Brinker International

Agilität, Innovation und Flexibilität, beschert von Cloud Data-Analytics, tischen Qualität, warmes Essen und exzellenten Service auf.

Brinker International, eine der weltweit führenden Schnellimbissketten, besitzt, betreibt oder hat Franchising-Rechte an mehr als 1600 Chili's Grill & Bar® und Maggiano's Little Italy® Restaurants.

Brinker hat eine Leidenschaft dafür, dass Sie sich besonders fühlen. Diese Leidenschaft sollen Sie jedes Mal spüren, wenn Sie eines der Restaurants von Brinker betreten. Brinker weiß nämlich, dass die Menschen gutes, warmes Essen mit exzellentem Service brauchen.

Das bedeutet, dass sich Brinker in jeder Beziehung auf Geschwindigkeit, Agilität, Flexibilität und Innovation konzentriert. Prinzipien, die mit Hilfe von Technologie in der Cloud umgesetzt werden können. Für Brinker hilft Cloud Data-Analytics bei der Bereitstellung von hochwertigem, warmem Essen mit einem leidenschaftlichen Service, der die Besucher nach Nachschlag verlangen lässt.

Fokus auf Geschwindigkeit, Agilität, Flexibilität und Innovation

"Im heutigen Business, egal in welcher Branche, muss man technologisch fortschrittlich sein. Sie benötigen eine Technologie, die die Geschäftsmission unterstützt. Um erfolgreich zu sein, müssen Sie Informationen schnell erhalten, daraus Erkenntnisse ableiten und sie in entsprechende Maßnahmen umsetzen."

Mark Abramson,
Architect Manager, Enterprise Data, Analytics and Reporting

Brinker International durch die Zahlen

1,600+

Restaurants

31

Länder und US-Territorien

1 Mio.+

Gäste werden jeden Tag bedient

6 Mio.

Mitglieder des Chili-Treueprogramms

Mark Abramson

Architect Manager, Enterprise Data, Analytics and Reporting

Mark Abramson ist seit über 25 Jahre damit beschäftigt, technologische Grundlagen für die erfolgreiche Implementierung von Geschäftslösungen zu erarbeiten. Er gilt als Technologieexperte im Bereich Systemdesign, Softwarearchitektur und Data Analytics. Seine große Berufserfahrung hat ihm eine Karriere im investigativen Data Mining ermöglicht, zu seinen Spezialitäten zählen Datenvisualisierung, Informationsmanagement, Data-Governance und -Design sowie die Implementierung von Big Data-Systemen. Mark Abramson war an der Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung vieler erfolgreicher BI- und Analytics-Lösungen u.a. für einige der größten Softwareunternehmen beteiligt. Er war auch mit Data Recovery-Services befasst, eingeschlossen High Level-Data und Big Data-Systeme. Er hat Abschlüsse in Applied Technology vom Rochester Institute of Technology und von der State University of New York sowie der Concord Law School.

Mehr als eine Million Gäste werden täglich in den Restaurants Chili's und Maggiano's Little Italy bedient.

Jedes Restaurant verfügt über eine Vielzahl von Datenquellen, darunter Kundenbefragungen, Verkäufe, Produkte, Mitarbeiter, Quittungen (Tab, Rechnung, Tally), Lieferung und To-Go, Online-Bestellung und sogar Wetter-, Geo- und Zeitreihendaten. Daten sind reichlich vorhanden. "Jeden Tag generieren unsere Restaurants Terabytes an Daten. Wir müssen die Rohdaten in umsetzbare, wertvolle Erkenntnisse umwandeln, auf die das Unternehmen reagieren kann. Jedes einzelne Restaurant findet sich in unserem entsprechenden Analytics-Dashboard, das Daten im Data Warehouse visualisiert. Dazu gehören Millionen von Datensätzen aus Kundenumfragen, die täglichen Umsätze jedes Einzelhandelsbetriebs weltweit, Mitarbeiterdaten und vieles mehr", erklärt Mark Abramson, Architect Manager, Enterprise Data, Analytics and Reporting.

Brinker will die Intelligenz seiner Daten freisetzen.

Eingeschränkte Daten hinderten Brinker am Skalieren, so dass komplexe Fragen zu Problemen der Restaurantbetreiber und der eigenen Niederlassungen nicht mit der nötigen Geschwindigkeit und in ausreichendem Umfang beantwortet werden konnten.

