Stel je voor: Jouw AI-toepassing raadt uitverkochte producten aan of mist cruciale verschuivingen in de vraag tijdens een piekseizoen. Voor veel retailers zonder een sterk datafundament kan dit snel realiteit worden.

AI-succes start met een sterk datafundament

Retailers gebruiken steeds meer AI-toepassingen om voorop te blijven lopen. Volgens een onderzoek van IBM geeft 82% van de leidinggevenden van retailorganisaties aan dat ze in 2025 het aantal AI-toepassingen willen uitbreiden. Of het nu gaat om het personaliseren van klantervaringen, het optimaliseren van supply chains of vraagvoorspellingen, AI speelt een cruciale rol.

Maar om AI zijn belofte te laten waarmaken, is een robuuste en flexibele data-architectuur nodig. Een architectuur die de specifieke uitdagingen van de retailsector aanpakt. Dataconnectiviteit en -integratie zijn de bouwstenen die deze uitdagingen overbruggen, waardoor retailers het volledige potentieel van hun AI-initiatieven kunnen benutten.

De data-uitdaging van de retail: fragmentatie en toegankelijkheid

Retailers hebben te maken met een enorme diversiteit aan databronnen, denk bijvoorbeeld aan:

  • Point of sale (POS) systemen
  • CRM platforms
  • Voorraadsystemen
  • E-commerce platforms
  • Klantloyaliteitsprogramma’s
  • Externe data zoals weer- of demografische trends
  • Logistieke en planningssystemen, zoals een Transport Management Systemen (TMS)
  • Opslag- en voorraadsystemen, zoals een Warehouse Management Systemen (WMS)

Het probleem? Deze data wordt vaak verspreid opgeslagen in on-premises systemen, private cloud en public clouds. Daarnaast hebben veel organisaties moeite om data van legacy-systemen, zoals IBM AS/400 (nu IBM iSeries), te combineren met moderne platformen, zoals Salesforce.

AI-modellen gedijen op schone, tijdige en goed beheerde data. Maar het samenvoegen en toegankelijk maken van deze verschillende databronnen is vaak omslachtig. Het verplaatsen van data naar gecentraliseerde warehouses of lakes vertraagt niet alleen AI-projecten, maar brengt ook risico’s met zich mee. Denk aan belangrijke context, zoals rechten en bron specifieke metadata, die verloren gaat. De constante behoefte van de retailsector aan live-inzichten maakt deze uitdagingen nog groter.

Dataconnectiviteit en integratie: de bouwstenen van AI

Om deze uitdagingen te overwinnen, is een moderne data-architectuur essentieel. Robuuste dataconnectiviteit en integratie vormen de basis voor AI. Deze bouwstenen verbinden data, versnellen toegankelijkheid en breken barrières zoals heterogene bronnen, gefragmenteerde systemen en silo’s.

  • Dataconnectiviteit voor naadloze interoperabiliteit
    Dataconnectiviteit biedt retailers eenvoudig toegang tot data uit on-premises, cloud- en hybride omgevingen. Krachtige connectoren met real-time toegang zorgen voor een directe datastroom naar AI-systemen.

Voorbeeld: Een retailer gebruikt connectoren om in real-time data uit verschillende bronnen te combineren. Dit omvat kassasystemen, CRM-platforms en e-commerceplatforms. Zo kan de retailer klanten gepersonaliseerde diensten en aanbevelingen bieden.

  • Datavirtualisatie voor uniforme toegang
    Datavirtualisatie creëert een abstractielaag die real-time toegang tot gedistribueerde datasets mogelijk maakt. Deze gecentraliseerde data-accesslaag biedt directe toegang tot data, ook in real-time. Gebruikers kunnen zich hierdoor richten op het testen en verfijnen van AI-modellen, zonder tijd te verspillen aan het zoeken naar of combineren van data. De toegang tot consistente en betrouwbare data versnelt nieuwe ontwikkelingen, verbetert de datakwaliteit en zorgt ervoor dat AI-modellen nauwkeurige en up-to-date informatie krijgen.

Voorbeeld: Een retailer kan met datavirtualisatie live-verkoopgegevens uit meerdere winkels combineren met voorraadgegevens uit magazijnen. Dit biedt onmiddellijke inzichten in voorraadniveaus en vraagpatronen.

  • ETL en ELT voor datavoorbereiding
    Solide ETL (Extract, Transform, Load) en ELT (Extract, Load, Transform) pipelines zijn fundamenteel voor het consolideren en transformeren van data in analytics-ready formaten. Deze methoden ondersteunen high-volume data-integratie en zijn ideaal voor het creëren van gecentraliseerde data lakes of warehouses.

