Im Zeitalter der Digitalisierung und der rasanten Entwicklung des E-Commerce stellt Quick Commerce eine besondere Herausforderung und zugleich eine große Chance für Marken dar. Die Erwartungen der Kunden an Geschwindigkeit, Verfügbarkeit und Personalisierung werden immer höher. Vor diesem Hintergrund spielt die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu erfassen, zu verarbeiten und nutzbringend zu analysieren, eine entscheidende Rolle für den Markenerfolg. Unternehmen, die diese Fähigkeit beherrschen, können schneller auf Marktveränderungen reagieren, ihre Angebote optimal anpassen und so nachhaltig wachsen. Eine führende Rolle bei der Nutzung von Echtzeit-Insights spielen Plattformen wie Zepto, die als eines der schnellstwachsenden Quick-Commerce-Unternehmen in Indien gelten.
Dort wird täglich eine enorme Menge an Datenpunkten verarbeitet – von Produktansichten über verkaufsbezogene Informationen bis hin zu city-spezifischen Daten. Diese Vielfalt an Datenquellen schafft eine einzigartige Grundlage, um Trends frühzeitig zu erkennen und Entscheidungen datenbasiert umzusetzen. Doch der bloße Zugang zu großen Datenmengen reicht nicht aus. Entscheidend ist die Handhabbarkeit und damit die Actionability der Daten. Komplexe Datensätze müssen verständlich, zugänglich und vor allem schnell in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden können.
Genau hier setzt die Brand Analytics von Zepto an. Das Dashboard ist speziell so konzipiert, dass es Markenpartnern in wenigen Sekunden tiefe Einblicke in Absatztrends, Lagerbestände, Suchverhalten und Unterkategorien bietet. Diese Echtzeit-Transparenz ermöglicht einen erheblichen Vorteil gegenüber Wettbewerbern, die auf traditionelle, oft verzögerte Datenanalyse setzen. Der Weg zu einer solchen Lösung war nicht ohne Herausforderungen. Die anfängliche Infrastruktur basierte auf bewährten Technologien wie PostgreSQL, die für die Anfangsphase und die begrenzten Datenmengen gut funktionierten.
Doch der schnelle Wachstumskurs und die explosionsartige Zunahme der Datenmenge führten bald an die Grenzen dieser relationalen Datenbank. Mit Hunderten von Millionen Transaktionszeilen wurde deutlich, dass eine speziell auf analytische Abfragen ausgelegte Datenbank notwendig ist. Technologien, die sowohl Geschwindigkeit als auch Flexibilität bieten, wurden intensiv geprüft. StarRocks, eine moderne OLAP-Datenbank, überzeugte insbesondere durch ihre Fähigkeit, komplexe Joins blitzschnell auszuführen und eine nahezu sub-sekündliche Antwortzeit bei großen Datenmengen zu garantieren. Die native Integration mit Kafka sowie der direkte Zugriff auf S3-Speicher machten StarRocks zur idealen Wahl, um die bestehenden Datenpipelines reibungslos weiterzuentwickeln und Echtzeit-Datenströme effektiv zu verarbeiten.
Die architektonische Entscheidung fiel zugunsten eines sogenannten Shared-Nothing-Designs, bei dem die Daten lokal und direkt von StarRocks verwaltet werden. Diese Vorgehensweise stellt sicher, dass Latenzzeiten minimiert bleiben und das Nutzererlebnis durch schnelle Reaktionszeiten bestmöglich unterstützt wird. Besonders für externe Nutzer, wie die Markenpartner, deren Entscheidungen auf schnellen und verlässlichen Daten basieren, ist dies ein erheblicher Vorteil. Das eigentliche Herzstück der Echtzeit-Analyseplattform ist eine durchdachte Kombination aus Event-Ingestion, Stream-Processing und kontinuierlicher Datenaufnahme. Über mehrere Kafka-Themen werden täglich zehntausende Events eingespielt.
Technologien wie Apache Flink sorgen für eine effiziente Vorverarbeitung und Aggregation der Daten in festen Zeitfenstern, bevor sie über Routine Load direkt in StarRocks eingespeist werden. So entsteht eine hoch performante, nahezu verzögerungsfreie Datenbasis, die Marken in die Lage versetzt, Trends und Veränderungen binnen Minuten zu erkennen. Die Vorteile einer solchen Echtzeit-Umgebung zeigen sich in vielen Facetten. Marken können ihre Lagerhaltung präziser ausrichten, Marketingkampagnen auf aktuelle Suchtrends anpassen und schnell auf regionale Nachfrageschwankungen reagieren. Dadurch entstehen signifikante Effizienzsteigerungen und gleichzeitig ein echtes Kundenerlebnis, das den Bedürfnissen der heutigen Verbraucher entspricht.
Der Erfolg der Plattform liegt zudem in der Kombination von bewährten Big-Data-Technologien und modernen Data-Lake-Ansätzen. Der Datentransfer von Databricks zu StarRocks erfolgt unter anderem über Parquet-Dateien auf S3, die automatisch und kontinuierlich eingelesen werden. Parallel ermöglicht die Routine Load Funktion eine saubere, genau-einmalige Verarbeitung der Daten aus Kafka-Streams. Dieses orchestrierte Nebeneinander von Batch- und Streaming-Prozessen garantiert sowohl Datenintegrität als auch ein hohes Tempo bei der Bereitstellung von Insights. Darüber hinaus gibt es beständige Bemühungen, die Lösung weiter zu optimieren und an neue Anforderungen anzupassen.
Die nächsten Schritte werden sich unter anderem mit einem vertieften Benchmarking anderer Datenbanksysteme beschäftigen, um sowohl Performance als auch Kosten immer weiter zu verbessern. Ebenso fließen Erkenntnisse darüber ein, wie komplexe Workflows und Skalierungshürden gelöst werden können, um die Plattform zukunftssicher aufzubauen. Die Geschichte von Zepto zeigt exemplarisch, wie essenziell datengetriebene Innovationen für den Erfolg im Quick Commerce sind. Schnelligkeit und Agilität verbinden sich dabei mit technischer Exzellenz und einem tiefen Verständnis der Marktanforderungen. Anbieter, die solche Systeme implementieren, profitieren von einem Wettbewerbsvorteil, der sich in besseren Umsätzen, zufriedeneren Partnern und einer stärkeren Markenposition niederschlägt.
