Intertoys

用于企业分析的互联多云数据平台为敏捷性和成本节约提供了基础。

数据分析可以决定零售商节假日时期的收入高低。

您可能会认为假期是玩具零售商一年中最繁忙的时间。 然而,预测假期最流行的玩具、颜色和电子游戏以及订购商品、管理库存,这些工作在假期前几个月就开始了。 制造商 3 月份就完成了下单,配送中心夏季就已货满。 从 9 月开始,玩具零售商要确保库存保持充足、正确预测需求、管理销售量,所有商店都密切关注今年最热门的玩具。

Intertoys B.V. 是荷兰最大的玩具连锁店,开始使用数据来开展业务。 这家零售商将其 200 多家零售店、在线渠道、姊妹公司和外部来源的数据整合起来,以便获得任何一个时间的库存、销售和存货情况的完整信息。 通过现代化云数据分析的工作,这家知名的零售商成为了一家现代化企业,数据(以及来自该数据的情报)已成为其经营的核心。

作为荷兰最大的玩具零售连锁店,Intertoys 力求在竞争中保持领先地位。 为此,他们不仅需要充分利用自己拥有和创建的数据,还需要利用外部第三方数据来帮助了解市场需求、趋势和季节性方面的深入信息。

“数据变得越来越重要。”

“我们现在不仅从已有的数据中学习,而且未来我们还将使用外部数据,这样可以看到我们通常看不到的数据联系。 例如,某个体育赛事或电视节目的成功(如广告赞助“乐高大师”节目)与这些活动对产品购买的影响之间的联系。”

Robin Tichler, IT 经理

Intertoys 由数字表示

200+

零售店地点

44

发展历史(创建于 1976 年)

2017

ING 最佳零售连锁店零售年度奖 – 玩具

第三方数据(如天气、体育赛事和流行文化事件)与自有数据(如产品、销售和客户数据)的整合能够带来更多答案,提供更深入的见解。

“我们希望执行复杂的多元连接查询,找到独特的数据组合,了解世界性事件如何影响销售或特定产品。 例如,预测某个事件可能导致某种产品在某个目标客户群中销售额增加的影响。 或者,天气或某个体育赛事会带来什么影响? 我们必须将这些外部数据和第三方数据整合到我们用于企业分析的互联多云数据平台 Teradata Vantage 中。”

Through these complex, multi-join queries, Intertoys is able to answer more complex business questions of its data.

This includes second and third level questions that require integrated data from multiple lines of business and datasets, rather than a single data silo.

For example, “what is the impact (Revenue) of the FIFA World Cup (Third-Party events data) on FIFA 20 X-Box video game (Product) purchases (Sales)?” This is an example of a sophisticated question requiring a platform capable of complex queries against all available data, and not just a single business-unit’s data, at scale. To do so, means eliminating business-unit focused data silos in favor of enterprise-focused integrated data. That is making data your greatest asset by putting it at the center of business.

要解决数据延迟需要进行现代化改造。

“我们首先要寻找的是一个整合数据仓库,我们将所有玩具(产品)、销售数据、主数据、财务数据等集中在那里。 Teradata 是一个非常强大的云数据分析平台,我们可以使用这个平台轻松地将所有不同的领域和数据源整合到同一个托管数据分析平台中。”

Robin Tichler, IT 经理,Intertoys,B.V.

缺乏整合数据的企业组织将面临只使用部分数据做决策的挑战。 对于经营零售连锁店和管理在线销售的 Intertoys 来说,这一点给他们带来了独特的挑战,促使他们考虑 Teradata Vantage

“这是一个巨大的挑战,因为每家零售连锁店使用不同的 Teradata 用的 ERP 或遗留系统,因此数据源之间差别非常大。 我们选择 Teradata,因为这是用于企业分析的最佳互联多云数据平台,并且 Vantage 可将数据湖、数据仓库和分析统一在云中。”

他们使用 Teradata 的决定可以追溯到最初的本地平台。 作为 Teradata 的长期客户,Intertoys 的原始数据分析平台是某家系统集成商(SI)数据中心内部的一个本地解决方案。 除了硬件折旧计划以外,还有一系列的收购、私人股本方式的购买和资产剥离。 在新的管理方式和发展愿景下,Intertoys 开始采取数据现代化战略,其中包括对云的评估。

“以前,我们集中管理自己的数据中心。 一年半前,我们开始考虑云解决方案。 我们为什么要使用云解决方案? 这会给我们带来哪些优势? 那时,我们决定每个应用程序都应该放在云中。”

迁移到云为 Intertoys 提供了全新的敏捷性,将有限的内部资源从管理性基础设施资源中释放出来,使其更好地用于能不断提升 Intertoys 的数据分析能力的更具战略意义的 IT 倡议。

公共云能够节约成本、提供灵活性。

“公共云更便宜,现在也更安全。 用户可以灵活地扩大和缩小规模,而且 7 天 24 小时随时可用。 我们知道自己无法为技术部分提供支持。 技术发展速度很快,对我们的内部资源来说难度太大。 因此,我们寻找其他公司来管理这个部分。”

Robin Tichler, IT 经理,Intertoys,B.V.

确定了云是能够平衡成本、安全、敏捷和创新各方面的理想方法之后,Intertoys 优先考虑了可用的公共云服务提供商(CSP)。

认识到亚马逊在数字零售和玩具领域的市场竞争力,Intertoys 选择了 Microsoft Azure 作为首选的云服务提供商。

接下来,该团队评估了多个云数据分析服务提供商。 有一些只提供云服务。 评估中包括 Teradata 及其独特的混合多云部署灵活性。

Teradata 大规模击败竞争对手。

“我们测试了好几家云供应商,但在执行复杂查询和处理数据量方面,Teradata 是同类供应商中的佼佼者。 我们可以很方便地扩大和缩小规模。 在大数据量处理的可扩展性、查询响应时间、并发控制和查询复杂性方面,Gartner 还将 Teradata 评为最佳。”

Robin Tichler, IT 经理,Intertoys,B.V.

Intertoys 的评估中有第一手资料,Teradata 的多维可扩展性分化。

Intertoys 业务复杂,多家零售店和姊妹公司的跨领域数据整合带来了更多用户、更多查询、更复杂的查询和更多数据,这意味着用于企业分析的现代化互联多云数据平台必须能够同时扩展多个维度,且不会对其他领域产生负面影响。

Intertoys 将来自各种数据源的数据整合,数据量不断扩大,复杂的多元连接查询意味着用于企业分析的互联多云数据平台也必须同时扩展查询复杂性。 此外,其中一些新的数据源(例如天气、社交媒体)提供半结构化数据,他们的平台还必须支持复杂的模式——无论是规范化、半结构化还是非结构化模式。 Intertoys 一直将数据视为其最大资产,需要使用数据分析的应用程序数量不断增加,由此产生了高度混合的工作负载——从简单的报告和管理展示板到复杂的数据科学模型。 当应用程序和用户增加平台利用率时,这种工作负载多样性会使数据分析平台难以保持 SLA。

“我们看到 Azure 上的 Teradata Vantage 更加可靠。 即使我们扩展了数据量、查询量、查询复杂性和工作负载,我们仍然能获得可靠且可预测的查询响应时间。”

Intertoys 对只提供云服务的供应商进行了测试,发现这些技术受到限制,无法同时在多维度上扩展。 将本地环境迁移后,Intertoys 现在使用 Azure 上的构建为混合多云环境的数据分析平台 Teradata Vantage。 实践证明,Teradata 数据分析平台能够灵活地向上/向下以及向内/向外扩展,为 Intertoys 大规模提供最低总成本的最高性能。

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