Data Strategy, Use Case

Ein neues Daten-Reifegradmodell für die Verkehrsbetriebe Zürich

Die Verkehrsbetriebe Zürich (VBZ) sind ein städtischer Verkehrsbetrieb, der den Großteil des öffentlichen Nahverkehrs in Zürich betreibt. Als eines von acht marktverantwortlichen Unternehmen im Zürcher Verkehrsverbund stellen sie ein effizientes, verlässliches und vernetztes Angebot an Tram- und Busverbindungen sicher.


Daten als Motor der Mobilitätswende: Herausforderungen im öffentlichen Nahverkehr

Im Kontext der Mobilitätswende spielt der Umgang mit Daten eine zentrale Rolle für die Zukunft des öffentlichen Nahverkehrs und damit auch für den Erfolg der Verkehrsbetriebe Zürich (VBZ). Ob mit dem Tram, dem Bus oder zu Fuss – die Menschen in Zürich sind in Bewegung. Digitale Plattformen helfen dabei, indem sie zeigen, wann die nächste Verbindung kommt und wie lange die Reise dauert. Doch hinter jeder zuverlässigen Verbindung und jeder präzisen Auskunft steckt eine riesige Menge an Daten.

Daten spielen eine zentrale Rolle im öffentlichen Verkehr. Verkehrsunternehmen wie die VBZ stehen dabei vor der Herausforderung diese Daten nicht nur für den Fahrgastservice bereitzustellen, sondern sie auch gezielt für fundierte Entscheidungen zu nutzen: Wo gibt es häufig Verspätungen? Wo braucht es eine neue Haltestelle? Eine effiziente, zuverlässige und nachhaltige Mobilität braucht fundierte Analysen und smarte Lösungen.


Strategisches Programm Datenmanagement: Weichenstellung für die Zukunft

Vor diesem Hintergrund wurde 2019 das strategische Programm Datenmanagement ins Leben gerufen. Es verfolgt das Ziel, eine professionelle Datenkultur zu etablieren, die Nutzung von Daten zu optimieren und Entscheidungen noch stärker datenbasiert zu gestalten.

Ein zentraler Akteur in diesem Programm ist das Data Office der VBZ. Dieses 3-köpfige Team leitet das Datenmanagement operativ und fachlich und arbeitet dabei eng mit diversen Abteilungen zusammen, um die Fachbereiche mit Beratung, Data Leadership und der Erstellung von Analytics-Produkten zu unterstützen. Darüber hinaus treibt das Data Office die Entwicklung einer nachhaltigen Datenkultur voran – eine wesentliche Grundlage für eine effektive Wertschöpfung mit Daten.

Das Datenmanagement der VBZ hat sich in den letzten Jahren zu einem komplexen Zusammenspiel verschiedener interner und externer Akteure entwickelt. Gleichzeitig wurden immer mehr Handlungsfelder und Projekte initiiert, die eine koordinierte Steuerung erfordern. Um die Fortschritte auf dem Weg zu einem professionellen Umgang mit Daten besser messbar und steuerbar zu machen, entschied sich die VBZ, das bestehende Data Maturity Modell (DMM) weiterzuentwickeln. Ziel war die Schaffung eines dynamischen Arbeitsinstruments, das flexibel an veränderte Anforderungen angepasst werden kann.

Für dieses ambitionierte Projekt hat die VBZ das Datenstrategie-Team des INFORM DataLabs als Partner ausgewählt.


Vom Ist-Zustand zur Zukunftsstrategie: Der Weg zu einem flexiblen Reifegradmodell

Um ein tiefgehendes Verständnis für das Unternehmen, das strategische Programm Datenmanagement, den Tätigkeitsbereich des Data Offices sowie relevante Rahmenbedingungen zu entwickeln, begann das Team des INFORM DataLabs mit der Analyse verschiedener Dokumente. Die gewonnenen Informationen wurden strukturiert auf einem zentralen Miro-Projektboard aufbereitet und mit der VBZ geteilt, um maximale Transparenz und Zusammenarbeit zu gewährleisten.

In einer Reihe weniger, effizienter Arbeitsmeetings klärte das Projektteam offene Fragen gemeinsam mit den VBZ-Verantwortlichen. Dabei konnten wir nicht nur die Ausgangssituation präzisieren, sondern auch wertvolle Einblicke in die (Daten-)Kultur der VBZ gewinnen. Dies ermöglichte es uns als Kulturdetektive, unser Gesamtbild schrittweise zu vervollständigen.

Etwa zur Hälfte der achtwöchigen Projektlaufzeit führten wir ein Boxenstopp-Meeting mit dem Kernprojektteam durch. In diesem Meeting teilten wir unser Verständnis der Ausgangslage, präsentierten unseren Datenstrategie-Methodenkoffer und ordneten die Aufgabenstellungen des Projekts unserem bewährten Vorgehensmodell zu. Diese strukturierte Herangehensweise half der VBZ, die Komplexität des Projekts besser einzuordnen und klare Prioritäten zu setzen.