Eine veraltete und vernachlässigte on-Premises-Plattform veranlasste Brinker, ein reines Cloud Data-Warehouse auszuprobieren. Dieses konnte jedoch weder die komplexe Umgebung des Unternehmens bewältigen noch auf schwierige Abfragen und große  Workloads regieren, wie es das Geschäft von Brinker erfordert.

Datenlatenz schafft Modernisierungsbedarf.

"Unsere Berichte kamen zu spät, denn die Zeitspanne, um Daten aus den Restaurants zu generieren, war zu groß. Wir hatten Latenzen, die sich nachteilig auf unsere Art und Weise zu arbeiten auswirkten. Wir wussten, dass wir modernisieren mussten. Es sollte schnell, flexibel und für jedermann zugänglich sein."

Mark Abramson,
Architect Manager, Enterprise Data, Analytics and Reporting

Das sub-performante Cloud-Only Data-Warehouse ließ das Team nachts schlecht schlafen. Es wusste, dass Dashboards, Berichte und Analysen am nächsten Morgen nicht pünktlich geliefert werden würden, da jeden Morgen über 500.000 routinemäßige 1-3 Sekunden-Abfragen durchgeführt werden, um jedes Restaurant auf seine Eröffnung vorzubereiten. Dem Team war bewusst, dass sich das ändern musste.

"Wir hatten eine Mischung aus on-Premise und Cloud. Uns war klar, dass wir eine Plattform brauchten, die für das gesamte Unternehmen Flexibilität und Skalierbarkeit bietet. Sie sollte auch unsere komplexen Workloads bewältigen", sagt Abramson.

Vor der Auswahl einer neuen vernetzten Multi Cloud-Datenplattform für Enterprise Analytics definierte Brinker gleich mehrere wichtige Anforderungen. Erstens musste die Plattform unternehmensorientiert sein. Die Daten sollten über mehrere Geschäftseinheiten hinweg integriert und nicht isoliert werden, damit sie mehr Antworten und tiefere Erkenntnisse liefern können. Zweitens sollte die Plattform skalierbar sowie in der Lage sein, jede Frage jederzeit auch in großem Maßstab zu beantworten. Drittens muss die Plattform so verwaltet werden können, dass sie schnellere, effektivere Ergebnisse und Einblicke in das Unternehmen liefert. Viertens sollte jeder mit den Daten arbeiten dürfen – von Corporate Business-Analysten über Restaurantmanagern bis hin zu Schichtleitern und Führungskräften.

Schließlich versuchte Brinker, seine Daten in Taten umzumünzen und Data Analytics zu operationalisieren, um unbegrenzten Wert zu erschließen und die Time-to-Value zu beschleunigen.

Vor der Auswahl einer neuen vernetzten Multi Cloud-Datenplattform für Enterprise Analytics definierte Brinker gleich mehrere wichtige Anforderungen. Erstens musste die Plattform unternehmensorientiert sein. Die Daten sollten über mehrere Geschäftseinheiten hinweg integriert und nicht isoliert werden, damit sie mehr Antworten und tiefere Erkenntnisse liefern können. Zweitens sollte die Plattform skalierbar sowie in der Lage sein, jede Frage jederzeit auch in großem Maßstab zu beantworten. Drittens muss die Plattform so verwaltet werden können, dass sie schnellere, effektivere Ergebnisse und Einblicke in das Unternehmen liefert. Viertens sollte jeder mit den Daten arbeiten dürfen – von Corporate Business-Analysten über Restaurantmanagern bis hin zu Schichtleitern und Führungskräften.

Schließlich versuchte Brinker, seine Daten in Taten umzumünzen und Data Analytics zu operationalisieren, um unbegrenzten Wert zu erschließen und die Time-to-Value zu beschleunigen.

"Wir haben erkannt, dass die Hybrid Multi Cloud Data Analytics-Plattform Teradata Vantage™ die von uns benötigte Flexibilität und Skalierbarkeit bietet. Viele Cloud-Anbieter behaupten von sich ähnliches. Aber was sind die tatsächlichen Kosten der Lösung? Wie steht es um das Preis/Leistungs-Verhältnis und die Skalierbarkeit? Kann sie komplexe Workloads bewältigen? Wir wussten, dass Teradata nicht nur die einfachen 3 Sekunden-Abfragen verarbeiten kann, sondern auch die komplexen Abfragen mit vielen Joins, ohne die Antwortzeiten zu verschlechtern."

