmbH
Jonas Freiknecht beschäftigt sich bei der REWE Systems GmbH tagtäglich mit der Konsolidierung, Verarbeitung und Auswertung immenser Datenmengen aus der Warenwirtschaft und versucht dabei seinen Kollegen subliminal einen gesunden Umgang mit Big Data Technolgien zu vermitteln. Nebenbei promoviert er an der Universität Mannheim zum Thema Visualisierung und Simulation und schreibt digital und analog über IT-Themen verschiedener Art.
Bernhard Schäfer – inovex GmbH
Bernhard Schäfer arbeitet als Big Data Scientist bei inovex GmbH. Er beschäftigt sich mit der Konzeption und Entwicklung von Big Data Architekturen, vor allem im Hadoop Bereich. Sein besonderes Interesse gilt hierbei analytischen Fragestellungen unter Anwendung von Machine Learning und künstlicher Intelligenz.