DataBacon fuhrt eine Abonnementplattform ein, um die Sichtbarkeit von Groshandelsdaten fur Anbieter alkoholischer Getranke zu transformieren

Auf der Grundlage von mehr als 30 Jahren Erfahrung mit Daten im Bereich alkoholischer Getranke verwandelt die depletion-first Plattform das, was einst ein individuelles Datenprojekt erforderte, in ein einsatzbereites Abonnement fur Weinguter und Spirituosenhersteller. 

Napa, Kalifornien - DataBacon Technologies gab heute die Einfuhrung einer neuen abonnementbasierten Groshandelsdatenplattform bekannt, die Getrankealkoholproduzenten und -lieferanten eine vollstandige, aktuelle Ansicht ihres Groshandelsgeschafts bietet, ohne ein eigenes Data Warehouse aufbauen und betreiben zu mussen. 

Die Plattform integriert Depletionsdaten, ERP-, Preis- und andere Groshandelsdatenquellen in eine einzige, saubere und strukturierte Grundlage. Fur Weinguter und Spirituosenhersteller verwandelt sie ein Dateninfrastrukturprojekt, das historisch Monate individueller Entwicklung, spezialisierte technische Ressourcen und erhebliche Investitionen erforderte, in ein Abonnement, das in Tagen angeschlossen und produktiv genutzt werden kann. 

DataBacon wurde von den Mitbegrundern Andrew Ridling und Mark Molner gegrundet, die zusammen mehr als 30 Jahre Erfahrung in der Getrankealkoholbranche vorweisen. 

Im Verlauf ihrer Karriere stiesen sie immer wieder auf dieselbe Herausforderung. Lieferanten verfugten uber die Daten, um Umsatz, finanzielle Leistung, Preise, Trade-Spend und Marktaktivitat zu verstehen, doch die Informationen waren uber Systeme verteilt, die nie dafur konzipiert waren, zusammenzuarbeiten, und eine durchgehende Groshandelssicht war extrem schwer zu erhalten. 

Echte Distributeursverkaufsdaten liegen im Depletions-Feed. Finanz- und Produktionsinformationen liegen in einem ERP wie Microsoft Dynamics. Preisgitter und Rabatte wurden haufig in manuell gepflegten Tabellen gefuhrt. Jede sinnvolle Berichterstattung oder Analyse uber diese Quellen hinweg erforderte, dass jemand die Daten exportierte, bereinigte, abstimmte und neu aufbaute, bevor das Unternehmen sie nutzen konnte. 

Und jedes Mal, wenn ein Lieferant dieses Problem richtig losen wollte, sah die Antwort meist gleich aus: die Datenbasis von Grund auf neu aufbauen. 

„Jeder Lieferant, mit dem wir gearbeitet haben, sties auf eine Variante desselben Problems“, sagte Andrew Ridling, Mitbegrunder von DataBacon. „Die Daten waren vorhanden, aber eine verlassliche Antwort zu erhalten bedeutete, dass jemand sie aus mehreren Systemen ziehen, bereinigen, abgleichen und wieder zusammenfugen musste. Wir haben jahrelang diese Grundlage fur ein Unternehmen nach dem anderen aufgebaut. Schlieslich wurde uns klar, dass der wiederholbare Teil dieser Arbeit nicht langer ein Beratungsprojekt sein sollte. Er sollte ein Produkt sein.“ 

Diese Erkenntnis fuhrte zur Grundung von DataBacon. 

Anstatt Lieferanten eine weitere Berichtsanwendung zur Implementierung zu geben, produktisiert DataBacon die zugrunde liegende Datenschicht, auf die diese Tools angewiesen sind. Die Integrationen, Datenbereinigung, Strukturierung, Governance und die Verbindungen zwischen Depletions, ERP-Systemen und anderen Groshandelsdatenquellen sind direkt in die Plattform integriert. 

Lieferanten konnen diese verbundene Grundlage dann mit den Reporting-, Analyse- und KI- Werkzeugen nutzen, die sie bereits einsetzen. 

Ausgehend von dem, was tatsachlich verkauft wurde 

Ein Teil dessen, was DataBacon einzigartig macht, ist der andere Ausgangspunkt fur Groshandelsdaten im Vergleich zu traditionellen Trade-Spend-Plattformen. 

Viele bestehende Tools und Berichts-Konfigurationen beginnen mit der Distributeursrechnung und arbeiten ruckwarts, um abzugleichen, was geschehen ist. DataBacon beginnt mit Depletionsdaten, also dem, was tatsachlich auf dem Markt verkauft wurde, und baut finanzielle, preisliche und Trade-Spend-Sichtbarkeit von dieser Aktivitat aus nach vorne auf. 

Diese depletion-first Architektur soll Lieferanten ein klareres und zeitnaheres Bild der Marktleistung geben, einschlieslich welche Produkte sich bewegen, wo sie verkauft werden, wie sich die Preisgestaltung entwickelt und ob Trade-Spend das beabsichtigte Ergebnis erzielt. 

„Eine Rechnung sagt Ihnen, wofur jemand bezahlt werden mochte. Depletions sagen Ihnen, was wirklich bewegt wurde“, sagte Mark Molner, Mitbegrunder von DataBacon. „Das ist ein grundsatzlich anderer Ausgangspunkt. Wenn Sie mit dem beginnen, was tatsachlich auf dem Markt geschehen ist, und das mit dem Rest des Unternehmens — Finanzen, Vertrieb und Betrieb — verbinden, konnen Teams Entscheidungen auf Basis desselben, klareren Bildes treffen, anstatt nachtraglich verschiedene Versionen davon abzugleichen.“ 

Fur Lieferanten bedeutet das nicht einfach nur schnellere Berichte. Es verandert den Zeitpunkt, wann das Unternehmen auf die Informationen reagieren kann. 

