Kundenerfolge

Digitaler Wandel: Die Energieversorgung Mittelrhein hebt ihren Datenschatz

Mona Meyer
fachbereichsleiterin vertriebssteuerung und -strategie

Bevor wir mit ORAYLIS zusammengearbeitet haben, konnten wir aus unseren Daten nur mit hohem Aufwand einen geschäftlichen Nutzen ziehen. Die Daten lagen verteilt in vielen verschiedenen Systemen vor und mussten unbedingt zu einer „Zahlenwahrheit“ zusammengeführt werden.

Mit ihrer strukturierten und agilen Vorgehensweise haben die ORAYLIS-Experten in kürzester Zeit ein Modern Data Warehouse in der Cloud entwickelt. So verfügen wir nun über eine einheitliche Datengrundlage für unsere geschäftlichen Fragestellungen – eine wirklich gute Basis, auf der wir gemeinsam aufbauen können. Allein mit internen Ressourcen hätte sich ein solches Projekt niemals erfolgreich realisieren lassen.

Auf einen Blick

  • Kunde: Energieversorgung Mittelrhein AG
  • Branche: Energie
  • Projektziel: Zusammenführen aller Unternehmensdaten für einheitlich KPIs und neue Anwendungsfälle
  • Technologien: Azure Data Factory, Data Lake Storage, Databricks, Power BI

Die Energieversorgung Mittelrhein (evm) ist das größte kommunale Energie- und Dienstleistungsunternehmen in Rheinland-Pfalz. Insgesamt 340.000 Kunden werden von den rund 1.000 Mitarbeitern mit Ökostrom, Erdgas, Wärme und Trinkwasser versorgt. So fallen im täglichen Geschäft seit jeher eine Vielzahl von Daten an, mit deren Hilfe beispielsweise Kundenpotenziale sehr gut hätten entwickelt werden können. Wenn da nicht die disparate Systemlandschaft gewesen wäre: „Unsere Daten lagen in unterschiedlichen Einzellösungen vor, teilweise ohne unmittelbare Verknüpfung“, so Mona Meyer, Fachbereichsleiterin Vertriebssteuerung und -strategie bei der evm. Entsprechend mussten die Mitarbeiter in den Fachabteilungen ihre Abfragen oft manuell vornehmen, was viel Zeit kostete. Schnelle Ad-hoc-Analysen ließen sich ebenfalls nur sehr schwer durchführen.

Zuverlässige Entscheidungen waren extrem schwierig

„Vor allem aber hatten wir durch die verschiedenen Einzellösungen keine einheitlichen Ergebnisse und Kennzahlen“, erläutert Mona Meyer. Zuverlässige Entscheidungen, etwa zur Verteilung von Budgets oder zu Investments in Geschäfts- und Produktbereiche waren auf dieser Grundlage nur schwierig zu treffen. Die Daten mussten dringend zusammengeführt werden, um eine einheitliche ´Zahlenwahrheit´ zu schaffen.“ Eine Aufgabe, die den Verantwortlichen anfangs wie eine unüberwindbare Hürde erschien: „Bei der hohen Komplexität, den vielen Beteiligten und den vielen Datenquellen haben wir uns ernsthaft gefragt: Kann das überhaupt funktionieren?“

Strukturiertes Vorgehen reduziert Komplexität

Gelöst wurde dies durch eine Partnerschaft mit ORAYLIS. „Durch die strukturierte und agile Vorgehensweise unseres neuen Partners haben wir sehr schnell einen Überblick über unsere Ausgangssituation und die weiteren Schritte erhalten“, so Mona Meyer. Dabei hat die Projektleitung gleich zu Beginn die richtigen Weichen gestellt und die passenden Mitarbeiter integriert. Das Team arbeitete sich sowohl in die komplexe Struktur der Quelldaten als auch die teils schwierigen Fachinhalte kurzfristig ein. „Und auch im weiteren Verlauf hat das ORAYLIS-Team jederzeit den Überblick behalten. Unter anderem haben regelmäßige Erfolgskontrollen und Abstimmungen das Projekt zielgerichtet zum Erfolg geführt.“

Modernes Data Warehouse ermöglicht valide Entscheidungen

So stand der evm bereits nach kurzer Zeit ein modernes Data Warehouse (DWH) in der Microsoft Azure Cloud zur Verfügung. Als „Single Point of Truth“ vereint die Lösung sämtliche Daten auf einer Plattform und liefert endlich die ersehnten, konsistenten Kennzahlen. Auf dieser Grundlage kann die Geschäftsführung nun valide Entscheidungen zu drängenden geschäftlichen Fragestellungen treffen. Gleichzeitig werden für die Mitarbeiter aus Controlling, Marketing, Kundenservice und Vertrieb übergreifende Analysen erheblich vereinfacht.

Ebenso entfällt der manuelle Aufwand für Standardberichte, da diese jetzt automatisiert über Power BI bereitgestellt werden. Dadurch sparen die Fachbereiche viel Zeit und Ressourcen für das Zusammenstellen von relevanten Informationen. Die Mitarbeiter können sich auf ihre Kernaufgaben konzentrieren. „Natürlich stehen wir damit erst am Anfang. Sowohl unsere Datenbasis als auch unser Berichtswesen müssen jetzt laufend weiterentwickelt werden. Aber mit dem flexibel erweiterbaren Cloud-Ansatz in Azure und der neuen Plattform haben wir dafür die besten Voraussetzungen geschaffen. Und so viel ist uns klar geworden: Es ist wichtig, bei so einem Projekt mit einem erfahrenen Partner zusammenzuarbeiten. Allein mit internen Ressourcen hätten wir das niemals erfolgreich realisieren können. ORAYLIS hat uns hervorragend unterstützt“, so Uwe Worch, Bereichsleiter IT bei der evm.