Mark Abramson,
Architect Manager, Enterprise Data, Analytics and Reporting

Brinker entschied sich für Teradata Vantage on AWS und führte damit ein zukunftssicheres Enterprise Data Analytics-Ecosystem ein. Mit Vantage kann Brinker abteilungsübergreifende, komplexe Multi Join-Fragen stellen, um ein vollständiges Bild der Geschäftsbedingungen zu erhalten. Zum Beispiel solche:

Wie kann man Kosten und Upselling verteilen, mehr Einnahmen generieren oder neue innovative Mahlzeiten zubereiten? Führen Sie Rentabilitätsanalysen mithilfe von Menü- und Serverdaten durch.

Woher weiß man, was bei den Gästen am beliebtesten sein wird? Prognoseanalyse mit Produkt-, Vertriebs-, Mitarbeiter- und Gästedaten.

Wie findet man heraus, wie der Service in bestimmten Restaurants war? Analyse von Kunden- und Mitarbeiterdaten.

Welche Art von Waren gibt es im Restaurant und wie viel kosten sie? Sie haben es erraten: Analysen von Multi Join-Daten.

Ein weiterer Faktor bei der Auswahl der Data Analytics-Plattform war die Möglichkeit, eine Mischung aus normalisierten (oder strukturierten) Daten, semi-strukturierten Daten und solchen ohne jegliche Schemata zu verarbeiten. Eine moderne, vernetzte Multi Cloud-Datenplattform für Enterprise Analytics muss mit Datenschemata erweiterbar und so flexibel sein, dass alle Geschäftsanforderungen unterstützt werden können.

"Wir haben Daten mit unterschiedlichen Schemata und Datenstrukturen. In der Lage zu sein, neue Themenbereiche wie die To-Go- und Lieferdaten mit unterschiedlichen Schemata in dasselbe System zu integrieren, war ein großer Gewinn für uns alle. Es ermöglicht uns, sofort auf die Geschäftsanforderungen zu reagieren", fuhr Abramson fort.

Darüber hinaus ermöglicht die Trennung von Storage und Computing in Vantage die Rechenanforderungen zu erhöhen, sobald die Workloads morgens zunehmen - also dann, wenn sich die Restaurants auf das Mittag- und Abendessen vorbereiten. Wenn es ruhiger wird, muss die Plattform herunterskaliert werden. Einige reine Cloud-Anbieter können lediglich in einer einzigen Dimension skalieren. Für das Herunterfahren auf das frühere Niveau sind jedoch manuelle Eingriffe an der Plattform nötig.

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von skalierbaren Data Analytics.

"Viele andere Anbieter sagten, sie könnten das tun, aber wir haben es nie wirklich erlebt. Teradata hat es gemacht. Wir erleben die Skalierbarkeit. Die Flexibilität. Und sie führen die komplexesten Workloads aus, zu denen andere reine Cloud-Anbieter nicht in der Lage wären, weil sie die Antworten nicht rechtzeitig liefern können. Als wir mit Teradata Vantage on AWS in die Cloud gingen, war es erstaunlich zu erleben, was andere Anbieter nur anpriesen. Ich kann innerhalb von Minuten auf das Doppelte oder Dreifache hochskalieren und habe die gesamte Rechenleistung getrennt vom Speicher, um auch die großen Workloads zu schaffen. Danach skalieren wir ganz einfach herunter, um stets kosteneffizient zu sein."

Mark Abramson,
Architect Manager, Enterprise Data, Analytics and Reporting

Die verbesserte Leistung stellt Brinker Daten für seine Analysen und Berichte zuverlässig zur Verfügung.

Dies ermöglicht es dem Team, Zeit mit der Analyse und Entwicklung von Geschäftslösungen zu verbringen, um den sich ständig ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Es muss keine technischen Ressourcen für die Überwachung eines Systems mit langsamen oder fehlgeschlagenen Prozesse aufwenden. Das Data-, Analytics- und Reporting-Team setzt Ressourcen für strategischere Initiativen frei und erstellt tiefgehende Analysen für Unternehmens- und Franchise-Restaurants. Damit lassen sich KPIs für Umfragen zur Gästezufriedenheit, zu Menüpunkten und Arbeitsressourcen ermitteln.

Behandeln Sie Daten als Ihr größtes Kapital.

"Es fußt alles auf Daten und die daraus abgeleiteten Erkenntnisse. Daten müssen das Zentrum Ihres Unternehmens sein, wenn Sie erfolgreich sein wollen."

Mark Abramson,
Architect Manager, Enterprise Data, Analytics and Reporting

Webinar (englisch)

Brinkers Reise zurück zu Teradata.

Erfahren Sie, was Brinker International und McKnight Consulting zu Cloud Data Analytics sowie zur Leistung von Teradata zu sagen haben.

Weitere kundenreferenzen