Flaconi setzt auf Exasol aus der Cloud

Datenbank und (Duft)Wolke

Flaconi, ein deutscher Onlineshops für Beauty-Produkte, verlässt sich zukünftig auf die In-Memory-Analytics-Datenbank der Exasol AG.

Parfum und Duftwolke

Das duftet nach Cloud: Der Online-Beautystore Flaconi setzt auf eine Exasol-Datenbanklösung.

Die hoch performante, zukunftssichere Datenbank unterstütze den innovativen Beauty-Onlinestore dabei, sich im hart umkämpften Markt Wettbewerbsvorteile zu sichern, das Wachstum zu skalieren und sich schnell an ändernde Geschäftsfelder anzupassen. Flaconi betreibe die Exasol-Datenbank vollständig aus der Cloud und vertraue auf Amazon Web Services (AWS). Für die Visualisierung der Daten verwende der Händler Tableau.

Das zu ProSiebenSat.1 Media gehörende Unternehmen bietet mit seinem Onlineshop ein umfassendes Sortiment aus Düften, Haut- und Haarpflegeprodukten, Make-up, Naturkosmetik und Accessoires. Ziel der über 450 Mitarbeiter sei es, der „innovativste und kundenfreundlichste Beauty-Onlineshop in Europa“ zu werden. Bereits seit der Gründung im Jahr 2011 verfolge Flaconi einen konsequent datengetriebenen Ansatz. Mit der Migration auf die neue, analytische Datenbank des Nürnberger Herstellers Exasol will das Unternehmen eine skalierbare und performante Basis für das Datenwachstum der kommenden Jahre legen.

„In kaum einer anderen Branche stehen Daten so im Fokus wie im E-Commerce. Sie bilden die Basis aller unserer täglichen Entscheidungen. Mit Exasol haben wir eine leistungsstarke und skalierbare analytische Datenbank gefunden, die unser Business unterstützt“, so Martin Nguyen, Director Strategy, Data und Analytics bei Flaconi. Die Exasol-Datenbank wird in Zukunft das Business Steering unterstützen, d. h., Daten zum richtigen Zeitpunkt im richtigen Format liefern. Reports, Real Time Alerts und Simulationsmodelle informieren die Verantwortlichen über bestimmte Kennzahlen, so dass sie jederzeit gezielt agieren oder gegensteuern können. Mit Data-Science- bzw. Machine-Learning-gestützten Produkten wie der Recommendation Engine, dem Product Forecasting und Pricing Models soll langfristig die Customer Experience optimiert werden. Darüber hinaus werden die Mitarbeiter über Self-Service-BI und einer eigenen Data University in die Lage versetzt, nach Bedarf auf vorhandene Daten zuzugreifen, diese als Basis für Entscheidungen zu nutzen und immer besser mit Daten umzugehen.

„Exasol ist für uns zum zentralen Tool geworden“, resümiert Martin Nguyen. „Allem, was wir tun, liegt die Datenbank zugrunde. Auch was die Aktualität der Daten und die Geschwindigkeit angeht, hat sich unsere Arbeit verbessert: Unsere Reports liegen uns heute bereits früh am morgen vor. Früher konnten wir erst gegen Mittag damit rechnen. Mit Exasol sind wir sehr agil geworden. Zudem müssen wir praktisch keine Zeit mehr in die Administration der Datenbank investieren – das nahm früher viel Zeit in Anspruch.“

Bildquelle: Getty Images/iStock/Getty Images Plus

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