Voorbeeld: Een retailer gebruikt ETL om klanttransactiegegevens te extraheren, deze om te zetten in een standaardformaat en ze in een datawarehouse te laden voor AI-gedreven vraagvoorspelling.

  • Change Data Capture (CDC) voor real-time updates: CDC-tools volgen en repliceren incrementele wijzigingen in bronsystemen, waardoor AI-modellen werken met up-to-date informatie. Dit is cruciaal voor scenario’s die live inzichten vereisen, zoals fraudedetectie of gepersonaliseerde marketing.

Voorbeeld: Een retailer synchroniseert met CDC updates van een e-commerceplatform met een AI-model dat klantgedrag analyseert, waardoor directe aanbevelingen of fraudewaarschuwingen mogelijk worden.

AI impact: Use cases van AI-toepassingen in retail

Door sterke dataconnectiviteit te combineren met geavanceerde integratie technologien, kunnen retailers deze data-uitdagingen overwinnen en consistente, tijdige en betrouwbare data leveren aan hun AI-initiatieven. Laten we een aantal voorbeelden verkennen:

1. Gepersonaliseerde klantervaringen: AI-gedreven personalisatie vereist integratie van klantgedragsgegevens, aankoopgeschiedenis en demografische informatie.

Bijvoorbeeld, een online modewinkel kan dataconnectiviteit gebruiken om browsegedrag, eerdere aankopen en sociale media-interacties te verenigen. Brede dataconnectiviteit stelt retailers in staat om deze datasets te verenigen, ook in real-time, waardoor AI gepersonaliseerde productaanbevelingen kan genereren, zoals het voorstellen van aanvullende items of op maat gemaakte promoties tijdens de winkelreis van een klant.

Resultaat: Verhoogde klantbetrokkenheid, hogere conversieratio’s en sterkere loyaliteit, omdat klanten zich begrepen en gewaardeerd voelen.

2. Geoptimaliseerd supply chain management: Retailers vertrouwen op AI om supply chain inzichten te verbeteren, verspilling te verminderen en voorraadplanning te verbeteren.

Bijvoorbeeld, een grote winkelier verbindt zijn warehouse management systeem, transportplatforms en point-of-sale gegevens om vraagfluctuaties te voorspellen en voorraadniveaus dienovereenkomstig aan te passen. Dit zorgt ervoor dat schappen gevuld blijven met gewilde artikelen terwijl de overtollige voorraad van minder gevraagde producten wordt beperkt, zelfs tijdens piekperiodes. Data-integratie ondersteunt deze inspanningen.

Resultaat: Minder voorraadtekorten, kortere levertijden en lagere kosten voor logistiek en voorraadbeheer.

3. Verbeterde fraudedetectie: Bij digitale betalingen en e-commerce is fraudedetectie cruciaal.

Bijvoorbeeld, een e-commerce bedrijf dat AI-modellen gebruikt die zijn getraind op historische fraudepatronen en real-time transactiegegevens om afwijkingen te identificeren. Denk aan ongewoon grote aankopen of inlogpogingen op accounts vanaf ongebruikelijke locaties. Door gebruik te maken van data-integratie kunnen deze modellen frauduleuze transacties markeren en stoppen voordat ze worden voltooid, zonder legitieme klantactiviteiten te verstoren. Data-connectiviteit zorgt ervoor dat deze modellen toegang hebben tot de nieuwste data zonder de prestaties, beveiliging of klantervaring in gevaar te brengen.

Resultaat: Verminderde financiële verliezen en verbeterd vertrouwen bij klanten.

Een data- en AI-gedreven toekomst bouwen in retail

Het pad naar AI-gedreven innovatie in retail start met een solide datafundament. Dataconnectiviteit en geavanceerde data-integratiemogelijkheden stellen data-architecten in staat om de toegang tot data in hun hele organisatielandschap te vereenvoudigen en te stroomlijnen. Dit zorgt ervoor dat AI-initiatieven niet alleen schaalbaar en veilig zijn, maar ook in staat zijn om meetbare impact te leveren.
Door flexibiliteit, connectiviteit en governance te prioriteren, kunnen retailers de data-uitdagingen van vandaag aanpakken en tegelijkertijd de basis leggen voor langetermijnsucces. Naarmate technologieën zoals generatieve AI en geavanceerde analytics zich blijven ontwikkelen, zal een robuuste data-architectuur – aangedreven door naadloze data-integratie – essentieel zijn om voorop te blijven lopen in de retailsector.

Klaar om je retail data-architectuur te moderniseren?

Ontdek hoe CData en Axians je kunnen helpen naadloze data-integratie te ontgrendelen en AI-innovatie te stimuleren.