Um das Projekt erfolgreich abzuschließen, präsentierten wir zwei mögliche Szenarien, die wir gemeinsam hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile sowie der jeweiligen Implikationen diskutierten. Nach einer fundierten Entscheidung wurde ein dreistündiger Datenstrategie Workshop durchgeführt, in dem wir die Anforderungen an Daten und Analytics aus der Geschäftsstrategie abgeleitet haben und basierend darauf die wesentlichen strategischen Entscheidungen für die Datenstrategie des Data Offices erarbeitet wurden. Auf dieser Grundlage entwickelten wir die erforderlichen organisatorischen Kompetenzen und Systeme, welche die Dimensionen des neuen Reifegradmodells bilden.

Das Ergebnis: ein zukunftsorientiertes Reifegradmodell, das nicht nur die aktuelle Strategie des Data Offices widerspiegelt, sondern auch flexibel an zukünftige Anforderungen angepasst werden kann. Ergänzend dazu wurde ein praxisnahes Vorgehensmodell für künftige Anpassungen erarbeitet, um die langfristige Weiterentwicklung des Datenmanagements bei der VBZ sicherzustellen.

Das Projekt im Überblick

Projektziel:
Weiterentwicklung des Data Maturity Modells zu einem dynamischen Arbeitsmittel, das flexibel an zukünftige Anforderungen angepasst werden kann

Lösung:
Analyse des Status Quo in Zusammenarbeit mit der VBZ und anschließendem Datenstrategie Workshop

Projektdauer:
10 Wochen

Ergebnis:
Zukunftsorientiertes Reifegradmodell, das auch flexibel an zukünftige Anforderungen angepasst werden kann sowie ein praxisnahes Vorgehensmodell für künftige Anpassungen, um langfristige Weiterentwicklungen sicherzustellen.

„Am gemeinsamen Projekt mit dem INFORM DataLab haben wir besonders das strukturierte Vorgehen geschätzt. Richtungsweisende Entscheidungen wurden klar herausgearbeitet, Optionen und deren Konsequenzen transparent dargestellt – eine entscheidende Grundlage für unseren Projekterfolg.“

- peggy neubert, leiterin daten- und mobilitätsanalyse, vbz

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Data Analytics, Use Case

Die digitale Transformation vorantreiben – Reifenhäuser Blown Film zeigt Ihnen, wie Sie Data Analytics richtig einsetzen!

Reifenhäuser Blown Film unterstützt seine Kunden in mehr als 7.500 Projekten mit modernen Technologien und einem langjährigen Know-how entlang der gesamten Wertschöpfungskette bei der wirtschaftlichen Produktion hochqualitativer Blasfolien, die am Markt überzeugen und Ihren Geschäftserfolg sichern.


Als Vorreiter im Maschinenbau hat die Reifenhäuser Group frühzeitig erkannt, wie wichtig Daten und Digitalisierung für ihr Geschäft sind. Bereits seit vielen Jahren beschäftigt sich das Unternehmen intensiv mit diesen Themen und setzt dabei auf innovative Lösungen wie Qlik Sense. Reifenhäuser Blown Film hat bereits eine Vielzahl von Projekten erfolgreich mit Qlik Sense umgesetzt.

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Data Analytics, Use Case

Die Wiener Linien erweitern Business-Intelligence-Lösung mit Write! um Planung und Forecasting effizienter zu gestalten

Branche

Transport & Logistik

Herausforderung

  • Fehlende Möglichkeit, Daten direkt in der Business-Intelligence-Lösung Qlik Sense zu bearbeiten

Highlights

  • Editieren und Zurückschreiben von Daten in die Postgres-Datenbank direkt über die Qlik Sense-Oberfläche
  • Planung und Prognose ohne zusätzliche Software wie Excel
  • Vereinfachte Verwaltung, da alle Änderungen in einer Qlik-Anwendung vorgenommen werden
  • Keine Konsolidierung verschiedener Dateien erforderlich, da alle Mitarbeitenden mit demselben Tool arbeiten
  • Steigende Akzeptanz von Qlik Sense als Business-Intelligence-Tool durch vereinfachte Editierung, Kommentierung und Eingabe von Daten

„Mit Write! können wir unsere Prozesse automatisieren und Planung sowie Forecasting effizienter gestalten“

- Alexandra Eckelhart, Senior Business Intelligence Expert, Wiener Linien GmbH & Co. KG

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Data Analytics, Use Case

LAVEBA Genossenschaft erweitert BI-Lösung mit Write! zum Budgetierungstool

Branche

Detailhandel, Brenn- & Treibstoffe, Agrarwirtschaft

Herausforderung

  • Ablösung von Excel als Budgetierungswerkzeug
  • Optimierung von Budgetierungsprozessen unter Einsatz der Business-Intelligence-Lösung Qlik Sense

Highlights

  • Planung in Echtzeit
  • Editieren und Zurückschreiben von Daten direkt in Qlik
  • Budgetierung und Forecasting ohne Excel oder zusätzliche Software
  • professionalisierter, standardisierter Planungs- und Budgetierungsprozess
  • einfache Ergänzung relevanter Kennzahlen aus nicht direkt an das BI-Tool angebundenen IT-Systemen

