Data lakehouse dla e-commerce: jak przestać tonąć w danych i zacząć na nich zarabiać?
Sklep internetowy może gromadzić miliony rekordów i nadal nie wiedzieć, na czym naprawdę zarabia. ERP zna koszt zakupu i marżę. CRM przechowuje historię klienta. Platforma e-commerce rejestruje koszyki i transakcje. Google Ads oraz Meta Ads pokazują koszty kampanii. WMS zna stany magazynowe. Problem pojawia się przy prostym pytaniu: który produkt, klient i kanał marketingowy generują najwyższą marżę po uwzględnieniu wszystkich kosztów?
Jeśli odpowiedź wymaga eksportowania kilku raportów i ręcznego łączenia ich w Excelu, firma nie pracuje na jednym obrazie biznesu. Każdy system pokazuje tylko jego fragment.
Dlaczego tradycyjna hurtownia danych i Data Lake przestają wystarczać?
Tradycyjna hurtownia danych dobrze obsługuje raportowanie oparte na uporządkowanych zbiorach. Trudności rosną wraz z liczbą źródeł, częstotliwością zmian i zapotrzebowaniem na nowe analizy.
W e-commerce te trzy zjawiska występują jednocześnie.
Data Warehouse: porządek kosztem elastyczności
Hurtownia danych dobrze działa przy stabilnej strukturze informacji i przewidywalnych wymaganiach raportowych.
E-commerce rzadko pozostaje jednak stabilny. Do ERP i CRM dochodzą marketplace'y, platformy reklamowe, WMS, aplikacje mobilne, clickstream czy narzędzia do personalizacji.
Nowe źródło oznacza kolejne transformacje i zależności. Zespół danych musi je projektować, testować i utrzymywać. Przy rozbudowanym środowisku zmiana jednego procesu może wpływać na kilka raportów i potoków ETL.
Data Lake: elastyczność, która wymaga kontroli
Data Lake pozwala przechowywać duże zbiory danych w różnych formatach. Nie wymaga wcześniejszego dopasowania każdego rekordu do sztywnego modelu.
Sama przestrzeń na dane nie rozwiązuje jednak problemu ich jakości.
Bez katalogu, kontroli dostępu, reguł jakości i wspólnych definicji biznesowych trudno ustalić, który zbiór jest aktualny. Analitycy tracą wtedy czas na weryfikację danych zamiast na analizę sprzedaży.
Czym jest Data Lakehouse i co zmienia w e-commerce?
Data Lakehouse łączy skalowalne przechowywanie danych charakterystyczne dla Data Lake z mechanizmami zarządzania i analizy znanymi z hurtowni danych.
Firma nie musi tworzyć osobnego silosu dla każdego kolejnego zastosowania. Wspólna platforma może obsługiwać kilka sposobów pracy z danymi:
- raportowanie BI,
- analizę sprzedaży i marży,
- segmentację klientów,
- modele predykcyjne,
- systemy rekomendacyjne,
- projekty machine learning i AI.
Dane z ERP, CRM, sklepu, WMS oraz systemów reklamowych trafiają do wspólnej architektury. Warstwa przetwarzania porządkuje je i przygotowuje do dalszego użycia.
Co firma e-commerce zyskuje dzięki jednemu źródłu prawdy?
Najważniejszą korzyścią nie jest kolejny dashboard, a możliwość zestawienia informacji, które wcześniej funkcjonowały osobno.
Marża zamiast samego przychodu
Raport sprzedaży może wskazywać bestseller. Nie pokaże jednak pełnej rentowności, jeśli nie uwzględnia kosztów reklamy, logistyki i zwrotów.
Wspólny model danych pozwala zestawić:
- cenę sprzedaży,
- rabaty,
- koszt zakupu,
- koszt kampanii,
- koszt dostawy i zwrotu,
- marżę na produkcie lub zamówieniu.
Zespół e-commerce może wtedy analizować kampanie nie tylko przez ROAS lub wartość sprzedaży. Do oceny dochodzi wynik bliższy rzeczywistej marży.
Produkt z wysokim przychodem może okazać się mniej opłacalny niż pozycja sprzedawana w mniejszym wolumenie.
Pełniejszy obraz klienta i LTV
Historia zamówień znajduje się w sklepie. CRM przechowuje dane klienta. System analityczny rejestruje jego zachowanie, a platforma reklamowa koszt pozyskania.
Połączenie tych źródeł pozwala analizować klienta przez cały cykl relacji z marką.
Segmentacja może uwzględniać częstotliwość zakupów, średni koszyk, CAC, zwroty i LTV. Samo wysokie pierwsze zamówienie przestaje być wystarczającym kryterium oceny.
