METRO: Migration in die Cloud, um die Kundenbedürfnisse besser zu erfüllen

About METRO

Der 1964 in Deutschland gegründete Konzern ist ein B2B-Großhandelsunternehmen mit einem Jahresumsatz von 36,5 Milliarden €. Zu den Tochtergesellschaften gehören METRONOM und Hospitality Digital. Ziel von METRONOM, dem Technologiebereich von METRO mit mehr als 2.000 Mitarbeiter:innen an acht Standorten, ist die Modernisierung der Lebensmittelindustrie. Das 2015 gegründete Unternehmen Hospitality Digital beschleunigt die Digitalisierung im Hotel- und Gastgewerbe.

Industries: Einzelhandels- und Konsumgüter
Location: Deutschland

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Die freiheit.com technologies GmbH mit Standorten in Hamburg und Lissabon ist ein Vorreiter in Sachen Internet in Deutschland. Sie entwickelt seit 1999 für namhafte deutsche und europäische Unternehmen und Branchen große digitale Unternehmenssoftware-Plattformen.

Der deutsche Großhandelskonzern METRO ist in der Hotel-, Restaurant- und Cateringbranche in Sachen digitale Transformation führend – nicht nur aufgrund des eigenen Wechsels in die Cloud, sondern auch dank der digitalen Lösungen, die das Unternehmen seinen Kunden zur Verfügung stellt.

Google Cloud-Ergebnisse

  • Instabilität der E-Commerce-Plattform um bis zu 80 % reduziert
  • Infrastrukturkosten nach einfacher Lift-and-Shift-Migration um 30–50 % gesenkt

Infrastrukturkosten um mehr als 30 % verringert

Wo Vielfalt ist, ist Leben

Der in Düsseldorf beheimatete Konzern METRO ist eines der größten B2B-Großhandelsunternehmen der Welt mit ca. 16 Millionen Kunden aus dem Bereich Hotel, Restaurant und Catering (HoReCa) in 34 Ländern. METRO verdankt diese Größe und Vielfalt einem langen Zeitraum des organischen Wachstums. Wie jedes wachsende Unternehmen benötigte METRO Agilität und Flexibilität, um Chancen zu nutzen, mit zusätzlichen Kunden ins Geschäft zu kommen, und sich mit neuen Angeboten auf die veränderte Nachfrage der Branche einzustellen.

Bei der Zusammenarbeit mit Unternehmen aus dem Bereich HoReCa ist insbesondere Flexibilität gefragt, da die Anforderungen in dieser Branche je nach Geschäft sehr unterschiedlich sein können. Nehmen wir als Beispiel nur die Speisekarte eines Restaurants direkt am Meer im Vergleich zu einem im Landesinneren. Außerdem macht hier auch die jeweilige Saison einen großen Unterschied. Ein Catering-Unternehmen serviert bei einer Hochzeit im Januar etwas ganz anderes als im Juli.

Der METRO-Unternehmensleitung war klar, dass ein Pauschalkonzept für die Zusammenarbeit mit so unterschiedlichen Kunden nicht das Richtige ist. Stattdessen waren individuelle Lösungen erforderlich. Das Unternehmen musste in der Lage sein, die Bedürfnisse seiner Kunden nicht nur auf Branchen- oder regionaler Ebene, sondern für jedes Unternehmen einzeln vorherzusagen. Dafür benötigte METRO Daten.

„Früher mussten wir jede Woche zehn VMs neu starten, heute meist noch nicht einmal eine. Die Anzahl der Ausfälle und instabilen Phasen ist um bis zu 80 % gesunken und seit der Migration gab es keinerlei Notfälle.“

Dr. Werner Rath, Unit Owner of IT Operations bei METRONOM

Skalierbarkeit für komplexe Daten

Es ist nicht immer leicht, Daten von HoReCa-Kunden zu erhalten. Dr. Werner Rath, Unit Owner of IT Operations bei METRONOM, der Technologietochtergesellschaft von METRO, erklärt: „Die Branchen, die wir beliefern, haben in der Regel feste Arbeitsweisen. Bis vor Kurzem wurden Bestellungen oft per Telefon oder Fax aufgegeben. Als sich das änderte, beschlossen wir, vollständig digital zu werden, wobei wir das Augenmerk auf unsere Kunden und ihre Bedürfnisse richteten.“ Dank des auf einer Mitgliedschaft basierenden Geschäftsmodells konnte METRO individuelle Daten über die Einkäufe der Kunden einschließlich Datum und Menge erfassen. Darüber hinaus untersuchte METRO weitere Datenquellen wie die Wetterbedingungen vor Ort, die sich auf das Einkaufsverhalten von Kunden der METRO-Kunden auswirken könnten.

