NCR Teradata visualisiert Branchendaten

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Für Analysezwecke ausgelegt

Teradata, der Data-Warehousing-Arm des amerikanischen Geldautomatenherstellers NCR, und der Softwarehersteller Compudigm wollen gemeinsam eine neuartige Visualisierungstechnologie für den Einzelhandel auf den Markt bringen.

Damit sei es möglich, so die Unternehmen, große Datenmengen zu Analysezwecken quasi in Echtzeit grafisch aufzubereiten. Die Technik mache sich so die Fähigkeit des menschlichen Gehirns zunutze, Abbildungen und Animationen wesentlich schneller zu verarbeiten als Zahlen.

Als erster Anwender grüßt der 65 Jahre alte US-Kasinobetreiber Harrah’s Entertainment. Das Unternehmen mit 26 eigenen Spielhallen und einem 3000-Betten-Betrieb an der Glitzermeile von Las Vegas setzt die Technologie ein, um Produktauswahl, Logistik und Marketing zu steuern.

Dabei komme wie auch bei noch zu erwartenden Kunden, eine von Compudigm entwickelte Retail-Software namens “seePOWER” zum Einsatz. Sie wandelt die im Data Warehouse bereitgestellten Einzeldaten aus dem Tagesgeschäft in intuitiv verständliche, nach Zeit und Raum gewichtete Grafiken um.

In einer Visualisierung werden dabei bis zu 10 000 Datenpunkte zusammengefasst, wobei Leistungsstärke und Geschwindigkeit der Datenbank von Ausschlag gebender Bedeutung sind.

“Mit seiner unerreichten Leistung, Kapazität und Geschwindigkeit ist das Teradata Data Warehouse die einzig sinnvolle Wahl für die Anforderung von Compudigm, um quasi auf atomarer Ebene Daten aus dem gesamten Unternehmen in Echtzeit abzufragen und aufzubereiten. Wer sein Data Warehouse so einsetzt, verschafft sich einen massiven Vorteil, der einem technologischen Quantensprung gleichkommt”, urteilt Hermann Wimmer, Vorsitzender der Geschäftsführung der NCR GmbH und Vice President Teradata Central and Eastern Europe.

Die ganzheitliche Sicht auf die Daten erlaube Einzelhändlern, Anomalien und Trends aus der räumlich-geografisch gewichteten Datenmenge herauszulesen und sowohl unternehmensweit als auch auf Filialebene rasche Veränderungen einzuleiten. Aus den tagtäglich anfallenden Datenmengen könnten Retailer so Muster und letztlich Geschäftschancen herauslesen, die mit herkömmlichen Reportingwerkzeugen möglicherweise unbemerkt blieben.