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Auf einen Blick

  • Kunde: Energieversorgung Mittelrhein AG
  • Branche: Energie
  • Projektziel: Zusammenführen aller Unternehmensdaten für einheitlich KPIs und neue Anwendungsfälle
  • Technologien: Azure Data Factory, Data Lake Storage, Databricks, Power BI
Dirk Ohligschläger
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Wie GP mit innovativen Kundenservices den digitalen Wandel geschafft hat

Christian Oberstädt
Manager Data & Product Strategy, GermanPersonnel

Wir können unseren Kunden heutzutage deutlich mehr hochwertige Bewerber für ihre vorhandenen Budgets liefern. Durch die automatisierten Empfehlungen und Erfolgsprognosen unserer Software lassen sich Anzeigen viel präziser erstellen und verteilen. Und auch die persönliche Beratung durch unsere Mitarbeiter hat dank datengetriebener Standardisierungen beträchtlich an Qualität gewonnen.

Mit diesem Angebot verfügen wir über einen echten USP, durch den wir uns am Markt für E-Recruiting klar vom Wettbewerb abheben. ORAYLIS hat bei uns viele Innovationen angestoßen. Gemeinsam sind wir ein herausragendes Team, von dem in Zukunft noch einiges zu erwarten ist.

Auf einen Blick

  • Kunde: GermanPersonnel e-search GmbH
  • Branche: Personaldienstleistungen
  • Projektziel: Aufbau einer einheitlichen Datenbasis und Entwicklung innovativer Recruiting-Services
  • Technologien: Azure Data Lake, Microsoft SQL Server, Databricks, Power BI Embedded

GermanPersonnel zählt hierzulande zu den führenden Anbietern von Software und Services für die Mitarbeitersuche im Internet. Das Unternehmen kooperiert mit Deutschlands größten Personaldienstleistern und Jobportalen. Mit den Produkten der E-Recruiting-Experten können die Kunden ihre Stellenanzeigen entwerfen und in Jobbörsen platzieren sowie Bewerbungen managen. So hat sich das Unternehmen spezielle Alleinstellungsmerkmale am Markt verschafft. Gleichzeitig war den Verantwortlichen klar, dass sie sich mit diesem Leistungsspektrum nicht dauerhaft von der wachsenden Konkurrenz werden abheben können.

Potenziale in den Daten wurden nicht ausgeschöpft

„Tatsächlich haben wir die umfangreichen Daten aus den Recruiting-Prozessen bis dahin nur punktuell genutzt, beispielsweise für die Weiterentwicklung von Geschäftsprozessen, Produkten und Algorithmen zur intelligenten Kanalauswahl“, erklärt Christian Oberstädt, Manager Data & Product Strategy bei GermanPersonnel. „Neben Daten flossen aber immer noch unsere Expertise sowie eine Prise Bauchgefühl in unsere Entscheidungsprozesse ein. Da verbarg sich noch massig Potenzial.“ Daher entschloss man sich bewusst für den Wandel zu einer datengetriebenen Unternehmen. Es wurden neue Ziele formuliert, wie automatische Empfehlungen bei der Erstellung von Stellenanzeigen sowie Vorhersagen über die zu erwartenden Bewerberzahlen. Zudem sollten Daten auch intern, etwa durch ein umfassendes Reporting, von allen Mitarbeitern genutzt werden.

Einheitliche Datenbasis ermöglicht übergreifende Auswertungen

Um die ehrgeizigen Pläne zielgerichtet anzugehen, wurde ORAYLIS als Partner und Guide hinzugezogen. Bereits eine erste Status-Quo-Analyse führte zu Tage, dass GermanPersonnel zwar über umfangreiche Datenbestände verfügte, sich diese aber mangels Struktur nicht für die gewünschten, übergreifende Auswertungen eigneten. Deshalb wurden zunächst sämtliche Daten aus den Recruiting-Prozessen sowie weitere Datenquellen strukturiert in einem Data Warehouse (DWH) in der Microsoft Azure Cloud zusammenführt. Die Aufbereitung der Daten für weitere Analyse-Prozesse erfolgt automatisiert und tagesaktuell. Dank des Cloud-Ansatzes kann die Lösung abhängig vom Datenaufkommen sowie der Anzahl der Kunden und Kennzahlen flexibel wachsen.

