Case Study Datentransformation mit Python

Case Study

Ein internationaler Getränkehersteller verkauft seine Produkte in verschiedenen Märkten.

Herausforderung

  • Ziel: Analyse, welche Produkte in welchem Markt mit welcher Häufigkeit verkauft werden sowie welche Produkte nicht mehr auf Lager sind
  • Hoher manueller Aufwand, die entsprechenden Daten zu extrahieren
  • Hohe Fehleranfälligkeit aufgrund manueller Prozesse

Lösung

  • Transformation der Rohdaten mithilfe eines Python-Scripts
  • Bereitstellung der Input- und Output-Files über einen FTP Server oder Bereitstellung der Anwendung in einem Docker-Container
  • Vorteiler des Docker-Containers: Alle Daten bleiben auf lokalem Rechner des Kunden (Datenschutz); Entwicklungsumgebung ist gleiche wie Produktionsumgebung, d.h. keine Probleme wie falsche Python-Versionen oder fehlende Python-Module

Ergebnis

  • Automatisch generierte und fehlerfreie Output-Files für weitere Analysen
  • Automatisierte Quality Checks für rechtzeitiges Erkennen möglicher Unregelmäßigkeiten in den Daten
  • Fehlerfreier Prozess durch Wegfallen von manuellen Arbeiten
  • Zeitersparnis durch hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit von Python
  • Wahrung des Datenschutzes aufgrund Docker-Container
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