Taki model ułatwia wskazanie grup, dla których opłaca się zwiększyć budżet retencyjny lub zmienić sposób komunikacji.
Szybsza reakcja na zmianę popytu
Nocny raport opisuje sytuację z poprzedniego dnia. Przy analizie miesięcznej może to wystarczyć. Przy kampanii performance lub zarządzaniu zapasem opóźnienie staje się problemem.
Przetwarzanie strumieniowe albo częste odświeżanie danych pozwala wcześniej zauważyć:
- spadek konwersji,
- wzrost CAC,
- szybki spadek zapasu,
- nietypową zmianę sprzedaży,
- reakcję klientów na promocję.
Data Lakehouse nie oznacza automatycznie analityki w czasie rzeczywistym. Architektura może jednak obsługiwać taki model pracy, jeśli źródła i procesy przetwarzania działają z odpowiednią częstotliwością.
Jak Data Lakehouse porządkuje architekturę od strony CTO?
Data Lakehouse ogranicza potrzebę budowania osobnej integracji dla każdego raportu, modelu analitycznego i projektu danych.
Zespół IT może rozwijać wspólne potoki zasilające platformę z ERP, CRM, WMS czy systemów marketingowych. Kolejne zastosowania korzystają później z tych samych, uporządkowanych zbiorów.
Zmienia się także sposób transformacji danych. Część operacji można przenieść z rozbudowanych procesów ETL do modelu ELT, w którym transformacje wykonywane są po załadowaniu danych do platformy.
Rozdzielenie storage i compute daje możliwość skalowania obu warstw niezależnie. Duży wolumen danych nie musi więc oznaczać utrzymywania równie dużej mocy obliczeniowej przez całą dobę.
Wspólna warstwa zarządzania obejmuje m.in.:
- jakość danych,
- metadane,
- uprawnienia,
- historię zmian,
- reguły Data Governance.
W środowisku AWS lub Azure architektura może korzystać z usług chmurowych, Spark, dbt, narzędzi orkiestracyjnych oraz silników analitycznych. Konkretny zestaw technologii zależy od wolumenu danych, wymaganego czasu dostępu i przypadków użycia.
Jak przejść od silosów danych do Data Lakehouse bez przebudowy wszystkiego naraz?
Migrację najlepiej rozpocząć od jednego mierzalnego przypadku biznesowego, a nie od przenoszenia wszystkich danych jednocześnie.
Dobrym punktem startowym w e-commerce jest analiza rentowności produktu po uwzględnieniu kosztu reklamy, rabatów, logistyki i zwrotów.
Zakres obejmuje kilka źródeł, więc pozwala sprawdzić architekturę na rzeczywistych danych. Jednocześnie wynik można powiązać z konkretnym KPI.
Pierwsze etapy projektu obejmują zwykle:
- wybór przypadku użycia i miernika sukcesu,
- inwentaryzację źródeł,
- ocenę jakości danych,
- ustalenie modelu docelowego i zasad Data Governance,
- budowę rdzenia platformy,
- uruchomienie pierwszych pipelines i raportów,
- dołączanie kolejnych domen danych.
Jeżeli punktem wyjścia jest rozproszony ekosystem ERP, CRM, e-commerce i systemów marketingowych, projekt powinien rozpocząć się od określenia przypadku biznesowego i potrzebnych źródeł danych. Wybór technologii przychodzi później.
Taki model pozwala sprawdzić wartość projektu na ograniczonym zakresie. Kolejne obszary można dołączać po potwierdzeniu założeń technicznych i biznesowych.
Data Lakehouse ma zarabiać na danych, a nie tylko je przechowywać
Sama zmiana architektury nie zwiększy marży ani konwersji. Znaczenie ma sposób, w jaki firma korzysta z połączonych danych.
Dyrektor e-commerce może szybciej ocenić rentowność kampanii, produktu lub segmentu klientów. CTO zyskuje spójną warstwę danych dla raportowania, analityki i modeli AI.
Najważniejsza zmiana zachodzi między zdarzeniem a decyzją. Im mniej czasu zajmuje zebranie, uzgodnienie i interpretacja danych, tym szybciej firma może reagować na zmianę sprzedaży, kosztów lub zachowania klientów.
Masz dane sprzedażowe, marketingowe i operacyjne, ale nadal potrzebujesz kilku raportów, żeby odpowiedzieć na jedno pytanie biznesowe?
Tenesys wspiera firmy w projektowaniu i wdrażaniu nowoczesnych architektur danych w AWS i Azure. Jeśli rozważasz budowę platform danych w chmurze, punktem wyjścia może być ocena obecnych źródeł, wybór pierwszego przypadku użycia i plan wdrożenia kolejnych warstw platformy.
Artykuł sponsorowany