Michael Althaus ORAYLIS Projekt GermanPersonnel

Jedoch hätten sich Innovationen, wie die Vorhersage von Klicks und Bewerberzahlen, allein auf dieser Basis nicht umsetzen lassen. „Für solche Anforderungen werden exakte Informationen zur gesamten Candidate Journey benötigt,“ erläutert Michael Althaus, Projektleiter bei ORAYLIS. Daher kommt ein spezielles Tracking-Tool zum Einsatz. „Das Tool erhebt laufend anonymisierte, eventgetriebene Web-Daten aus fast 180.000 Stellenanzeigen, wobei die Datenhoheit bei GermanPersonnel verbleibt.“

Kunden sparen Zeit und Geld

Christian Oberstädt, Manager Data & Product bringt die Mehrwerte der intelligenten, datenbasierten Recruiting-Lösung auf den Punkt: „Wir können unseren Kunden heutzutage deutlich mehr hochwertige Bewerber für ihre vorhandenen Budgets liefern. Durch die automatisierten Empfehlungen und Erfolgsprognosen unserer Software lassen sich Anzeigen viel präziser erstellen und auf die Masse der Recruiting-Kanäle verteilen. Und auch die persönliche Beratung durch unsere Mitarbeiter hat dank datengetriebener Standardisierungen beträchtlich an Qualität gewonnen.“

Die tagesaktuellen Statistiken ermöglichen schließlich eine gezielte Steuerung der bereits geschalteten Anzeigen. Gleichzeitig werden Erfolge transparent und messbar. Nicht zuletzt spart der Nutzer durch ein übersichtliches und strukturiertes Management seiner Stellenanzeigen und Bewerber ein hohes Maß an Zeit.

USP gegenüber Wettbewerb

Auch GermanPersonnel profitiert unmittelbar von der Lösung. „Wir verfügen mit diesem Angebot über einen echten USP, durch den wir uns am Markt für E-Recruiting klar vom Wettbewerb abheben“, so Christian Oberstädt. Zudem hat das Unternehmen durch die neuen Analyse-Möglichkeiten wirtschaftlich sinnvolle Pakete für Anzeigenschaltungen definieren können. Die validere Planungsgrundlage sorgt für spürbare Einsparungen beim Einkauf von Traffic und Klicks bei den einschlägigen Jobbörsen. Derweil beugt das schnell wachsende Unternehmen mit der Automatisierung von Prozessen der Personalknappheit im eigenen Hause vor.

Insgesamt führt die Digitalisierung sämtlicher Prozesse zu einer deutlich höheren Effizienz und zuverlässigeren Entscheidungen. Gemeinsam mit ORAYLIS hat das Unternehmen den Wandel zu einer Data Driven Company vollzogen, wobei diese Entwicklung laut Christian Oberstädt noch längst nicht abgeschlossen ist: „ORAYLIS hat bei uns viele Innovationen angestoßen. Gemeinsam sind wir ein herausragendes Team, von dem in Zukunft noch einiges zu erwarten ist.“


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Auf einen Blick

  • Kunde: GermanPersonnel e-search GmbH
  • Branche: Personaldienstleistungen
  • Projektziel: Aufbau einer einheitlichen Datenbasis und Entwicklung innovativer Recruiting-Services
  • Technologien: Azure Data Lake, Microsoft SQL Server, Databricks, Power BI Embedded
Dirk Ohligschläger
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So erweitert die WMF ihre Kaffeemaschinen um digitale Echtzeitservices

Auf einen Blick

  • Maschinendaten werden in Echtzeit analysiert und für innovative Kundenservices genutzt
  • Individuelle Apps sorgen für massive Einsparungen von Zeit und Aufwand bei den verschiedenen Zielgruppen
  • Produkthersteller wandelt sich zum ganzheitlichen Lösungsanbieter

Die Geschäftssituation unseres Kunden

In Ihren Daten stecken unzählige Möglichkeiten, um Ihr Geschäft zu verbessern und Ihre Kunden zufriedener zu machen – nicht nur in Form von Prozessoptimierungen und besseren Entscheidungen. Vielmehr können Sie mit innovativen Produkten und digitalen Geschäftsmodellen völlig neue Kundenerlebnisse schaffen und sich dadurch von Ihren Mitbewerbern abheben.

So wie unser Kunde WMF – der weltweit führende Hersteller gewerblicher Kaffeemaschinen sah sich unter anderem mit diesen Herausforderungen konfrontiert:

  • Geringe Wachstumschancen aufgrund von Marktsättigung
  • Konkurrenzprodukte von ähnlicher Leistung und Qualität
  • Aufwändiges Servicegeschäft bzgl. benötigter Ersatzteile
  • Datenhaltung in heterogener Systemlandschaft
  • Servicehinweise größtenteils in deutscher Sprache

Infolgedessen haben wir gemeinsam mit den Verantwortlichen die Produkte des Unternehmens durch datengetriebene Anwendungen erweitert, die den Arbeitsalltag der Kernzielgruppen – konkret: Facility Manager, Food Chain Manager und Service-Techniker – deutlich erleichtern. Die WMF entwickelt sich somit mehr und mehr vom reinen Produkthersteller zum Anbieter digitaler Services.

WMF Group: Digitale Echtzeitservices für Profi-Kaffeemaschinen 

Die Lösung für unseren Kunden

Um die gesetzten Ziele zu erreichen, haben wir sämtliche aktiven Kundenmaschinen mit den Diensten der Microsoft Azure Cloud über das Internet of Things vernetzt. Zentraler Baustein ist dabei eine digitale Cloud-Plattform. Hier werden die von den Maschinen erzeugten Statusdaten gesammelt, aufbereitet und für die unterschiedliche Anwendungsszenarien bereitgestellt. Ebenso gibt es einen Rückkanal, über den der Nutzer Befehle an die Maschinen senden kann.

