Startseite Seitentitel Conestoga Wood Specialties Maximierung von Daten und KI für das Wachstum eines florierenden Unternehmens 
Conestoga Wood Specialties + IBM
Küche von Conestoga
Zeitlose Handwerkskunst erreicht mit Analysen und KI im 21. Jahrhundert ganz neue Höhen

Seit 1964 hat sich Conestoga Wood Specialties der Lieferung außergewöhnlicher Schranktüren und Küchenschrankkomponenten verschrieben. Conestoga verkauft direkt an Möbelhersteller und Branchenprofis und bietet eine große Auswahl an Stilrichtungen und Materialien, die sorgfältig gefertigt werden, um jedem Küchen- und Badumriss gerecht zu werden, vom Bauernhaus bis zum modernen Stil.

Die Handwerkskunst und das Fachwissen des Unternehmens haben dazu beigetragen, dass es sich von einem kleinen Familienunternehmen in Pennsylvania zu einem namhaften Unternehmen mit vier US-Standorten und über 1.100 Mitarbeitern entwickelt hat. Dieses Wachstum erforderte die Einrichtung einer Back-Office-Infrastruktur, um mit den sich ändernden Kundenanforderungen und einer wachsenden Zahl von Lieferanten Schritt zu halten und die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Aus der Kostenperspektive betrachtet, hat IBM Netezza SaaS on AWS die Wirtschaftlichkeit eines Cloud Data Warehouse wirklich auf den Punkt gebracht. Was den Aufwand betrifft, so war die Migration ein einfaches Lift-and-Shift-Verfahren, das es uns ermöglichte, Daten einfach zu migrieren und unsere BI-Ebene neu auszurichten, ohne dass wir unsere Berichte oder Dashboards ändern mussten. Karen Loose Business Intelligence Development Manager Conestoga Wood Specialties Corporation
Die Erweiterung von Analysefunktionen zur Umstellung auf KI

Im Jahr 2017 ging Conestoga eine Zusammenarbeit mit IBM in Form des IBM Netezza Performance Server ein, um größere Datenmengen zu verfolgen und zu speichern und 10.000 Abfragen pro Tag in den Bereichen Marketing, Vertrieb, Betrieb, Fertigung und Finanzen durchzuführen. Mit dieser Transformation profitierte Conestoga außerdem von IBM Cognos Analytics, um tägliche Berichte und Einblicke in die Unternehmensleistung zu automatisieren. In den nächsten Jahren, als sowohl die Daten als auch die Kundeninteraktionen zunahmen, wandte sich Conestoga erneut an IBM, um sein Wachstumspotenzial zu maximieren.

Im Jahr 2023 schlossen sich IBM Business Partner DAI Source und IBM zusammen, um die On-Prem Analyseanwendung von Conestoga zu einer vollständig verwalteten Cloud-Lösung mit einer Netezza SaaS-Instanz zu modernisieren, die der Größe und dem Budget des Unternehmens entsprach. Dank der nahtlosen, vergleichbaren Kompatibilität in der Cloud kam es zu keinen Unterbrechungen bei den internen Kunden und dem gesamten Geschäftsbetrieb. Mit einer modernen, cloudnativen Infrastruktur auf Amazon Web Services (AWS) untersucht Conestoga nun mit IBM watsonx.data neue Anwendungsfälle für Daten und generative KI, um die Automatisierung seiner Kundenservice-Erfahrung zu ermöglichen.

Über 5.200 von Netezza und Cognos pro Tag ausgeführte Berichte 1,2 TB Daten und 10.000 tägliche Abfragen, die von Netezza unterstützt werden  
Verbessern Sie die Unternehmensleistung noch heute. Bereit für morgen.

Conestoga ist mit den Verbesserungen bei Produktivität und Datenanalyse seit seiner letzten, von IBM unterstützten Transformation äußerst zufrieden. Beim Wechsel vom lokalen Netezza zur aktuellen, vollständig verwalteten Lösung in der AWS-Cloud konnte Conestoga eine 100-prozentige Workload-Kompatibilität und keinerlei Ausfallzeiten erreichen.

Heute erstellt Conestoga Wood Specialties mehr als 5.200 Berichte am Tag, wodurch die Unternehmensleitung die nötige Unterstützung bei Entscheidungen erhält, durch die das Unternehmen weiterhin wachsen und sich entwickeln kann. Darüber hinaus unterstützt Netezza 1,2 Terabyte an Daten und 10.000 Abfragen pro Tag – mit der Möglichkeit, seine Geschäftsinfrastruktur zu skalieren, sollten sich die Anforderungen ändern.

Mit einer so umfassenden IT-Infrastruktur als Grundlage konnte Conestoga seine vorbildliche Bilanz von 99,9 % vollständigen Lieferungen und die unerschütterliche Pünktlichkeit der Lieferungen aufrechterhalten.

„Aus der Kostenperspektive betrachtet, hat IBM Netezza SaaS auf AWS die Wirtschaftlichkeit eines Cloud Data Warehouse wirklich auf den Punkt gebracht. Was den Aufwand betrifft, so war die Migration ein einfaches Lift-and-Shift-Verfahren, das es uns ermöglichte, Daten einfach zu migrieren und unsere BI-Ebene neu auszurichten, ohne dass wir unsere Berichte oder Dashboards ändern mussten“ sagt Karen Loose, Business Intelligence Development Manager der Conestoga Wood Specialties Corporation.

Sie fügt hinzu: „Als nächstes werden wir mit watsonx.data und Netezza on AWS die Optionen erkunden, die uns zur Verfügung stehen, wenn wir uns in Richtung Governance und Metadaten in Richtung eines Data Lakehouse bewegen, mit watsonx.data und Netezza on AWS Integration.“

CONESTOGA Logo
Über Conestoga Wood Specialties

Seit 1964 spezialisiert sich Conestoga (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) auf die Herstellung hochwertiger Schranktüren und Holzkomponenten für Küche und Bad. Von bescheidenen Anfängen in einer kleinen Garage in Lancaster County, PA, hat sich Conestoga zum Branchenführer entwickelt, der für seine Zuverlässigkeit in Bezug auf Produktleistung und pünktliche Lieferung bekannt ist.

Einheitliche, schnelle Analysen und Einblicke – überall verfügbar

IBM Netezza Performance (On-Prem oder als Service auf AWS) hilft bei der Operationalisierung von Geschäftsanalysen und KI-Workloads, indem Daten fast überall vereinheitlicht, zugänglich und skalierbar werden.

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Rechtshinweise

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Hergestellt in den Vereinigten Staaten von Amerika. Januar 2024.

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Das vorliegende Dokument ist ab dem Datum der Erstveröffentlichung aktuell und kann jederzeit von IBM geändert werden. Nicht alle Angebote sind in allen Ländern verfügbar, in denen IBM tätig ist.

Alle angeführten oder beschriebenen Beispiele illustrieren lediglich, wie einige Kunden IBM Produkte verwendet haben und welche Ergebnisse sie dabei erzielt haben. Die tatsächlichen Umgebungskosten und Leistungsmerkmale variieren in Abhängigkeit von den Konfigurationen und Bedingungen des jeweiligen Kunden. Es können keine generell zu erwartenden Ergebnisse bereitgestellt werden, da die Ergebnisse jedes Kunden allein von seinen Systemen und bestellten Services abhängt.

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