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Zusammenfassung – Die Modernisierung des digitalen Kerns ist angesichts wachsender Konkurrenz und unerfüllbarer Versprechen von KI und Omnichannel auf veralteten, monolithischen und abgeschotteten IT-Strukturen unerlässlich. Durch die Vereinheitlichung von Kundendaten und Beständen, die Kartierung und Steuerung von Prozessen, die Migration in eine sichere Hybrid-Cloud und die Fragmentierung der Plattformen in Microservices gewinnen Sie in Echtzeit an Agilität, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit. Lösung: Audit der IT-Basis → Quick Wins bei Datenvereinheitlichung und Cloud-Migration → Roadmap für modulare Refaktorierung zur Unterstützung von KI und Omnichannel.
In einem immer umkämpfteren Einzelhandelsumfeld zahlt sich die massive Investition in künstliche Intelligenz und Omni-Channel-Tools nur aus, wenn das digitale Kernsystem – also ERP, CRM, PIM sowie Kunden- und Bestandsdatenbanken – Schritt halten kann. Veraltete Architekturen, Datensilos und technischer Schuldenstand ersticken die Wettbewerbsfähigkeit und machen Innovationsversprechen illusorisch.
Um KI- und Omni-Channel-Projekte tatsächlich nutzbar zu machen, ist es unerlässlich, zunächst das IT-Fundament zu renovieren: Daten zu vereinheitlichen, in die Cloud zu migrieren und monolithische Plattformen zu vereinfachen. Dieser Artikel erläutert, warum diese Modernisierung eine strategische Priorität für Einzelhändler darstellt und wie sie erfolgreich umgesetzt werden kann.
Daten vereinheitlichen für eine 360°-Sicht
Ohne eine zentrale Datenbasis bleiben Marketing- und operative Maßnahmen fragmentiert und ineffektiv. Die Konsolidierung von Kunden- und Bestandsdaten ist die Grundlage einer unverzichtbaren 360°-Sicht, um datenbasiert erfolgreichen Handel zu steuern.
Konsolidierung der Kundendaten
Kundendaten sind häufig verstreut in CRM-Systemen, stationären Filialen, E-Commerce-Plattformen und Treueprogrammen, die jeweils eigene Reports generieren. Diese Fragmentierung verhindert ein tiefgehendes Verständnis der Customer Journey und eine personalisierte Bedürfnisvorwegnahme. Eine einheitliche Daten-Pipeline ermöglicht es, diese Informationen in Echtzeit zu erfassen, zu normalisieren und zu korrelieren, sodass jeder Kanal auf derselben Datengrundlage operiert. Open-Source-Lösungen zur Datenorchestrierung erleichtern die Einrichtung synchroner oder asynchroner Datenströme entsprechend den fachlichen Anforderungen. Langfristig schafft diese Konsolidierung eine solide Basis für prädiktive Analysen und zielgerichtete Kampagnen.
Die Einrichtung standardisierter Konnektoren in Kombination mit Enrichment- und Cleansing-Skripten gewährleistet die Datenzuverlässigkeit. Validierungsroutinen können Duplikate, fehlerhafte E-Mail-Adressen oder Inkonsistenzen in der Bestellhistorie erkennen. Ein kontinuierliches Monitoring dieser Pipelines sendet Alarme bei Unterbrechungen oder Qualitätsabfällen und verhindert so, dass Fehler sich im digitalen Ökosystem ausbreiten. Die Verwendung gemeinsamer Formate (JSON, Parquet) erleichtert zudem die Interoperabilität mit Analyse- und Data-Science-Modulen. Durch die Strukturierung der Daten bereits bei der Aufnahme gewinnen Teams an Reaktionsfähigkeit und Vertrauen.
Durch die Optimierung dieser Datenströme können Marketing- und Operativeinheiten ihre Reaktivierungs-, Promotions- und Nachschub-Szenarien an einer einzigen vertrauenswürdigen Datenquelle ausrichten. Die Kosten für mehrfaches Extrahieren und manuelle Korrekturen sinken, während die Time-to-Market neuer Angebote verkürzt wird. Die Steuerung auf Basis konsolidierter Dashboards wird so zu einem echten Differenzierungsmerkmal und trägt dazu bei, Werbe- und Lagerbestandsinvestitionen optimal zu steuern.
Datenflüsse kartografieren
Die Kartierung aller Datenaustausche zwischen ERP-, CRM-, PIM- und anderen Systemen ist oft ein unterschätztes, aber unverzichtbares Projekt. Ohne diese Übersicht kennen IT-Verantwortliche die genauen Datenquellen nicht und können Ausfallstellen nicht zügig identifizieren. Die Dokumentation der Datenmodelle und Abhängigkeiten ist daher der erste Schritt zum Design robuster und skalierbarer Pipelines. Open-Source-Tools für Data Lineage automatisieren diese Kartierungen und erleichtern allen Stakeholdern das Verständnis.
Sobald die Topologie dokumentiert ist, lässt sich die Rationalisierung der Flüsse durch das Eliminieren von Doppelpfaden und redundanten Transformationen vornehmen. Formate können standardisiert, Dateisystemwechsel reduziert und Netzwerkperformance optimiert werden. Dieser Ansatz senkt Infrastrukturkosten und vereinfacht die Wartung. Zudem sorgt die klare Zuordnung von fachlichen Datenverantwortlichen für eine geteilte Ownership zwischen IT-Leitung und Fachbereichen.
Sind die Flüsse beherrschbar, beeinflusst ein Software-Update oder Versionsupgrade einer wesentlichen Komponente nicht mehr den Alltagsbetrieb. End-to-End-Automationstestreihen simulieren den vollständigen Zyklus und sichern die Zuverlässigkeit bei jeder Weiterentwicklung. Bei Bedarf erfolgen Wiederherstellungen oder Rollbacks innerhalb weniger Stunden statt Tage, wodurch Ausfallrisiken minimiert werden.
Daten-Governance und ‑Qualität
Daten-Governance geht weit über die Einführung eines Katalogs hinaus. Sie umfasst klare Regeln zu Datenbesitz, Lebenszyklus und Priorisierung für jede Informationsart. Daten-Governance und Datenjurys aus IT, Marketing und Operations validieren neue Enrichment- und Löschregeln. Diese bereichsübergreifende Governance sichert die Abstimmung der Prioritäten und eine gesteigerte Reaktionsfähigkeit gegenüber regulatorischen Änderungen (DSGVO, ePrivacy).
Ein Schweizer Bekleidungsunternehmen mit rund fünfzig Filialen hat seine Kunden- und Bestandsdaten in einem zentralisierten Data Lake zusammengeführt, orchestriert durch Open-Source-Pipelines. Dieses Beispiel zeigt, dass eine konsequente Governance Preisfehler um 30 % reduziert und die Artikelverfügbarkeit in Echtzeit optimiert. Marketing-Teams konnten darauf basierend hyperpersonalisierte Kampagnen mit einer um 25 % höheren Konversionsrate starten.
Die Etablierung von Qualitätsmetriken und SLAs für Datenflüsse ermöglicht die Überwachung der Übereinstimmung mit fachlichen Zielen. Spezielle Dashboards für Qualitätsvorfälle (Duplikate, Datenlücken, Zeitverschiebungen) alarmieren Verantwortliche in Echtzeit. So wird Data zu einer beherrschten Ressource, die fortgeschrittene Use Cases unterstützt, ohne regulatorische oder operative Vorgaben zu verletzen.
Migration zu einer sicheren und skalierbaren Hybrid-Cloud
Die Cloud bietet ideale Voraussetzungen, skalierbare, sichere und ausfallsichere Kapazitäten bereitzustellen. Eine schrittweise Umstellung auf ein Hybridmodell garantiert Flexibilität und Kostenkontrolle und stärkt zugleich Compliance und Sicherheit.
Auswahl einer Hybrid-Cloud-Architektur
Eine hybride Architektur ermöglicht es, kritische Workloads vor Ort zu behalten und gleichzeitig die Bedarfsressourcen der Public Cloud zu nutzen. Diese Dualität erlaubt es, bestimmte Funktionen (Analytics, Machine Learning, Backup) in hochskalierbare Umgebungen auszulagern, ohne den laufenden Betrieb zu stören. Container und Kubernetes-Orchestrierung erleichtern die Portabilität von Microservices zwischen On-Premise und Cloud und gewährleisten einen nahtlosen Betrieb.