Zudem haben wir das Unternehmensnetz an die Plattform angebunden und mit ihm weitere Datenquellen, wie CRM, ERP, Telemetrie-Datenbank und Mediapool. Dadurch fungiert die Plattform auch als Wissensdatenbank, die umfassende Informationen und Problemlösungen für WMF-Mitarbeiter und -Kunden bündelt. In diesem Kontext werden vorhandene Textdokumente automatisch extrahiert und in verschiedene Sprachen übersetzt.

Eine Echtzeitanalyse der Maschinen-Daten ermöglicht schließlich ganz unterschiedliche digitale Innovationen. Diese stellen wir als nutzerfreundliche Apps im modernen UX-Design bereit. Über eine standardisierte Schnittstelle lassen sich die Anwendungen nahtlos in andere Business-Applikationen integrieren, sodass der Nutzer komfortabel in seiner gewohnten Umgebung damit arbeiten kann. Die Fachbereiche und Analysten der WMF erhalten indes interaktive Reports für tiefergehende Analysen.

Wie aus Daten neue Werte werden

Wie sich zeigt, ist es gar nicht so schwer, analoge Produkte mit Cloud-Diensten und dem Internet of Things „intelligent“ zu machen. Dabei erleichtern die resultierenden Applikationen den verschiedenen Kundengruppen ihre Arbeit vor allem durch eine massive Ersparnis von Zeit und Aufwand:

Service-Techniker

  • App liefert detaillierte Anweisungen zur Fehleranalyse und -behebung
  • Sofortige Ersatzteilbestellung vor Ort erspart weitere Aufwände

Food Chain Manager

  • Performance von Filialen und Maschinen lässt sich in Echtzeit auswerten und steuern
    Erforderliche Maßnahmen – etwa hinsichtlich Auslastung und Qualität – können direkt eingeleitet werden
    Beispiel: Neue Rezepturen oder Promo-Aktionen lassen sich direkt auf die Displays der Maschinen in den Filialen senden

Facility Manager

  • App teilt mit, bei welchen Maschinen im Gebäude Handlungsbedarf besteht – etwa, um Kaffeebohnen nachzufüllen
  • Bei Problemen und Defekten werden ebenfalls Informationen zur Diagnose und Lösung an die Hand gegeben.


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Auf einen Blick

  • Maschinendaten werden in Echtzeit analysiert und für innovative Kundenservices genutzt
  • Individuelle Apps sorgen für massive Einsparungen von Zeit und Aufwand bei den verschiedenen Zielgruppen
  • Produkthersteller wandelt sich zum ganzheitlichen Lösungsanbieter
Jens Kröhnert
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Wie sich innogy mit einer digitalen Plattform für die Zukunft rüstet

Auf einen Blick

  • Data-Analytics-System in der Azure Cloud ermöglicht flexibles Wachstum
  • Alle Nutzergruppen können mit Daten arbeiten und neue Werte generieren
  • Daten aus SAP BW können nahtlos in Analysen eingebunden werden

Die Geschäftssituation unseres Kunden

In vielen Unternehmen geraten langjährig gewachsene Analytics-Systeme zunehmend an ihre Grenzen. Sie können die stetig wachsende Zahl an Anwendern und Daten – und mit ihnen die immer höheren Anforderungen an die Datenanalyse – nicht mehr aufnehmen. Vielfältige Potenziale für das Geschäft bleiben dadurch ungenutzt.

In dieser Situation fand sich auch der Energieversorger innogy wieder und hat sich daraufhin hilfesuchend an uns gewendet. Das Unternehmen benötigte eine zukunftssichere Plattform, die folgende Voraussetzungen erfüllt:

  • Neue Datenquellen lassen sich schnell und einfach anbinden
  • Daten können einem größtmöglichen Nutzerkreis bereitgestellt werden
  • Ein flexibles Wachstum bei neuen Anforderungen
  • Datengetriebene Innovationen lassen sich problemlos umsetzen
  • Die Effizienz der unternehmensweiten Datenanalyse wird gesteigert

Eine besondere Herausforderung lag darin, ein bereits vorhandenes SAP BW on Hana in die Lösung einzubinden. Vor allem diese Daten sollten später über das Gesamtsystem nahtlos zur Verfügung stehen.

innogy Projektbericht ORAYLIS

Die Lösung für unseren Kunden

Wegen der hohen Ansprüche an die Flexibilität und Zukunftssicherheit haben wir die neue Data-Analytics-Plattform von innogy in der Microsoft Azure Cloud aufgebaut. Unsere Plattform besteht aus einem Data Warehouse mit klassischer Layer-Architektur sowie einem Data Lake, an den neue Datenquellen schnell angebunden und von definierten Anwenderkreisen genutzt werden können. Somit lassen sich auch Daten aus dem SAP BW sehr einfach annehmen, verarbeiten und bereitstellen.

Als Analyse-Werkzeuge stehen primär die Microsoft-Dienste Power BI und Excel zur Verfügung. Bei Bedarf können aber auch Tools von Drittanbietern verwendet werden. Auf diese Weise lassen sich die Bedürfnisse aller Nutzergruppen abdecken. Es besteht die Möglichkeit, sowohl Fachanwender automatisiert mit interaktiven Standardberichten zu versorgen als auch Data Scientists und Business Analysten die notwendigen Freiräume für Ad-hoc-Analysen zu gewähren. Umfassende Berechtigungskonzepte regeln dabei den Zugriff auf die Daten.