Zunächst investierte METRO in ein lokales Rechenzentrum mit spezieller Hardware und Software für Machine Learning (ML), um diese Daten nutzen zu können. Leider wurde das Unternehmen dadurch vor gewisse Herausforderungen gestellt. „Als wir umfassendere ML-Methoden einsetzen wollten, erreichten wir schnell die Grenzen einer kaum skalierbaren Umgebung“, berichtet Dr. Ehler Lange, der bei METRONOM für den Bereich Data Science zuständig ist. Zur Verbesserung der Skalierbarkeit verschob METRO den Data Lake in die Cloud. Google Cloud mit seinen verwalteten Diensten und ausgereiften ML-Angeboten erschien als die ideale Lösung.

„Durch eine Lift-and-Shift-Migration konnten wir die Infrastrukturkosten um 30–50 % reduzieren“, so Dr. Rath. „Früher mussten wir jede Woche zehn VMs neu starten, heute meist noch nicht einmal eine. Die Anzahl der Ausfälle und instabilen Phasen ist um bis zu 80 % gesunken und seit der Migration gab es keinerlei Notfälle.“

Mit Unterstützung des Google Cloud-Partnerunternehmens freiheit.com technologies GmbH migrierte das METRO-Team seine E-Commerce-Plattform zu Compute Engine-Instanzen in Google Cloud. Diese ließen sich mithilfe von Virtual Private Cloud einfach in die Back-End-Systeme des Unternehmens einbinden. Nach dem Wechsel zu Google Cloud standen METRO Optimierungsmöglichkeiten offen, die das Unternehmen mit seiner lokalen Umgebung nicht hatte. Dr. Rath erzählt: „Zur Kosten- und Leistungsoptimierung konnten wir einige Arbeitslasten zu kostengünstigeren Instanztypen migrieren und außerdem in kürzester Zeit sowie in großem Umfang zwischen verschiedenen CPUs wechseln. Das wäre aufgrund der langen Hardwarelebenszyklen mit unserem eigenen Rechenzentrum nicht möglich gewesen.“

Ein datengestützter Plan

Nachdem die Kundendaten in der Cloud waren, konnte sich METRO darauf konzentrieren, diese besser zu nutzen. Dies sollte ein stärker datengestütztes Kundeninteraktionsmodell ermöglichen. „Wir haben umfangreiche Workshops mit Mitarbeiter:innen aus allen Bereichen des Unternehmens durchgeführt, um herauszufinden, wo die KI den größten Mehrwert schaffen kann“, sagt Dr. Lange. „Wir wählten wichtige Themen als Schwerpunkte aus – von der Verbesserung der Kundenanalysen über die Preisoptimierung und die Überprüfung des Sortiments bis zu Effizienzsteigerungen in unserer Lieferkette. Das hat für uns nichts Abstraktes. Wir haben einen klaren Plan, um aus Machine Learning Vorteile zu ziehen.“

Zuvor basierte Business Intelligence (BI) bei METRO hauptsächlich auf einem gut eingeführten, häufig verwendeten, nutzerfreundlichen System für die Data-Warehouse-Berichterstellung. Die Einführung eines großen Data Lake sowie moderner Analyselösungen bot die Chance, die bestehende BI des Unternehmens zu verbessern. Aufgrund des Wechsels in die Cloud konnte METRO einen wichtigen Meilenstein in Angriff nehmen: die Demokratisierung der Datenanalyse. METRO hoffte, mehr semistrukturierte und detaillierte Daten aus Point-of-Sale-Systemen, Kundendatenbanken und Marketingkampagnen erfassen und im Unternehmen verfügbar machen zu können.