Cloud-Sicherheit und Compliance
Die Verlagerung von Kunden- und Transaktionsdaten in die Cloud erfordert verstärkte Zugriffs- und Verschlüsselungskontrollen sowohl im Transit als auch im Ruhezustand. Zentrale IAM-Lösungen (Identity and Access Management) kombiniert mit Zero-Trust-Strategien stellen sicher, dass jede Anfrage authentifiziert und autorisiert wird. Audit-Logs und Compliance-Reports werden automatisch erstellt, um regulatorischen Anforderungen und Zertifizierungen gerecht zu werden.
Technische Schulden reduzieren und vereinfachen
Monolithische Architekturen bündeln Risiken und behindern schnelle Weiterentwicklungen. Die Reduzierung technischer Schulden durch schrittweises Aufteilen und gezieltes Refactoring ist essenziell, um Agilität und Performance zu gewinnen.
Aufteilung in Microservices
Das Aufteilen eines Monolithen in Microservices zielt darauf ab, zentrale Funktionen (Authentifizierung, Produktkatalog, Promotionen, Bezahlung) schrittweise in eigenständige Dienste zu verschieben. Jeder Dienst wird dadurch autonom, testbar und separat deploybar, wodurch Nebenwirkungen bei Updates minimiert werden. Diese Modularität ermöglicht zudem eine bedarfsgerechte Skalierung einzelner Komponenten basierend auf Nutzung und beobachteter Performance. Die Einführung standardisierter RESTful-APIs oder gRPC verbessert die Kommunikation zwischen Services und sichert die funktionale Konsistenz. Jeder Microservice kann dabei die jeweils optimale Technologie einsetzen, sei es Node.js für asynchrone Prozesse oder Java für robuste Transaktionen. Diese technische Freiheit verhindert Vendor-Lock-in und richtet die Architektur an einer offenen, skalierbaren Open-Source-Logik aus.
Refactoring und schrittweise Modernisierung
Refactoring sollte entlang einer pragmatischen Roadmap orchestriert werden, die kritische Bereiche und Quick Wins identifiziert. Man beginnt mit der Extraktion hochfrequentierter oder volatiler Komponenten, während der Monolith weiterbetriebsfähig bleibt. Dieser inkrementelle Ansatz begrenzt Risiken und Kosten im Vergleich zu einer vollständigen Neuentwicklung auf einen Schlag, die oft langwierig und teuer ist.
Statische Code-Analyse-Tools und Test-Coverage-Messungen helfen, veraltete und schlecht getestete Funktionen aufzuspüren. Ein robustes automatisiertes Testregime stellt sicher, dass das Refactoring die funktionale Integrität wahrt. Jede Iteration reduziert technische Schulden, verbessert die Code-Lesbarkeit und erleichtert neuen Mitarbeitenden den Einstieg in eine modernisierten Codebasis.
Dieser schrittweise Ansatz bietet zudem die Gelegenheit, neue Coding-Standards und Best Practices wie Dependency Injection, klare Trennung von Business-Logik-Ebenen und bewährte Design Patterns einzuführen. Langfristig wird der Code dadurch robuster, sicherer und leichter an die Anforderungen des Omni-Channel-Handels anpassbar.
Proaktives Management technischer Schulden
Ein Schweizer Online-Weinhändler startete nach festgestellten Verdopplungen der Deployment-Zyklen innerhalb eines Jahres ein Schuldenabbaumaßnahmenprogramm. Dieses Beispiel zeigt, dass ein gezieltes Audit und darauf folgende Refactorings den Aufwand für neue saisonale Angebote um 40 % senken können. Die Teams konnten sich so auf Produktinnovationen statt auf das Beheben von Altlasten konzentrieren.
Regelmäßige Code Reviews in Kombination mit Metriken zur zyklomatischen Komplexität und Testabdeckung ermöglichen eine kontinuierliche Überwachung der technischen Schulden. Technische Komitees integrieren nun einen dedizierten Indikator in ihr Dashboard und stellen so sicher, dass jede neue Funktion ohne Verschärfung der Schuldenlage implementiert wird. Technische Schulden werden so zum integralen Bestandteil der IT-Steuerung.