Wie aus Daten neue Werte werden

Mit der neuen Cloud-Plattform ist die innogy bei der wertorientierten Nutzung ihrer Daten nun bestens für die Zukunft aufgestellt:

  • Die Plattform kann mit neuen Anforderungen jederzeit flexibel wachsen
  • Data Scientists, Business Analysten und Fachanwender können gleichermaßen neue Werte aus Daten bilden
  • Daten stehen den Fachabteilungen schnell und einfach für analytische Zwecke zur Verfügung
  • Die Mitarbeiter können sich auf die Kernaufgaben der wertorientierten Datenanalyse konzentrieren
  • Die Effizienz ist gestiegen, während die Kosten gesunken sind
  • Der Schutz sensibler Daten ist vollständig sichergestellt


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  • Data-Analytics-System in der Azure Cloud ermöglicht flexibles Wachstum
  • Alle Nutzergruppen können mit Daten arbeiten und neue Werte generieren
  • Daten aus SAP BW können nahtlos in Analysen eingebunden werden
Jens Kröhnert
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Energieriese schafft mit einer Cloud-Plattform den digitalen Wandel

Auf einen Blick

  • Digitale Plattform in der Microsoft Azure Cloud stellt Massendaten zentral bereit
  • Bereichsübergreifende Analysen ermöglichen vielfältige Synergien für das Geschäft
  • Neue Anforderungen lassen sich schnell und effektiv umsetzen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Eines der grundlegenden Hindernisse bei der Digitalisierung von Unternehmen ist, dass jede Fachabteilung nur isoliert auf ihren eigenen Datenbeständen arbeitet. Das musste auch einer unserer Kunden aus der Energiebranche erkennen. Der Anbieter wollte die Potenziale in seinen Daten endlich ausschöpfen und unternehmensweit valide Erkenntnisse erzielen.

Die Hindernisse im Überblick:

  • Die Mitarbeiter konnten nicht fachübergreifend mit Daten arbeiten, sodass mögliche Synergien ungenutzt blieben
  • Ohne einen „Single Point of Truth“ kursierten im Unternehmen abweichende Kennzahlen und Ergebnisse
  • Neue Anwendungen und Innovationen konnten mangels einer einheitlichen, konsolidierten Datenbasis nicht umgesetzt werden
  • Innerhalb der Fachabteilungen wurden unnötig Ressourcen für den Betrieb eigener, kleiner Datenlösungen gebunden

Folglich lautete die Zielsetzung unseres Kunden:

  • Alle Regionen und Unternehmensbereiche zusammenzuführen
  • Alle vorhandenen Anwendungsfälle und Daten zu übernehmen
  • Strukturierte und unstrukturierte Daten zu speichern und zu bearbeiten
  • Den Betrieb der Lösung durch die unternehmenseigene IT zu ermöglichen
  • Die technologische Basis innerhalb von drei Monaten umzusetzen

Die Lösung für unseren Kunden

Basis unserer Lösung bildet eine digitale Plattform, die wir schnell und effizient mit den Diensten der Microsoft Azure Cloud aufgebaut haben. So konnten wir nicht nur den straffen Zeitplan einhalten. Vielmehr hat unser Kunde die Möglichkeit, Speicher- und Rechenkapazitäten ganz nach seinem aktuellem Bedarf in Anspruch zu nehmen.

Auf der zentralen Plattform werden nun sämtliche Unternehmensdaten vereint und für unterschiedlichste Anwendungsszenarien zur Verfügung gestellt:

  • Daten zu Kundenverträgen, Preisen und Smart Metering speichern wir in einem Data Lake
  • Das lokale ERP ist an die Plattform angebunden und stellt seine Daten ebenfalls über die Cloud bereit
  • Daten aus dem Bereich Wasserkraft werden direkt in Echtzeit-Dashboards visualisiert
  • Auch die Daten aus dem Bereich Windkraft stellen wir den Fachabteilungen über eine Echtzeitstrecke zur Verfügung

Als Frontend-Werkzeug für die Darstellung der Informationen sowie freie Analysen durch die Fachabteilungen dient Microsofts führender Analyse-Dienst Power BI.

Wie aus Daten neue Werte werden

Mit der digitalen Plattform hat unser Kunde in technologischer Hinsicht die idealen Voraussetzungen für seinen digitalen Wandel geschaffen. Anwender aus allen Bereichen können nun endlich Daten kombiniert auswerten, um neue Werte und Synergien für das Unternehmen erschließen.

Einige Beispiele:

  • Kundenmanagement: Bereichsübergreifende Analysen sorgen für neue Erkenntnisse und ermöglichen den Aufbau von Prognosemodellen.
  • Finanzen: Anwender können erstmals eigenständig Reportings vornehmen und diese für andere Unternehmensbereiche zugänglich machen.
  • Wasserkraft: Echtzeit-Dashboards lassen sich über eine Kollaborationsplattform veröffentlichen und für die gemeinschaftliche Bearbeitung bereitstellen.
  • Windkraft: Anwender können freie Analysen auf Echtzeitdaten vornehmen und diese auch mit anderen Quellen kombinieren.

