CASE STUDY
Ein internationaler Getränkehersteller verkauft seine Produkte in verschiedenen Märkten. Es soll mittels einer Datentransformation mit Python analysiert werden, welche Produkte in welchem Markt mit welcher Häufigkeit verkauft werden bzw. nicht mehr auf Lager sind
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