Die Integration kurzer, häufiger Cleanup-Sprints in den Backlog garantiert, dass sich keine neuen Schulden anhäufen. Jeder Sprint reserviert einen Anteil seiner Kapazität für das Lösen technischer Tickets, was eine proaktive Wartung und das Vermeiden von Schuldenlawinen sicherstellt. Dieses agile Governance-Modell hält das digitale Fundament stets bereit für neue Innovationen.
Ein robustes digitales Fundament für KI und Omni-Channel schaffen
Ein modernisierter digitaler Kern ist Voraussetzung für leistungsfähige Omni-Channel-Erlebnisse und KI-Modelle. Er garantiert die Zuverlässigkeit von Product Passports, Echtzeit-Analysen und großflächiger Personalisierung.
Einbindung von Product Passports
Product Passports erfordern eine granulare Verfolgung jedes Artikels von der Herstellung bis zum Verkauf. Das PIM (Product Information Management) zentralisiert technische Merkmale, Rückverfolgbarkeit, Zertifizierungen und Marketinginhalte. Ein modernisierter digitaler Kern integriert diese Informationen direkt in den Inventarfluss und die Vertriebskanäle und stellt so eine vollständige Übereinstimmung von Produktversprechen und Marktrealität sicher.
Echtzeit-Analytik
Um Analytik wirklich operational zu machen, ist der Umstieg von Batch-Verarbeitung auf kontinuierliche Datenstreams nötig. Streaming-Technologien wie Apache Kafka oder Pulsar bieten die Reaktionsfähigkeit, um Verkaufstrends, Lagerengpässe oder aufkommendes Käuferverhalten sofort zu erkennen. Eine modernisierte Architektur nutzt diese Streams, um Fachalarme und KI-Szenarien in nahezu Echtzeit auszulösen.
Omni-Channel und Personalisierung
Die Zusammenführung digitaler und physischer Kanäle basiert auf einer zentralen Plattform, die in Echtzeit identische Kunden- und Bestandsdaten an alle Touchpoints liefert. Produktempfehlungen, personalisierte Angebote und Upselling-Szenarien stützen sich auf einen einheitlichen Kunden, unabhängig vom Kontaktkanal. Dieses konsistente Erlebnis stärkt die Kundenbindung und erhöht den durchschnittlichen Bestellwert.
Ein namhafter Schweizer Multi-Format-Händler implementierte einen einheitlichen digitalen Kern, der CRM, PIM und E-Commerce verbindet. Daraufhin stieg der Omni-Channel-Umsatz um 20 % und die Retourenquote sank um 15 %. Dieses Beispiel zeigt, dass dynamische Personalisierung, gespeist durch synchronisierte Daten, Kundenbindung in echte Wettbewerbsvorteile verwandelt.
Einzelhändler können so Promotions basierend auf Kaufhistorie, lokalem Lagerbestand und Saisonalität anpassen und gleichzeitig Kundenpräferenzen und Einwilligungen respektieren. Diese fortschrittliche Orchestrierung bildet die Grundlage für generative KI-Strategien, intelligente Chatbots und wirklich relevante virtuelle Assistenten.
Modernisieren Sie Ihren digitalen Kern für nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit
Die Modernisierung des digitalen Kerns ruht auf drei Säulen: Datenvereinheitlichung, Cloud-Migration und schrittweiser Abbau technischer Schulden. Gemeinsam bilden sie das Fundament einer agilen, sicheren Plattform, die KI- und Omni-Channel-Initiativen trägt. Diese strategische Transformation senkt Kosten, verbessert die Customer Experience und erlaubt es, Marktentwicklungen gelassen vorauszusehen.
Unsere Edana-Experten begleiten Sie bei der IT-Architektur-Renovierung von der Analyse bis zur Umsetzung und setzen dabei auf modulare Open-Source-Lösungen. Dank unserer kontextsensitiven und agilen Vorgehensweise erhalten Sie ein digitales Fundament, das nachhaltig, skalierbar und leistungsstark ist.
Edana: Strategischer Digitalpartner in der Schweiz
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