Hinzu kommt der technische Nutzen:

  • Die IT kann Fachbereichen eine integrierte Plattform für alle Anwendungsfälle bieten
  • Entwicklungsprozesse lassen sich agil gestalten
  • Alle Fachabteilungen können innerhalb weniger Minuten neue Anwendungsprojekte starten
  • Data Scientists können Analysen in isolierten Umgebungen durchführen, ohne die Plattform oder Anwender zu belasten


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  • Digitale Plattform in der Microsoft Azure Cloud stellt Massendaten zentral bereit
  • Bereichsübergreifende Analysen ermöglichen vielfältige Synergien für das Geschäft
  • Neue Anforderungen lassen sich schnell und effektiv umsetzen
Jens Kröhnert
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Wie ein Energieversorger Kundenabwanderungen verhindert

Auf einen Blick

  • Datenbasiertes Churn-Modell bildet Kundenverhalten in der Zukunft ab
  • Potenzielle Wechselkandidaten werden automatisch erkannt
  • Modell optimiert sich selbstständig durch Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Der Markt für Energieversorger ist von einem ähnlichen Leistungs- und Qualitätsniveau der Anbieter sowie sehr geringen Wechselbarrieren für die Verbraucher geprägt. Entsprechend hoch ist die Bereitschaft eines Anbieterwechels. Die Unternehmen reagieren auf diese sinkende Kundenloyalität mit dem sogenannten Churn Management, wobei „Churn“ ein englisches Kunstwort ist, das sich aus „Change“ (Wechsel, Veränderung) und „Turn“ (umschwenken) zusammensetzt. Es geht also um Maßnahmen, die eine Kundenabwanderung verhindern.

Dabei kann der umfassende Einsatz von Daten den Erfolg beachtlich steigern, während die Aufwände sinken. Das zeigt das Beispiel eines unserer Kunden. Frühzeitig haben wir für den inzwischen etablierten Markteinsteiger ein lernendes Churn-Modell aufgesetzt, dass nicht nur potenzielle Wechselkandidaten zuverlässig ermittelt. Gleichzeitig stellt es sicher, dass die zu den Produkten passenden Kunden angesprochen werden.

Die Lösung für unseren Kunden

Das Modell lebt von der Verknüpfung vielfältiger Quellen und Variablen auf einer modernen, digitalen Plattform. Ziel ist es, jeden Kunden möglichst exakt abzubilden. So fließen in das Modell vorhandene Kundenfeedbacks aus dem Call Center und aus Marketingaktionen ein. Ebenso werden die jeweiligen Verbrauchsdaten hinzugezogen, da auch ein unpassender Tarif für Unzufriedenheit sorgen kann. Zudem kommen Informationen zur Wirtschaftlichkeit des Vertrages. Alle diese Daten werden mit Preisvergleichsportalen abgeglichen – heißt: Gibt es Konkurrenztarife, die für den Kunden interessanter sein könnten? Und: Wie steht das Unternehmen überhaupt in einzelnen Tarif-Segmenten gegenüber dem Wettbewerb da?

Weitere Informationen liefern Aktionen wie „Kunden werben Kunden“. Denn aktive „Werber“ gelten als verhältnismäßig sicher. Gleiches gilt für die Angeworbenen. Im Gegenzug steigt bei der Abwanderung solcher Meinungsführer die Gefahr, dass andere Kunden mitziehen. Nicht zuletzt werden externe Quellen einbezogen, wie die Bevölkerungsdichte und Marktdurchdringung in bestimmten PLZ-Gebieten. Beispielsweise wandern in Regionen mit geringer Bevölkerungsdichte und Durchdringung schneller Kunden durch die Empfehlungen von Nachbarn ab.

Wie aus Daten neue Werte werden

Auf dieser Grundlage gibt das Churn-Modell selbstständig zu jedem profitablen Kunden mit potenziellen Wechselabsichten rechtzeitig eine Warnmeldung. Entsprechend kann der Anbieter mit individuell zugeschnittenen Marketingmaßnahmen gezielt – und meist auch erfolgreich – gegensteuern.

Das Besondere an dem Modell ist, dass es sich durch Künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Funktionen fortlaufend optimiert und veränderten Rahmenbedingungen anpasst. Ausgangpunkt bilden dabei die vorhandenen Daten aus Vertragsverlängerungen und Vertragskündigungen. Dieses „Lernmaterial“ wird kontinuierlich nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern durchsucht. Mit der Zeit kristallisieren sich relevante Variablen heraus, wie z.B. eine Unzufriedenheit mit Preisen oder etwa bestimmten Serviceleistungen. Auch der ideale Zeitpunkt für die Ansprache des Wechselkandidaten lässt sich auf diese Weise ermitteln.


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  • Datenbasiertes Churn-Modell bildet Kundenverhalten in der Zukunft ab
  • Potenzielle Wechselkandidaten werden automatisch erkannt
  • Modell optimiert sich selbstständig durch Künstliche Intelligenz und Machine Learning
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Wie Sie mit Echtzeitdaten Ihre Produktion effizienter gestalten

Auf einen Blick

  • Hersteller von Spezial-Pumpen überwacht seine gesamte Fertigung in Echtzeit
  • Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter profitieren von mehr Transparenz und verbesserten Abläufen
  • Lösung verbindet lokales SAP ERP mit Diensten in der Azure Cloud

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Produktionsprozesse müssen ein Höchstmaß an Effizienz aufweisen, damit Unternehmen im globalen Wettbewerb bestehen können. Das hat auch einer unserer Industriekunden erkannt, der weltweit führend in der Herstellung von Spezial-Pumpen ist. Gemeinsam haben wir ein auf Echtzeitdaten basierendes Monitoring seiner gesamten Produktionsstrecke umgesetzt und dadurch eine Vielzahl an Verbesserungen erzielt. Denn: Bis zu diesem Zeitpunkt waren weder der Produktionsstatus noch die Fortschritte eines Auftrages nachvollziehbar. Die fertige Ware erreichte den Versand meist ohne Vorankündigung.

