(openPR) AxiCom-PR, Actian Nr. 14/11, Oktober 2011
Mit Business Intelligence und Vectorwise für hundertfach schnellere Datenanalyse
TimoCom analysiert auftretende und auffällige Datenaufkommen mit Vectorwise
Langen, 5. Oktober 2011 – Wenn täglich bis zu 300.000 internationale Laderaum- und Frachtangebote von derzeit 85.000 Nutzern aus ganz Europa auf einer Plattform dargeboten werden, dann bedarf es einer intelligenten Kontrolle und Analyse von auftretenden Widrigkeiten. Deshalb nutzt das IT-Dienstleistungsunternehmen TimoCom die Datenbank Vectorwise von Actian für eine zukünftig effektivere und tiefergehende Analyse des Kundenverhaltens bei seinen zwei Online-Vergabeplattformen – die Fracht- und Laderaumbörse TC Truck&Cargo sowie die Plattform für europaweite Transport-Ausschreibungen TC eBid – vergleichbar mit einer Jobbörse mit Angeboten und Gesuchen. Vectorwise unterstützt den IT-Dienstleister auch bei der Identifikation von eventuell auftretenden Unregelmäßigkeiten im täglichen Online-Plattform-Verkehr, so dass im Bedarfsfall schnell reagiert werden kann.
Der Wettbewerb im Transport- und Logistikmarkt ist hart und Unternehmen müssen auf aktuelle Änderungen der Markt- und Angebotslage sofort reagieren. Eine Plattform, die Angebot und Nachfrage zusammenführt, erleichtert den Speditionsalltag daher erheblich, so dass TimoCom mit seiner Fracht- und Laderaumbörse inklusive Transportnetzwerk TC Profile mittlerweile fest in der Branche etabliert ist: Spediteure, Logistiker sowie Industrie- und Handelskunden können mit TC Truck&Cargo und TC eBid mehr Dynamik in ihre Geschäfte bringen. Darüber hinaus stellen Service, Internationalität und vor allem die Möglichkeit, dauerhaft mit geprüften Geschäftspartnern aus ganz Europa zusammenarbeiten zu können, wichtige Vorteile für ein langfristiges Überleben im engen Wettbewerbsumfeld der Transport-Branche dar.
Um einen besseren Überblick über jegliche besonders auffällige Aktivitäten zu bekommen, ist für TimoCom eine Analyse der Daten essentiell wichtig. „Unsere jetzige Datenbank stieß in der Form, wie wir sie bei uns einsetzen, an ihre Grenzen“, sagt Ingo Klose, Manager Business Intelligence bei der TimoCom Soft- und Hardware GmbH. „Die Umstellung auf Vectorwise ist erfolgt, weil wir kontinuierlich wachsende Datenmengen für Analyse und Reporting-Zwecke verwalten müssen. Mit den neuen Analyse-Möglichkeiten werden wir neben effektiveren und tiefergehenden Einblicken in das Kundenverhalten auch von verbesserten Möglichkeiten zur Identifikation eventueller Unregelmäßigkeiten bei der Nutzung von TC Truck&Cargo und TC eBid profitieren können.“
VectorWise ist eine performante analytische Datenbank, die gängige DB-Standards (z.B. SQL, JDBC) unterstützt und sich so gut in die existierende Business Intelligence Umgebung von TimoCom einpasst. Vectorwise beinhaltet eine Datenbank-Engine, die gegenüber anderen Datenbanken durch ihre Vektor-basierte Verarbeitung und On-Chip Memory–Funktion signifikante Leistungssteigerungen für termingenaue Abfragen und Analysen erzielen kann.
Wie in fast jeder Branche gibt es auch im Transport- und Speditionswesen kriminelle Gruppierungen, die sich illegalen Zugang zu den hunderttausenden Transport- und Frachtangeboten verschaffen möchten und so ausspionieren können, wann eine Ware an einer bestimmten Position sein wird, um diese dann zu entwenden. Um seine seriösen und geprüften Partner vor Schäden in Millionenhöhe zu schützen, setzt TimoCom u.a. die schnelle Datenbank Vectorwise ein. Mit der durch Vectorwise möglichen Business Intelligence lassen sich Unregelmäßigkeiten auf der Plattform frühzeitig analysieren und aufdecken. Die Analyse aller Daten ist für TimoCom daher essentiell wichtig, um jederzeit einen umfassenden Überblick über auffällige Aktivitäten zu erhalten.
„Dies ist beispielsweise ein Szenario, bei dem wir Vectorwise aktuell bereits einsetzen und die besondere Schnelligkeit von Vectorwise bei der Auswertung von Abfragen nutzen“, erläutert Klose weiter. „Generell konnten wir bei unseren ersten Tests bereits jetzt eine bis zu 100-fache Steigerung der Abfragegeschwindigkeit feststellen, ohne eine Optimierung an den Tabellen oder Abfragen vorzunehmen. Auch die Leistung beim Einsatz auf unseren existierenden virtualisierten Systemen war bemerkenswert gut.“