Preisprogramme, Trade-Spend, Distributeursleistung und Markttrends konnen bewertet werden, wahrend noch Zeit zum Reagieren ist, statt erst nachdem Tage oder Wochen damit verbracht wurden, die Daten zusammenzustellen. 

Ein produktisiertes Losungspaket, das die Branche seit Jahrzehnten braucht 

Die Markteinfuhrung erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem viele mittelgrose bis grose Getrankealkohol-Lieferanten die tabellenbasierten Prozesse hinter sich gelassen haben, die jahrelang ihre Groshandelsablaufe unterstutzt haben. 

Mit der Ausweitung, Konsolidierung und jungst auch Verkleinerung von Vertriebsgebieten werden die Kosten fragmentierter Daten zunehmend sichtbar. Die Finanzabteilung braucht mehr Vertrauen in Trade-Spend und finanzielle Leistung. Der Vertrieb benotigt verlassliche Markt- und Distributeursinformationen. Der Betrieb braucht Daten aus verschiedenen Systemen, die ohne tagelange manuelle Arbeit abgeglichen werden konnen. Fuhrungskrafte benotigen Antworten, solange diese noch nutzlich sind, um darauf zu reagieren. 

Business-Intelligence-Plattformen wie Power BI und Tableau konnen diese Informationen visualisieren, benotigen jedoch nach wie vor saubere, verbundene Daten als Grundlage. KI schafft dieselbe Abhangigkeit. Ohne eine verlassliche Datenbasis arbeiten neue Analysetools mit denselben fragmentierten Ausgangsdaten. 

Historisch gesehen mussten Lieferanten, die eine vollstandige Losung suchten, in ein masgeschneidertes Data Warehouse und die technischen Ressourcen investieren, um es aufzubauen und zu pflegen. 

DataBacon wurde geschaffen, um die Eintrittsbarriere fur Getrankealkohol-Lieferanten zu senken, damit sie Zugang zu dieser durchgehenden Groshandelssicht erhalten.  

Die Plattform automatisiert die Arbeit, die traditionell erledigt werden muss, bevor eine sinnvolle Analyse beginnen kann, und verbindet sowie strukturiert Groshandelsdaten, sodass Finanzen, Vertrieb und Betrieb von einer gemeinsamen Quelle der Wahrheit aus arbeiten konnen. 

„Keine Server. Kein Data-Engineering-Team. Kein sechmonatiger Aufbau, bevor Sie Fragen beantworten konnen,“ sagte Ridling. „Die schwierige Aufgabe war schon immer, die Grundlage richtig hinzubekommen. Wir haben Jahrzehnte damit verbracht, diese Arbeit zu leisten. DataBacon ist dieses Fachwissen, von Tag eins an ins Produkt eingebaut.“ 

DataBacon ist auserdem supplier-seitig und unabhangig, ohne Eigentum durch Distributeure oder konkurrierende Interessen an den von ihm verwalteten Daten. 

Die Plattform richtet sich zunachst an mittelgrose bis grose Weinguter und Spirituosenhersteller mit bedeutenden Groshandelsvertriebsaktivitaten, insbesondere an Unternehmen, die Depletionsdaten und ein ERP-System wie Microsoft Dynamics 365 Business Central oder ein vergleichbares System verwenden. 

Fur diese Organisationen ist DataBacon darauf ausgelegt, eine verbundene Grundlage zu bieten, um Groshandelsfinanzleistung, Verkaufsaktivitat, Markttrends, Preisgestaltung, Trade-Spend und Produktionsplanung zu verstehen, ohne dass der Lieferant die Infrastruktur selbst aufbauen muss. 

„Lange Zeit ging vollstandige Groshandelssichtbarkeit mit einer Wahl einher“, sagte Molner. „Sie konnten die Lucken weiterhin manuell verwalten oder eine erhebliche finanzielle und personelle Investition in masgeschneiderte Infrastruktur tatigen. Wir haben DataBacon gebaut, weil wir nicht wollten, dass Lieferanten diese Wahl weiterhin treffen mussen.“ 

DataBacon ist jetzt fur Getrankealkohol-Lieferanten in den Vereinigten Staaten verfugbar. 

Um mehr zu erfahren oder eine Demonstration anzufordern, besuchen Sie DataBaconTech.com 

Uber DataBacon Technologies 

DataBacon ist eine abonnementbasierte Groshandelsdatenplattform, die speziell fur Getrankealkohol-Lieferanten entwickelt wurde und durchgehende, in Echtzeit verfugbare Einblicke in Finanzen, Verkaufe, Markttrends, Preise und Trade-Spend-Performance bietet. 

Entwickelt von Datenarchitekten und Spezialisten der Getrankealkoholbranche mit mehr als 30 Jahren kombinierter Erfahrung, verbindet und bereitet DataBacon Depletions-, ERP- und andere Groshandelsdaten auf, sodass Lieferanten die Reporting-, Analyse- und KI-Tools nutzen konnen, auf die sie bereits vertrauen, ohne ihre eigene Dateninfrastruktur aufbauen und pflegen zu mussen. 

Seine depletion-first Architektur beginnt mit dem, was tatsachlich auf dem Markt verkauft wurde, und hilft Weingutern und Spirituosenherstellern, finanzielle, preisliche und Trade-Spend-Sichtbarkeit aus der Marktaktivitat heraus aufzubauen. 

Fur weitere Informationen besuchen Sie DataBaconTech.com.