Die Lösung für unseren Kunden

Der Produktionsprozess unseres Kunden sieht vor, dass die kommissionierten Einzelteile einer Pumpe auf einem Transportwagen von einer Fertigungszelle zur nächsten geschoben werden. Bei unserer Lösung erhält jeder Wagen einen eigenen RFID-Tag, der mit dem betreffenden Auftrag verknüpft ist. Die einzelnen Fertigungszellen sind mit entsprechenden RFID-Gates ausgestattet. Den resultierenden Datenstrom verarbeiten wir über eine Echtzeitstrecke, die auf Diensten der Microsoft Azure Cloud basiert: Ein Azure Event Hub nimmt die Daten entgegen und verteilt sie weiter. Über Azure Stream Analytics werden die Daten dann in Echtzeit analysiert. Zudem haben wir ein lokales SAP ERP mit qualitätsgesicherten Referenzdaten angebunden. Erst durch die Verknüpfung mit den SAP-Daten erhalten die Erkenntnisse aus den Echtzeitinformationen eine konkrete Aussagekraft. Visualisiert werden die Daten schließlich über ein Echtzeit-Monitoring-Dashboards in Power BI.

Wie aus Daten neue Werte werden

Das datengetriebene Echtzeit-Monitoring erzeugt bei unserem Kunden auf ganz unterschiedlichen Ebenen neue Werte. Der Status quo jeder einzelnen Pumpe lässt sich nun genau nachvollziehen. Ebenso können sich die Verantwortlichen in Echtzeit einen Überblick über aller laufenden Aufträge verschaffen. In der Folge lassen sich die verschiedenen Produktionsschritte sehr viel genauer aufeinander abstimmen. Beispielsweise ist die Effizienz der Mitarbeiter in den Fertigungszellen deutlich gestiegen, da diese jetzt frühzeitig über kommende Aufträge informiert werden. Und selbstverständlich zeigen sich auch die Kunden des Unternehmens deutlich zufriedener: Sie erhalten sehr viel genauere Auskünfte zum Stand und dem Liefertermin ihrer Ware.


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  • Hersteller von Spezial-Pumpen überwacht seine gesamte Fertigung in Echtzeit
  • Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter profitieren von mehr Transparenz und verbesserten Abläufen
  • Lösung verbindet lokales SAP ERP mit Diensten in der Azure Cloud
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Digitaler Wandel in der Heiztechnik: So werden Störfälle vorhergesagt und Verbrauchskosten gesenkt

Auf einen Blick

  • Cloud-Lösung ermöglicht laufendes Monitoring von Heizungsdaten
  • Prognoseszenarien sorgen für zuverlässigeren Betrieb und weniger Ausfälle
  • Intelligente Heizungssteuerung senkt die Kosten für den Verbraucher

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Was alles machbar ist, wenn Datenbestände konsequent genutzt werden, demonstriert ein international führender Hersteller für Heizsysteme. Seit jeher konnten Heizungsmonteure als direkte Kunde des Herstellers nur reaktiv handeln. Anlagendefekte ließen sich erst erkennen, wenn Sie auftraten. Und auch die erforderlichen Ersatzteile waren in der Regel nicht griffbereit, was einen hohen Aufwand für den Monteur sowie kalte Nächte auf Seiten des Heizungsnutzers zur Folge hatte.

Gemeinsam mit ORAYLIS wollten die Verantwortlichen nun den digitalen Wandel des Unternehmens angehen und durch ein laufendes Monitoring der umfangreichen Heizungsdaten neue Werte auf unterschiedlichen Ebenen schaffen. Zielsetzung war es einerseits, dem Heizungsmonteur vorausschauende Maßnahmen zu ermöglichen und Wartungsintervalle zu optimieren. Andererseits sollten die Einstellung der Heizungen verbessert und schließlich die Verbrauchskosten für den Nutzer nachhaltig gesenkt werden.

Die Lösung für unseren Kunden

Kern unserer Lösung ist eine flexibel skalierbare Plattform in der Microsoft Azure Cloud. Eine langfristige Hardware-Lösung im unternehmenseigenen Rechenzentrum wäre aufgrund des hohen Datenaufkommens kaum kalkulierbar gewesen. Auf der Cloud-Plattform wird der kontinuierliche Strom an Betriebs-, Konfigurations- und Statusdaten der Heizungsanlagen gesammelt und mit bereits vorhandenen Anlagendaten abgeglichen. Die Erkenntnisse werden zunächst in einem Echtzeit-Dashboard dargestellt, sodass der Hersteller Unregelmäßigkeiten sofort erkennen und proaktiv eingreifen kann. Gleichzeitig werden typische Verbrauchsmuster identifiziert, etwa zur Nutzung von warmem Wasser oder der Heizung als solcher. Auf dieser Grundlage lassen sich Aktivitäts- und Ruhephasen der Anlagen intelligent steuern. Nicht zuletzt trainieren wir Prognosemodelle mit den aktuellen und historischen Daten. Diese treffen nicht nur zunehmend zuverlässige Aussagen über den zu erwartenden Verbrauch. Ebenso werden dem Service-Techniker automatisch Vorhersagen zu Störungsfällen und einzelnen Verschleißteilen inklusive Handlungsempfehlungen auf sein Handy geliefert.

Wie aus Daten neue Werte werden

Von den vielfältigen Möglichkeiten, die unsere Cloud-Lösung eröffnet, profitieren alle Beteiligten:

Verbraucher

  • Die datenbasierte, automatisierte Steuerung der Anlagen spart bis zu 20 Prozent an Kosten
  • Laufendes Monitoring der Heizungsdaten sorgt für einen verlässlichen Anlagenbetrieb

Monteur

  • Positionierung als moderner Dienstleister, der einen reibungslosen Betrieb gewährleistet
  • Massive Einsparung von Zeit und Aufwand durch intelligente Lieferketten

Hersteller

  • Positionierung als technologischer Innovationstreiber und Branchenvorreiter im Heizungsgeschäft
  • Monteure und Verbraucher entscheiden sich verstärkt für die Produkte des Herstellers und bleiben ihnen treu


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  • Cloud-Lösung ermöglicht laufendes Monitoring von Heizungsdaten
  • Prognoseszenarien sorgen für zuverlässigeren Betrieb und weniger Ausfälle
  • Intelligente Heizungssteuerung senkt die Kosten für den Verbraucher
Jens Kröhnert
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Kundenerfolge

Bäckerei trifft zuverlässige Prognosen mit anonymen Kundendaten

Auf einen Blick

  • KI-gestütztes Churn-Modell basiert allein auf anonymisierten Daten zum Kaufverhalten
  • Controlling kann die Abwanderung von Kunden zuverlässig vorhersagen
  • Lösung ließ sich schnell und wirtschaftlich mit den Diensten der Azure Cloud aufbauen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Um mit Künstlicher Intelligenz (KI) zuverlässige Prognosen zum Verhalten Ihrer Kunden treffen zu können, bedarf es nicht zwangsläufig einer Unmengen an Daten. Auch mittelständische Unternehmen mit verhältnismäßig überschaubaren Datenbeständen können sich diese spannenden Möglichkeiten der Digitalisierung erschließen. Das zeigt unser Vorgehen bei einer deutschen Bäckerei-Kette: Das Unternehmen arbeitet mit anonymen Kundenkarten, die vor allem Rabattvorteile bieten. Tatsächlich werden die 350.000 aktiven Karten bei etwa 60 Prozent aller Einkäufe genutzt. Allein auf Basis dieser Daten zum Kaufverhalten, haben wir nunmehr ein sogenanntes Churn-Modell trainiert, das eine potenzielle Abwanderung von Kunden frühzeitig erkennt.

Die Lösung für unseren Kunden

Um unser KI-gestütztes Prognosemodell aufzubauen, haben wir zunächst den typischen „Abwanderer“ definiert: Kunden, die drei Monate lang bei der Bäckerei-Kette gekauft haben und dann drei Monaten nicht mehr. Mit dieser Vorgabe sowie der Kaufhistorie aus den Kundenkarten wurde dann das Modell trainiert.

Unser Vorgehen im Überblick:

  • Wir trainieren ein Modell mit der Advanced-Analytics-Komponente des SQL Servers in der Azure Cloud
  • Über einen längeren Zeitraum vergleichen wir die Analysen des Modells mit dem Kaufverhalten der Kunden
  • Wir überführen die Analyseergebnisse in das vorhandene Business Intelligence (BI) System
  • Über eine Self-Service-Anwendung stellen wir die Ergebnisse dem Controlling bereit
  • Mittels neuer Daten verfeinern wir laufend die Klassifizierung

Wie aus Daten neue Werte werden

Der beschriebene Lösungsaufbau ermöglicht es auf wirtschaftliche Weise, das Verhalten der Kunden zuverlässig zu analysieren.

Die Vorteile im Überblick:

  • Das Controlling kann Abwanderungstendenzen von Kunden zuverlässig vorhersagen.
  • Die Betrachtung einzelner Kunden ermöglicht individuelle Marketingmaßnahmen, z.B. spezielle Gutscheine.
  • Selbst kleine Veränderungen im Kaufverhalten werden frühzeitig erkannt, sodass ein schnelles Gegensteuern möglich ist.
  • Erwartete Umsatzeinbußen durch Kündigungen können nach Region, Filiale und Zeitraum analysiert werden.
  • Auch übergeordnete Entwicklungen lassen sich erkennen, etwa wenn der Wettbewerb eine spezifische Region zunehmend durchdringt.
  • Durch den Einsatz von Cloud-Komponenten kann die Lösung schnell und kostengünstig aufgesetzt und erweitert werden.


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Auf einen Blick

  • KI-gestütztes Churn-Modell basiert allein auf anonymisierten Daten zum Kaufverhalten
  • Controlling kann die Abwanderung von Kunden zuverlässig vorhersagen
  • Lösung ließ sich schnell und wirtschaftlich mit den Diensten der Azure Cloud aufbauen
Jens Kröhnert
Monthly Data Update

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