Dafür erstellte METRO einen Data Lake und eine Analyselösung, die hauptsächlich auf BigQuery und anderen BI-Diensten von Google basieren. „Der Hauptvorteil der verwalteten Dienste ist, dass sie sich hoch- und herunterskalieren lassen“, meint Marko Schwob, Domain Owner of Analytical Platform Engineering bei METRONOM. „Beim Skalieren geht es um mehr, als Speicherplatz zu gewinnen. Es geht darum, on demand auf Analysekapazitäten zugreifen zu können. Für das Berechnen von Produktempfehlungen wird viel CPU benötigt. Mit Dataproc können wir einen Cluster für die Berechnung erstellen, erhalten die Ergebnisse und beenden den Cluster wieder, was deutlich effizienter ist.“

Schwob fährt fort: „Neben der flexiblen Skalierung, die einer der Hauptvorteile cloudbasierter Analysen ist, bietet uns diese Lösung Zugriff auf eine Vielzahl von Analysetools für verschiedenste Anwendungsfälle. Uns stehen Datenverwaltungstools, Pipelines, Machine Learning und KI zur Verfügung, die wir auch unseren Nutzer:innen und Stakeholder:innen anbieten können. Alle diese Tools lokal bereitzustellen, wäre praktisch unmöglich.“

Stefan Richter, Gründer und Head of Engineering von freiheit.com, ergänzt: „Als wir mit METRO die neue E-Commerce-Plattform erstellten, banden unsere Softwareentwicklerinnen und -entwickler die Erfassung von Verhaltensdaten direkt ein. Wir streamen die Daten in BigQuery und nutzen die Datalab-Infrastruktur, um Kundenstatistiken zu erstellen sowie Machine-Learning-Modelle mit TensorFlow zu entwerfen. Die Produktinhaberinnen und -inhaber haben wir in der Nutzung von BigQuery SQL geschult, damit sie die Daten selbst analysieren können.“

Mit einer API für die Datenaufnahme und einer weiteren für die Einbindung in andere Produkte ermöglicht die Lösung die Berichterstellung in Echtzeit zu Daten, die von Läden und Anwendungen gestreamt werden. Die Daten werden analysiert, um Trends zu ermitteln und die Bedürfnisse der Kunden vorherzusagen. Diese Informationen dienen dazu, umsetzbare Maßnahmenpläne zu erstellen, die Kunden bei Optimierungen helfen, z. B. bei der Reduzierung des Zeitaufwands für komplexe Aufgaben und bei der Verbesserung ihrer Produktangebote.

„Mit dem Data Lake können wir mehr für unsere Kunden tun“, sagt Sven Lipowski, Unit Owner of Customer Solutions bei METRONOM. „Durch die Verknüpfung von Datenpunkten können wir Hinweise wie Hygienevorschriften für bestimmte Lebensmittel oder Informationen zur Herkunft bereitstellen. Wir können sogar die örtliche Wettervorhersage einbinden, damit einem Laden an einem sonnigen Tag nicht das Eis ausgeht.“

Intern unterstützt der Data Lake eine Vielzahl von Projekten. „In jedem Unternehmensteil werden Google Data Studio-Dashboards genutzt, die Daten aus unserem auf Google Cloud basierenden Data Lake abrufen“, so Lipowski. „Der Schwerpunkt liegt jetzt auf einem ergebnisorientierten Produktmanagement. Anstatt uns auf die Meinung einzelner zu verlassen, nutzen wir KPIs in Dashboards als allgemeines Framework, um Prioritäten zu setzen.“

METRO hat mehr als 100 Datenanalyse-Workbenches erstellt, um die internen Produktteams beim Einsatz des Data Lake zu unterstützen. „Die Workbenches sind eine Art Datenspielplatz“, erklärt Schwob. „Jede ist für eine bestimmte Funktion gedacht und bietet einem Team einfachen Zugriff auf Dienste in BigQuery, Cloud Dataproc und anderen Tools. Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter können dort auch Machine-Learning-Anwendungen wie TensorFlow und weitere Möglichkeiten, die noch kommen sollen, ausprobieren.“

Bei METRO zeigen sich schon die positiven Auswirkungen des Machine Learning. Anhand von Daten zum Kundenverhalten aus verschiedenen Bereichen misst eine neue App die Zufriedenheit und erstellt Vorhersagen dazu. So wissen die Vertriebsteams, welche Kunden sie wann und warum ansprechen sollen. Inhaber:innen kleiner Unternehmen können mithilfe der Technologie die Nachfrage vorhersagen und damit genauere Kaufentscheidungen treffen, Geld sparen und Müll reduzieren.

