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Machine Learning hat ein großes Potenzial

von - 25.04.2019
Machine Learning
Foto: whiteMocca / shutterstock.com
Kai von Grambusch vom Kochbox-Versender HelloFresh erklärt die Bedeutung von Big Data. Aber auch Machine Learning kommt zum Einsatz, um optimal planen zu können.
Kai von Grambusch
Kai von Grambusch: Director Data & Analytics bei HelloFresh
(Quelle: Kai von Grambusch )
Das Berliner Unternehmen HelloFresh wurde 2011 gegründet und bietet Kochboxen im Abonnement an. Verbraucher erhalten damit einmal pro Woche ein Paket mit mehreren Rezepten und den dazugehörigen fertig abgewogenen Zutaten.
Kai von Grambusch, Director Data & Analytics beim Kochbox-Versender HelloFresh, erläutert im Interview, weshalb Daten für das Unternehmen eine bedeutende Rolle spielen und wie die vielen anfallenden Daten bei HelloFresh verarbeitet werden.
com! professional: Herr von Grambusch, das Konzept von Hello­­Fresh ist eigentlich recht einfach: Kunden bestellen sich eine Kochbox, wählen die Gerichte aus, die sie gerne hätten - und Sie liefern. Wie helfen Ihnen Daten, die Kundenbindung zu verbessern?
Kai von Grambusch: Daten helfen uns zum einen, besser zu verstehen, was unsere Kunden mögen. Welche Rezepte kommen gut bei Kunden an? Wie müssen Rezepte kombiniert werden, damit Kunden jede Woche eine Box bestellen?
Daten helfen uns außerdem dabei, zu verstehen, wie sich Kunden auf unserer Webseite zurechtfinden und wie sehr sie bestimmte Funktionen nutzen. Dazu gehört zum Beispiel, wie schnell Neukunden verstehen, wie sie Rezepte jede Woche selbst auswählen können oder wie sie die Anzahl der Mahlzeiten bestimmen können.
com! professional: Es geht beim Thema Daten also hauptsächlich um die Kundeninteraktion …
Von Grambusch: Die Daten helfen uns auch, die Prozesse in unserer Logistik zu optimieren. Anhand von diversen Pro­gnosen und Hochrechnungen können wir vorab bestimmen, wie viele Zutaten für die Rezepte wir für die kommende Woche bestellen müssen, um den Bedarf zu decken. Gleichzeitig geht es auch darum, das Risiko zu minimieren, zu viele Zutaten zu kaufen.
com! professional: Sie setzen für Ihre Daten seit Kurzem auf ein Data Warehouse beim kalifornischen Anbieter Cloudera, auf Basis von Apache Hadoop. Was war der Anlass, sich nach einem neuen Data Warehouse umzusehen, und wo lagen Ihre Daten bisher?
Von Grambusch: Vor Cloudera haben wir mit einer anderen Hadoop-Distribution gearbeitet. Wir waren mit der Hadoop-Technologie an sich zufrieden, sahen bei Cloudera aber einige Vorteile.
Zum einen können wir durch Cloudera immer auf dem neuesten Stand der Hadoop-Technologien bleiben. Gerade Impala, ein Apache-Projekt für schnelle SQL-Abfragen, wird stetig weiterentwickelt und bei uns viel genutzt.
Hinzu kommt: Cloudera bietet die für uns beste Verwaltung des Clusters sowie umfassende Support-Möglichkeiten.
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