„Durch den Einsatz von Write! sind wir jetzt in der Lage, Budgetdaten einfach und komfortabel einzugeben und die Budgets schnell und unkompliziert nach unterschiedlichen Betrachtungsweisen auszuwerten und das hochgradig automatisiert direkt in der Business Intelligence Software.“

- Lukas Macario, Leiter Controlling, LAVEBA Genossenschaft

Success Story Laveba
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Data Analytics, Use Case, Use Case, Use Case - EN

Process mining ensures process improvements in medical technology

Challenge

A German medical technology provider has very complex sales processes, as a number of stakeholders such as health insurance companies, patients, doctors, nursing services, etc. are involved in a single order, and completely different factors come into play depending on the situation. The processes are hardly monitored and controlled. Both internal and external factors (organizational/regulatory) make it almost impossible to define homogeneous processes.

Solution

Based on the data analytics tool Qlik, a process mining solution was developed that prepares the purchase-to-pay process of various business units based on different data sources (mainly SAP) and processes it as event data with the customer- and business unit-specific business logics.

Added value

  • Data-based decisions for process improvements
  • Easy identification of bottlenecks and potential for automation
  • Fast detection and averting of deviations in control processes
  • Self-service process analysis & improvement
  • 100% process overview

Highlights

  • P2P processes can now be independently checked and tracked.
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Data Analytics, Use Case, Use Case - EN

Automatic reporting and prioritization relieves supplier management of manual tasks

Challenge

An international manufacturer of medical equipment wants to automate its reporting to external suppliers with supplier ratings and an overview of the status and urgency of orders. In addition, projects and assemblies are to be prioritized so that the associated subassemblies and individual parts are also prioritized. This is to be done across departments from project management to procurement and production to external production.

Solution

For the cross-departmental solution, all relevant data from the different areas and their prioritizations were combined. In addition, a specially developed user interface has been created that provides overviews for the various departments.

Added value

  • Supplier management employees are enormously relieved of manual time-consuming work through automation

Highlights

  • Several 100 suppliers are organized automatically
  • Automatic prioritization of purchase orders or production orders or external productions
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zwei Geschäftsmänner bei einem Mer
Data Analytics, Use Case, Use Case - EN

Automotive manufacturer creates fast and accurate planning for inventory and capacity

Challenge

The planning and analysis of nationwide inventories and capacities of a leading German automotive manufacturer are very complex. Nevertheless, these processes are important for the profitability of the company. In addition, a planning of upcoming scrapping quantities in combination with a stock requirement planning is to be created.

Solution

A data analytics solution was implemented in combination with our planning extension Write!, including master data management and a release process for plans. This was also integrated into the analyses.

Added value

  • Master data management for warehouses
  • Data-based planning solution for warehouse capacity and inventory development
  • 10.1% cost savings
  • 62.3% faster planning
  • 29.6% more accurate planning

Highlights

  • Mapping of a multi-stage planning process with data-based decision-making tools
  • Integration of plans into the analytics solution
  • Merging of history, snapshot and planning in one environment
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Data Analytics, Use Case, Use Case - EN

Machine builder automates internal and external project overview

Challenge

A machine manufacturer for drive systems needs transparency towards its customers regarding major projects.

Solution

By linking the project data to production and procurement data from SAP, the data could be clearly prepared.

Added value

  • Clear project overview that is created automatically and can be made available to the machine builder's customers
  • Prevention of penalties
  • Quick identification of critical parts

Highlights

  • SAP PS collective orders combined with SAP PP elements
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Data Analytics, Use Case, Use Case, Use Case - EN

Machine builder accelerates Big Data loading processes and optimizes data analysis

Challenge

One of Germany's largest engineering companies and automotive suppliers requires an analysis of more than 180 petabytes of sensor data from autonomous driving vehicles (including ABS, radar, camera systems, vibration, GPS signals).

Solution

A Qlik Sense cluster system was used to efficiently analyze the large volumes of data, using a Cloudera system with HBase / Impala.

Added value

  • After using the new system, charging processes could be accelerated from 3h to 3min.
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Hand zeigt auf Reporting
Data Analytics, Use Case, Use Case - EN

100% PSD2 compliant fraud reporting for payment service providers

Challenge

A European payment service provider has over 1 billion records per year and wants to improve its existing fraud detection. Current PSD-2 rules require enhanced reporting for all industry participants in a high security environment.

Solution

Fraud reporting based on data from the RiskShield fraud detection software was developed. This enables the creation of ad-hoc reports for clients and their customers for PSD2.

Added value

  • Fraud reporting based on very large amounts of data
  • Customer became supplier for PSD-2 reports of its customers
  • PSD2 Fraud Reporting Conformance for client and its customers at 100%

Highlights

  • Application monitoring for business-critical applications
  • Analysis of product usage behavior, marketing activities and customer structure
  • Data-based answering of conceptual & strategic questions
  • Automated visualization of data from different source systems
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