„Wir gehen davon aus, dass innerhalb der nächsten Jahre eine Einbindung in die Point-of-Sale- und ERP-Systeme unserer Kunden möglich sein wird“, meint Lipowski. „Dann können Warenbestände automatisch wieder aufgefüllt, Engpässe prognostiziert und der saisonale Bedarf an Lebensmitteln exakt erfüllt werden. Dies erleichtert die Planung enorm.“

„Google Cloud bietet neben technischen Vorteilen die Möglichkeit, die Zusammenarbeit zwischen den einzelnen Teams zu verbessern. Darüber hinaus können wir unser System jetzt in Echtzeit an den Kundenbedarf anpassen.“

Timo Salzsieder, CIO / CSO von METRO

Die Chance, mehr zu tun

METRO konnte noch einen Schritt weitergehen und die Digitalisierung der Kunden vorantreiben. Gemeinsam mit Hospitality Digital, einer METRO-Tochtergesellschaft, entwickelte die Unternehmensführung die DISH-Plattform. Diese erleichtert den Kunden von METRO, die ein kleines Unternehmen haben, den Weg ins Internet, denn sie bietet verschiedene digitale Lösungen für das Alltagsgeschäft. Restaurantbetreiber:innen erhalten eine eigene Website sowie Zugriff auf ein Reservierungstool, eine Nachverfolgungslösung für Restaurants und Einträge bei Diensten wie Google My Business und Mit Google reservieren. Mit MenuKit, einem weiteren über DISH bereitgestellten Tool, kann die Speisekarte digitalisiert und anhand der Kosten für die Zutaten die Gewinnspanne für jedes Gericht berechnet werden. Da ihre Website sofort in andere Dienste eingebunden ist, profitieren die METRO-Kunden von mehr Sichtbarkeit im Internet und höheren Umsätzen.

Immer mehr Teile des METRO-Konzerns werden mit dem Data Lake verbunden. Während der Einführung Ende 2018 stieg die Anzahl der täglich aufgenommenen Ereignisse um das 45-Fache, von 1,2 Millionen Ereignissen pro Tag im Oktober 2018 auf 54 Millionen im Januar 2019. Jetzt optimiert das Unternehmen seine Analysetools, um Omni-Channel-Analysen zu ermöglichen. Ziel ist, die komplette Interaktion der Kunden mit METRO nachzuverfolgen. „Dieses Ziel möchten wir unbedingt erreichen“, so Schwob. „Unsere kundenseitigen Anwendungen werden bald alle mit Google Analytics 360 gemessen und auch diese Daten fließen dann in den auf Google Cloud basierenden Data Lake ein.“

Die neue E-Commerce-Plattform ist jetzt in 18 Ländern online. „Von 2017 bis 2019 konnten wir die Anzahl der über die Plattform ausgeführten Bestellungen verdreifachen“, berichtet Lipowski. „Wir beobachten sowohl beim Umsatz als auch bei den bestellenden Kunden einen positiven Effekt.“

Dank der erfolgreichen Vernetzung der E-Commerce-Plattform mit einem Legacy-Back-End-System kann METRO jetzt seine SAP S/4HANA-Finanzsysteme zu Google Cloud migrieren. Timo Salzsieder, CIO / CSO bei METRO, hat vor Kurzem den Wechsel bekanntgegeben: „Google Cloud bietet neben technischen Vorteilen die Möglichkeit, die Zusammenarbeit zwischen den einzelnen Teams zu verbessern. Darüber hinaus können wir unser System jetzt in Echtzeit an den Kundenbedarf anpassen.“

Das Engagement von METRO sowohl für die interne Digitalisierung als auch in Zusammenarbeit mit den Kunden ist gut für das Unternehmen. Dank des kundenorientierten Ansatzes können sich Unternehmen in einer bekanntermaßen instabilen Branche halten. Diese auf Zusammenarbeit ausgerichtete Herangehensweise an Beziehungen zu Kunden ist besonders angesichts der Auswirkungen der aktuellen Lage auf den HoReCa-Bereich sehr wichtig. Die Implementierung einer stabilen, skalierbaren Cloud-Infrastruktur und die Demokratisierung datengestützter Business Intelligence ermöglichen nicht nur METRO, sondern auch den Restaurants, Hotels und Catering-Unternehmen, die der Konzern beliefert, unternehmerischen Erfolg.

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