Wie all inclusive Fitness seine Datenstrategie in Bestform bringt
Schnelles Wachstum erfordert klare Strukturen, leistungsfähige Systeme und eingespielte Teams. Die Fitnesskette all inclusive Fitness hebt gemeinsam mit datasolut und ADN ihre Daten- und KI-Fähigkeiten auf ein neues Niveau und schafft damit die Grundlage für ein skalierbares, datengetriebenes Geschäftsmodell mit einer wachsenden Pipeline an KI- und Datenanwendungsfällen, die kontinuierlich neuen Mehrwert erschließen.
Auf einen Blick:
- Kunde: all inclusive fitness
- Branche: Fitnessbranche
- Projektziel: Bestehende Datenbasis zu einer skalierbaren „Single Source of Truth“ weiterentwickeln, die den strukturierten Einsatz von KI ermöglicht
- Tools: Microsoft Azure, Azure Landing Zone, Databricks, Delta Lake / Medallion-Architektur, Machine Learning, Agentic AI
Nico Miller von all inclusive Fitness über die Zusammenarbeit
Vom starken Fundament zur skalierbaren Datenplattform
Mit über 712.000 Mitgliedern und fast 200 Studios zählt all inclusive Fitness zu den führenden Fitnessanbietern in Deutschland. Das dynamische Wachstum der vergangenen Jahre erhöhte jedoch auch die Anforderungen an Datenmanagement, Analyse und Geschwindigkeit in der Entscheidungsfindung.
Die bestehende Systemlandschaft bot zwar ein solides Fundament, stieß jedoch zunehmend an Grenzen hinsichtlich Skalierbarkeit und Integration neuer datengetriebener Anwendungsfälle. Ziel war daher, die vorhandene Datenbasis konsequent zu einer Plattform weiterzuentwickeln, die als zentrale „Single Source of Truth“ dient und den strukturierten Einsatz von Künstlicher Intelligenz ermöglicht.
Vor diesen Herausforderungen stand unser Kunde
Verteilte Datenprozesse Beschreibung
Bisher verteilte ETL-/ELT-Logiken erschwerten eine konsistente Datenbasis und verlangsamten Reporting sowie Analysen über verschiedene Datenquellen hinweg.
Begrenzte Skalierbarkeit Beschreibung
Die bestehende Systemlandschaft stieß mit wachsendem Datenvolumen zunehmend an Grenzen bei Integration und Erweiterung neuer, datengetriebener Anwendungsfälle.
Fehlende KI-Infrastruktur Beschreibung
Für den strukturierten Einsatz von Machine Learning und KI fehlte eine zentrale, produktionsreife Umgebung mit klarer Data Governance und Kostenkontrolle.
Gemeinsam mit all inclusive Fitness haben wir die Datenlandschaft grundlegend neu ausgerichtet. Auf Basis einer Azure Landing Zone nach Best Practices entstand eine skalierbare Databricks-Plattform, die Datenverarbeitung, Analytics sowie KI, Machine Learning und Agentic AI in einer zentralen Umgebung bündelt. Eine moderne Datenarchitektur nach dem Medallion-Prinzip schafft klare Strukturen, hohe Datenqualität und robuste Data Governance. Unternehmensweite Daten aus unterschiedlichen Quellen, etwa der Mitgliederdatenbank, werden integriert, vereinheitlicht und zentral für Reporting und Machine Learning bereitgestellt. Als strategischer Microsoft-Partner unterstützte ADN im Hintergrund mit passenden Cloud-Services und Data-&-AI-Enablement-Angeboten.
1.
Eine Azure Landing Zone nach Best Practices bildet die sichere, skalierbare Basis für die neue Databricks-Plattform und alle nachgelagerten Daten- und KI-Anwendungen.
2.
Standardisierte Datenprozesse ersetzen bisher verteilte ETL-/ELT-Logiken. Automatisierte Prüfmechanismen sichern kontinuierlich die Datenqualität, ein zentrales Dashboard schafft volle Kostenkontrolle über Azure und Databricks.
3.
Auf der neuen Machine-Learning-Umgebung prognostiziert eine Sales Engine Kundenabwanderung, berechnet Kundenwerte und priorisiert Vertriebschancen, mit wirtschaftlichem Potenzial im zweistelligen Millionenbereich pro Jahr.
Der Weg zum Erfolg
Gemeinsam mit dem Data-Analytics-Team von all inclusive Fitness hat datasolut die neue Plattform entwickelt und erfolgreich implementiert. Parallel dazu wurden Mitarbeitende aus Data Analytics und Management durch gezielte Trainings befähigt, Daten und KI aktiv im Arbeitsalltag einzusetzen und neue Use Cases selbst zu identifizieren.
Mit der neuen Plattform kann all inclusive Fitness Datenquellen in kürzester Zeit integrieren und Machine-Learning-Modelle innerhalb weniger Wochen produktiv setzen. Abhängigkeiten von externen Dienstleistern wurden reduziert, die interne Innovationsfähigkeit gestärkt. Die modulare Architektur ermöglicht es, neue Anwendungsfälle innerhalb weniger Wochen vom Konzept in die Produktion zu bringen, darunter bereits geplante Projekte wie Next-Best-Action-Analysen, Customer-Lifetime-Value-Prediction und KI-gestützte Standortanalysen.
Lassen Sie uns sprechen und Ihr Potenzial entdecken.
Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.
In diesem Gespräch erfahren Sie:
- Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
- Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
- Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte