technology and project consulting

Customer Stories

M2 arbeitet mit der Erfahrung aus zahlreichen erfolgreichen Projekten für renommierte Kunden aus verschiedenen Branchen.

Unsere Fallstudien im Überblick

Referenzbeispiele aus unserem Leistungs- und Produktportfolio belegen die Beratungs- und Implementierungskompetenz von M2. Hier haben wir einige Customer Stories für Sie zusammen gefasst.

Finance

Globales Tableau Competence Center

Die auf mehrere Tausend Nutzer angewachsene Tableau-Community erforderte einen proaktiven Ansatz, um die Community zielgesteuert weiterzuentwickeln. Daher wurde eine zentral gemanagte Plattform etabliert.

Unser Partner

Global operierendes Finanzinstitut | Unternehmensbereich Shared BI Solutions

 

Ausgangslage & Ziel

Tableau wurde innerhalb der Finanzinstitution erfolgreich mit einem Bottom-Up-Ansatz eingeführt. Mehrere  Teams haben das Tool angenommen und ihr internes Reporting maßgeblich vorangetrieben. Das Wachsen der internen Tableau-Community auf mehrere Tausend Nutzer weltweit erforderte nun einen proaktiven Ansatz, um diese Community zielgesteuert weiterzuentwickeln. Daher wurde intern der Ruf nach einer zentral gemanagten Plattform und einem Tableau Competence Center lauter. Ziel war es, die Plattform und die publizierten Inhalte effektiv zu steuern, aber auch eine teamübergreifende Community aufzubauen und deren Zusammenarbeit zu fördern.

Vorgehensweise

Zu einem globalen Tableau Competence Center gehört neben der Governance der Plattform auch die Befähigung und Unterstützung der Community und das Training von Anwendern.  Im ersten Schritt wurden dafür interne, ausführliche Trainings durchgeführt. Diese sollten den zukünftigen Mitgliedern des Tableau Center of Excellence nicht nur das Tool Tableau, sondern auch das Weitergeben von Wissen näher bringen. Die Durchführung von modularen Trainings & Doctor Sessions, die Entwicklung von Lernmaterialien und die Unterstützung bei internen Tableau Days haben es ermöglicht, die interne Tableau Community zu stärken und Expertise aufzubauen.

Der Kunde

Der Kunde ist ist eine Finanzinstitution, die in rund 70 Ländern weltweit operiert und über 90.000 Mitarbeiter beschäftigt.

Das Ergebnis

Durch das Etablieren des Tableau Center of Excellence wurde ein rapider Wachstum der Tableau Community innerhalb der Bank ermöglicht. Weltweit wurde eine Tableau Champions Community aufgebaut, die ihr Wissen stetig weitergibt. Entwickelte Trainingsmaterialien stehen Nutzern dauerhaft zur Verfügung und erleichtern den Einstieg in das Tool Tableau. Diese Schritte haben die Grundsteine für einen andauernden Nutzeranstieg auf der Tableau Plattform ausgelöst, der kontinuierlich anhält.

High-Availability BI Cloud Architecture

Der Kunde plant eine zentrale, intuitive, interaktive Plattform zur öffentlichen Bereitstellung von statistischen Daten und hat sich für eine Cloud-basierte Umgebung in AWS und Tableau als Visualisierungs-Tool entschieden.

Unser Partner

Europäisches Finanzinstitut

 

Ausgangslage & Ziel

Der Kunde plant eine zentrale, einfach zu nutzende, interaktive Plattform zur öffentlichen Bereitstellung von statistischen Daten. Das Finanzinstitut hat sich für eine Cloud-basierte Umgebung in AWS und die Nutzung von Tableau Software als Visualisierungs-Lösung entschieden. Die gesamte Umgebung soll hierbei als Full-Serivce von einem externen Dienstleister geplant, bereitgestellt und betrieben werden. Die Umgebung muss höchsten SLAs entsprechen und hinsichtlich Verfügbarkeit eine Outage von <1 Stunde pro Monat ermöglichen.

Vorgehensweise

Für unseren Kunden haben wir in einem 3-monatigen Consulting-Projekt einen Managed Services basierend auf dem bewährten ITIL-Framework für Daten-Infrastrukturen in der Cloud aufgesetzt. Im Rahmen einer kurzen  Strategie und Design-Phase werden üblicherweise in Stakeholder Workshops zunächst alle relevanten Anforderungen hinsichtlich Sicherheit, Netzwerk, Architektur, IAM/SAML, Service Desk aufgenommen, dokumentiert und darauf basierend binnen wengier Wochen Testumgebungen und Prozesse designed. In der sogenannten Transitionsphase wird der vorherdefinierte Aufbau und die Konfiguration der Infastruktur aufgesetzt. Darauf folgen die Inbetriebnahme und Etablierung der Support-Prozesse, bevor mit dem Go-Live der produktiven Umgebung in der Operations-Phase begonnen wird. 

Der Kunde

Für eine nutzerfreundliche Darstellung der gewünschten Statistiken wird ein Tableau-basiertes Berichtswesen entworfen. Um die Bereitstellung der Daten unter SLA zu gewährleisten und eine leicht zu wartende Plattform bereitzustellen, wird eine Systemarchitektur entwickelt, die den höchsten Sicherheitsstandards entspricht. Sie beinhaltet einen Hauptserver, der über drei Zonen verteilt ist, und Cloudfront Cashing Mechanismen für eine höhere Zugänglichkeit. Zusätzlich wird ein Backup-Server aufgesetzt, der in einem "Cold-Standby" Modus in einer zweiten geografischen Region betrieben wird, um maximale Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Die gesamte Lösung läuft nahtlos in einer AWS-Umgebung und ist mit Terraform automatisiert.

Das Ergebnis

Dem Kunden wird ein 24/7 verfügbares Tableau-Berichtswesen zu Verfügung gestellt, mit der Möglichkeit, problemlos Incident Detection und automatisiertes Monitoring durchzuführen. Die entworfene Lösung erfüllt alle anfänglichen Kundenanforderungen, indem sie eine hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Analyse garantiert. Gleichzeitig ermöglicht sie dem Kunden eine unkomplizierte und einfache Verwaltung der zugrunde liegenden, komplexen Infrastruktur.

Risk Analytics Platform

Im Investment Banking sind aktuelle und tiefgreifende Risikoanalysen gefordert. Im Projekt sollten Prozessschritte reduziert, Fehlerpotenziale verringert und fortgeschrittene Risikoanalysen ermöglicht werden.

Unser Partner

Global operierendes Finanzinstitut | Unternehmensbereich Investment Banking

 

Ausgangslage & Ziel

Im Investment Banking sind stets aktuelle, tiefgreifende und korrekte Risikoanalysen gefordert. Das Risiko-Reporting der Abteilung basierte in der Vergangenheit zu 95% auf komplexen Analysen in Excel-Spreadsheets und langwierigen manuellen Prozessen, um Daten aus mehreren vorangestellten Systemen zusammenzuführen und auszuwerten. Ziel war es, die Prozessschritte zu reduzieren und das Fehlerpotenzial zu verringern. Es sollten die Grundsteine für fortgeschrittene Risikoanalysen gelegt werden sowie die Möglichkeit, auf „on-the-fly“-Anfragen des Managements zeitnah reagieren zu können.

Vorgehensweise

Um die beschriebenen, manuellen Prozesse abzulösen, wurde eine zentrale, analytische Datenbank aufgebaut, mit einem Datenmodell, das stetig weiterentwickelt werden kann. Die Berichte in Excel wurden durch ein modernes, interaktives Tableau-Berichtswesen ersetzt. Das Team wurde befähigt, Tableau als Self-Service Analytics Lösung zu nutzen und durch die verbesserte Datengrundlage auch tiefergehende Analysen durchführen zu können. Der Roll-Out von Tableau wird im Unternehmen kontinuierlich weitergeführt; neue Teams bekommen Zugang zu bestehenden Inhalten und können die Entwicklung von neuen, weiterführenden Analysen eigenständig vorantreiben.

Der Kunde

Der Kunde ist eine Finanzinstitution, die in rund 70 Ländern weltweit operiert und über 90.000 Mitarbeiter beschäftigt.

Das Ergebnis

Die Abteilung wurde in einem kurzen Lernprozess befähigt, eine moderne und verbesserte Risikoanalyse durchzuführen - unabhängig von den traditionellen, lang andauernden IT-Entwicklungszyklen. Die Businessanwender haben in einer begleiteten Phase von zehn Monaten über 20 unterschiedliche Datenquellen angebunden und über 100 interaktive Dashboards bereitgestellt. Diese Inhalte dienten als Grundlage für einen globalen Roll-Out. Durch eine transparente und direkte Kommunikation (wie etwa einen monatlichen Newsletter) wurde die Adaption der neuen Lösung vorangetrieben und somit schnell durch weitere Endanwender angenommen.

Healthcare

One-Stop Reporting
BI Portal

Der Kunde benötigt aufgrund der zunehmenden Anzahl an Reportings in mehreren Unternehmensbereichen ein One-Stop Reporting Portal, um Nutzern einen zentralen Anlaufpunkt zu bieten.

Unser Partner

Global operierender Pharmakonzern

 

Ausgangslage & Ziel

Der Kunde plant aufgrund der zunehmenden Anzahl an Reportings in den einzelnen Unternehmensbereichen die Entwicklung eines One-Stop Reporting Portals, um die Demokratisierung der Daten innerhalb des Gesamtunternehmens positiv zu beeinflussen. Das primäre Ziel dieses One-Stop Reporting Portals ist die Reduktion der Komplexität bei der Datenbeschaffung mit Hilfe der Entwicklung einer transparenten Übersicht der bestehenden Reportings im Unternehmen.

Vorgehensweise

Nach einer detaillierten Anforderungsanalyse wurden die Eckpfeiler des zukünftigen Portals geplant: Design, Funktionalitäten und Architektur. Anschließend wurde das Portal in einer Test-Umgebung entwickelt und sukzessive aufgebaut, in regelmäßiger Abstimmung mit dem Kunden. Nach der Freigabe durch den Kunden erfolgte die Implementierung des Portals in der Produktiv-Umgebung des Kunden. Sämtliche Funktionalitäten des Portals wurden auch hier noch einmal getestet und das Portal mit den gewünschten Inhalten befüllt. Anschließend wurde der Rollout im gesamten Unternehmen durchgeführt.

null

Der Kunde

Der Kunde ist - gerechnet an dem jährlichen Umsatz des Unternehmens - das weltweit führende Pharmaunternehmen mit Sitz in der Schweiz. Das Unternehmen beschäftigt weltweit über 90.000 Mitarbeiter. Neben der Herstellung und dem Vertrieb pharmazeutischer Produkte stellt das Unternehmen außerdem Reagenzien und Geräte für medizinische Untersuchungen her. 

Das Ergebnis

Priorisierte User-Stories und entsprechende Portalfunktionalitäten wurden umgesetzt, genauso wie verschiedene Designkonzepte und UX/UI Click-Dummies. Ein Nutzungskonzept inklusive einer Active Directory Integration wurde implementiert und in das M2 Portal integriert. Das Portal basiert auf der Technologie Typo3 und verwendet auch den von M2 entwickelten Tableau Connection Manager. Eine Frontend- und Backend-Nutzerdokumentation sowie eine entsprechende Einführung für die zukünftigen Nutzer war ebenfalls Teil der Projektleistung.

Technology

Koordination interner Informationsflüsse

Ziel war der Aufbau eines Management Information Systems für Shareholder und für das interne und externe Management. Ein Device-unabhängiges, 24/7-Monitoring des Unternehmens war die zentrale Anforderung.

Unser Partner

Europaweit führendes Fintech-Unternehmen

 

Ausgangslage & Ziel

Ziel war der Aufbau eines Management Information Systems für Shareholder, internes Management & Management des Kunden. Shareholdern sollten die Entwicklungen im Unternehmen auf einem beliebigen Endgerät 24/7 unkompliziert verfügbar gemacht werden - auf eine Weise dargestellt, die sich nahtlos in die Corporate Identity des Unternehmens einfügt. Im vorherigen Setup wurde auf konkrete Anfragen des Managements nur reagiert. Excel-Reports wurden manuell erstellt oder angepasst, Adhoc-Lösungen waren die Regel. Dies trug eine Zeitverzögerung in sich, die es verhinderte, datengetriebene Entscheidungen zu fördern.

Vorgehensweise

M2. entwickelte ein Portal: im Zusammenspiel von Alteryx & Tableau wurde der interne Informationsfluss koordiniert & automatisiert. Die Daten werden verständlich und ansprechend aufbereitet. Neue strategische Projekte können schnell umgesetzt und einfach bereitgestellt werden. Die Inhalte werden im M2 Custom Portal eingebunden, das gemäß der CI- und User-Anforderungen entwickelt wurde und deutlich die Marke des Kunden präsentiert. Das Portal & alle Berichte sind für die gängigen mobilen Geräte optimiert, so dass die Inhalte auch von unterwegs ständig verfügbar sind.

Der Kunde

Der Kunde ist Europas führendes Fintech-Ökosystem mit Sitz in Berlin und Büros in weiteren europäischen Städten. Das Unternehmen bietet Technologie- und Software-Lösungen für verschiedene Unternehmen an und baut eigenständige Fintech-Unternehmen auf. Das Unternehmen beschäftigt über 1.100 Mitarbeiter aus über 80 Nationen.

Das Ergebnis

Die Teams können nun proaktiv agieren und Fragen beantworten, die noch nicht gestellt wurden. Die ständige Verfügbarkeit der Daten fördert eine Kultur der datengetriebenen Entscheidungen. Neue Teams melden sich freiwillig, dass sie Teil der Plattform werden wollen. So wird das Onboarding neuer Teams zu einem Bottom-Up Prozess und Transparenz zu einem hochgehaltenem Gut.

Engineering

Tableau User Enablement

Das Unternehmen wird seit der Einführung von Tableau als zentrales Business Intelligence Tool in 2017 von M2 begleitet und mitgestaltet. Frühzeitig wurden Trainingsprogramme für die Tableau User bereitgestellt.

Unser Partner

International operierender Automobilzulieferer | Unternehmensbereich Research & Development

 

Ausgangslage & Ziel

Im Firmenbereich Research & Development wurde seit 2017 durch M2 die Einführung von Tableau als zentrales Business Intelligence Tool begleitet und mitgestaltet. Ziel war es von vornherein, die zukünftigen Tableau-User (mehrere hundert Nutzer wurden anvisiert) durch sinnvolle und zielgerichtete Trainings- und Support-Maßnahmen schnell zu befähigen, die Möglichkeiten, die Tableau als Analyse- und Reporting-Tool bietet, auszuschöpfen. Hierfür sollte ein effektiver Mix aus Schulungs- und Informationsmodulen konzipiert und umgesetzt werden.

Vorgehensweise

Die Zahl der Tableau-User im Konzern wurde schrittweise erhöht. Zu Beginn wurden die zukünftigen Berichtsersteller mit dem klassischen Tableau Desktop Basic Training geschult, später wurde das Trainingsmodul „Web Edit Authoring“ ergänzt, welches rein auf die Web-User auf dem Tableau Server ausgerichtet ist. Um den IT-Fachbereich bei der Umsetzung des Projekts zu entlasten, haben wir vor Ort mehrere Support-Modelle etabliert, wie etwa die Flow Time (ein für alle User offenes Q&A-Format, einmal wöchentlich) oder die 1:1-Sessions (fest buchbare, persönliche Beratungstermine). Zusätzlich wurde ein zentraler Anlaufpunkt im Unternehmens-Intranet aufgebaut.

Der Kunde

Der Kunde ist ein börsennotierter, deutscher Automobilzulieferer mit Sitz in Hannover. Das Unternehmen beschäftigt etwa 240.000 Mitarbeiter an über 400 Standorten in 61 Ländern und hat sich von einem reinen Reifenhersteller zu einem der größten Automobilzulieferer der Welt entwickelt.

Das Ergebnis

Das Ziel, mehreren hundert Endanwendern aus unterschiedlichen Abteilungen und Bereichen relevante Informationen über Tableau zur Verfügung zu stellen, ist erreicht worden. Die von M2 durchgeführten Trainings- und Supportmaßnahmen wurden in Abstimmung mit dem Kunden stets den aktuellen Anforderungen angepasst und und schafften gleichzeitig sehr respektierte Standards. Das Tableau-Know-How innerhalb des Unternehmens konnte durch regelmäßigen und gezielten Support, häufig ausgerichtet an konkreten Business Cases, signifikant gesteigert werden.

Transportation

Data Analytics für Personenbahnhöfe

Die DB Station&Services stattet Fahrtreppen und Aufzüge mit Sensorik aus, um frühzeitig Anlagenprobleme zu diagnostizieren. Die Auswertung der Daten soll Tableau-basiert erfolgen.

Unser Partner

Deutsche Bahn | Projekt Digital Analytics Personenbahnhöfe

 

Ausgangslage & Ziel

Die DB Station&Services, ein Schwesterunternehmen des Kunden DB Systel, stattet flächendeckend Fahrtreppen, Aufzüge, Brandmeldeanlagen etc. mit Sensorik aus, um frühzeitig Anlagenprobleme zu diagnostizieren und auf Ausfälle zu reagieren. Die Sensordaten werden in die „Data Analytics Personenbahnhöfe“ Plattform gespeist und dort mit Tableau in Dashboards von verschiedenen Fachbereichen bis hin zur Vorstandsebene ausgewertet, um die anspruchsvollen Zielwerte zur Kundenzufriedenheit, Servicequalität, Betriebssicherheit und Anlagenverfügbarkeit zu erfüllen.

Vorgehensweise

Die Sensordaten werden zusammen zugehörigen Unternehmensstammdaten teils in Echtzeit in einen zentralen Apache Hadoop Data Lake gestreamt. Die weitere fachliche Verknüpfung und Veredelung für die Endauswertungen erfolgt in einem Teradata Data Warehouse, maßgeblich konzeptioniert und implementiert durch M2. Im letzten Schritt erstellen unsere Berater einerseits kuratierte Datenquellen und Tableau Dashboards zur Auswertung und Steuerung der Kennzahlen auf Tableau Server und unterstützen andererseits beim Auf- und Ausbau von Self-Service Analytics beim Kunden.

Der Kunde

Die DB Systel GmbH ist ein Anbieter von Informations- und Telekommunikationsdiensten und unser direkter Kunde. Sie bearbeitet  IT- und Telekommunikations-Infrastrukturprojekte, unter anderem für die DB Station&Service AG. Diese ist die Betreibergesellschaft der Verkehrsstationen am Streckennetz der DB Netz AG. Geschäftszweck der DB Station&Service ist der Betrieb und die Wartung der Bahnhöfe und Haltepunkte. Beide Unternehmen sind Tochterfirmen der Deutsche Bahn AG.

Das Ergebnis

Im Projekt wurden verschiedenste vormals separierte Quelldaten zusammengeführt und für zentrale Auswertungen nutzbar gemacht. Die entwickelten Dashboards spielen eine zentrale Rolle bei den verschiedenen Fachbereichen – vom Regionalbereichsmanager bis zum Anlagentechniker – bei der Umsetzung der Konzernvorgaben zur Operational Excellence. Bereits heute wurde aufwändiges händisches Berichtswesen durch interaktive Dashboards ersetzt, mit dem Ergebnis signifikanter Zeitersparnis und neu verfügbarer Auswertungsmöglichkeiten.

Media

Forecasting mit Tableau

Der Forecasting-Prozess konnte nur mit manuellen Aufwänden gewährleistet werden und war fehleranfällig. Die M2 Entwicklung Form Builder ermöglicht die Forecast-Eingabe direkt auf dem Tableau Dashboard.

Unser Partner

Media Impact | Unternehmensbereich Kaufmännische Leitung

 

Ausgangslage & Ziel

Im Fachbereich Kaufmännische Leitung werden zentral sämtliche Forecasting- und Planungsprozesse des Unternehmens gesteuert und konsolidiert. Im wöchentlichen, monatlichen und jährlichen Rhythmus werden die Werbeerlöse des Unternehmens prognostiziert. In diesen Prozess sind neben der Kaufmännischen Leitung auch das Marketing und in letzter Instanz auch die Geschäftsführung involviert. Der Forecasting-Prozess konnte nur mit hohem manuellen Aufwand aller beteiligten Bereiche gewährleistet werden und beinhaltete zahlreiche, fehleranfällige Einzelschritte.

Vorgehensweise

Ziel war die Entwicklung eines in Tableau integrierten Webservices, der den Prozess der Forecast-Abgabe erleichtert. Die Marketing-Bereiche sollten hierbei in die Lage versetzt werden, ihre Forecasts eigenständig und ohne Systembruch und manuelle Prozessumwege einzugeben – direkt im Tableau Dashboard. Alle Anpassungen sollten sofort live visualisiert werden. Alle Prognosen sollten in einer zentralen Redshift Datenbank gespeichert werden, damit sie für andere Auswertungen und Dashboards weiterverwendet werden können. Die zentrale Steuerung sollte weiterhin in der Kaufmännischen Leitung verbleiben.

Der Kunde

Media Impact ist ein Vermarktungs-Joint-Venture der Axel Springer SE (Anteil: 74,9 Prozent) und der FUNKE Mediengruppe (Anteil: 25,1 Prozent). Das Titel-Portfolio umfasst über 100 vielseitige Medienmarken: Die reichweitenstarken Titel der BILD-Markenfamilie wie u.a. BILD, BILD am SONNTAG, AUTO BILD, SPORT BILD, COMPUTER BILD, die Quality-Titel wie u.a. WELT, WELT am SONNTAG, ICON, BLAU, BILANZ, sowie die starken Titel der FUNKE MEDIENGRUPPE wie u.a. BILD der FRAU, HÖRZU, myself, DONNA und LandIdee. Media Impact gehört zu den größten crossmedialen Werbevermarktern Deutschlands.

Das Ergebnis

Für den Fachbereich wurden mehrere Dashboards entwickelt, die die vielfältigen Forecast-Prozesse des Kunden abbilden und zukünftig vereinfachen werden. Technisch wurde hier die noch recht neue Möglichkeit genutzt, bestimmte Funktionen über die Tableau Extension API in Tableau Dashboards einzubinden. Zudem haben wir mit dem M2 Form Builder ein Tool entwickelt, welches es dem Unternehmen ermöglicht, zukünftig auch eigenständig solche interaktiven Dashboards samt Forecast-Funktionalität zu erstellen. Die Lösung ist also nicht statisch auf einen einzelnen Anwendungsfall beschränkt, sondern schnell auf andere Szenarien adaptierbar.

Weitere Informationen zum M2 Form Builder finden Sie hier.

Advertising Analytics mit Tableau

Zur Analyse der Werbeerlöse wurde beim Kunden seit mehr als 15 Jahren eine veraltete BI Technologie eingesetzt. Projektziel war es, ein modernes, dynamisches und flexibles BI System zu etablieren.

Unser Partner

International agierendes Medienunternehmen | Zentrale Unternehmens-IT, mehrere Fachbereiche aus den Bereichen Anzeigen- und Werbeerlöse, Programmatic Advertising, Yield Management

Ausgangslage & Ziel

Zur Analyse der Anzeigen-Umsatzerlöse und Performance der Sales Aktivitäten wurde beim Kunden seit mehr als 15 Jahren eine veraltete BI Technologie eingesetzt, die vor allem mit enormen Performance-Problemen aufgrund großer Datenmengen zu kämpfen hatte. Zudem war das System sehr statisch, so dass die Verbindung unterschiedlicher Datenquellen und dynamische, häufig wechselnde Analyse-Anforderungen nicht mehr gewährleistet waren. Hohe manuelle und personelle Aufwände waren die Folge. Projektziel war es, ein modernes, dynamisches und vor allem flexibles BI System zu implementieren, welches diese Anforderungen vollumfänglich abdeckt. Dieses sollte zentral durch die hauseigene IT administriert und betreut werden.

Vorgehensweise

In einem Tochterunternehmen der Konzerngruppe wurde Tableau im Pilotbetrieb eingeführt und ein PoC mit dem Berichtswesen der Sales- und Marketingaktivitäten des Unternehmens erfolgreich umgesetzt. Tableau wurde im Tochterunternehmen von den Usern äußerst positiv aufgenommen, so dass im zweiten Schritt der Rollout auf weitere Bereiche im Konzern durchgeführt werden konnte. In diesem Zuge wurde parallel ein neues Data Warehouse in AWS aufgesetzt und die Verantwortung für die gesamte Lösung im zentralen IT-Bereich von Axel Springer SE aufgehangen

Der Kunde

Der Kunde ist eine der größten Verlagsgruppen in Europa mit einer Reihe multimedialer, nationaler und internationaler Marken, mit über 15.000 Mitarbeitern weltweit. Die Medien des Kunden gehören zu den reichweitenstärksten Titeln Europas. Der Firmensitz des Unternehmens ist Berlin.

Das Ergebnis

Tableau wird heute beim Kunden, rund vier Jahre nach der initialen Einführung, in vielen unterschiedlichen Bereichen für unterschiedlichste Anwendungsszenarien genutzt. Die jeweiligen Mandanten sind auf separaten Server Sites unterwegs, die zentral von der hauseigenen IT administriert werden, mit der regelmäßigen Unterstützung durch M2. Der Großteil der fast 1.000 User nutzt Tableau zur Analyse und Steuerung des Advertisting-Geschäfts. Infolge der erfolgreichen Etablierung von Tableau im Unternehmen werden heute spannende, weiterführende Projekte (wie etwa der sinnvolle Einsatz von Tableau Extensions) bereichsübergreifend umgesetzt, um die Möglichkeiten, die Tableau bietet, effektiv für das Unternehmen nutzbar zu machen.

Telco

Geospatial Analytics & Mobility Patterns

Bewegungsdaten liegen in großen, unstrukturierten Mengen vor, was eine Herausforderung für Visualisierung und Performance darstellt. Ziel des Projekts war die interaktive Visualisierung dieser Daten.

Unser Partner

Automotive Geospatial Dienstleister

Ausgangslage & Ziel

Bewegungsdaten liegen in großen, unstrukturierten Mengen vor, was eine Herausforderung für die Visualisierungsqualität und auch die Performance darstellt. Das Ziel des Projekts war es, die interaktive Visualisierung der Mobilfunkdaten, die die Bewegungsmuster von Reisenden datenschutzkonform erfasst, zu ermöglichen. Priorität lag hierbei auf einer hohen Nutzerfreundlichkeit, um es insbesondere externen Kunden zu ermöglichen, per Self Service Analytics einen tiefgehenden Einblick in die komplexen Daten zu erhalten. Zudem sollten hochperformante Dashboards zur schnellen Analyse von Verkehrsströmen umgesetzt werden.

Vorgehensweise

Für die Analyse geografischer Daten wurde zunächst ein Alteryx-Workflow mit Hilfe von Geospatial-Funktionen erstellt, um den Prozess der Datenverarbeitung und die Generierung geografischer Metriken zu automatisieren. Dies können beispielsweise Distanz-Berechnungen, Richtungen oder durchschnittliche Pendelzeiten sein. Anschließend wurden Rohdaten in Tableau importiert und ein interaktives Dashboard erstellt, um die verfügbaren Funktionen der Bewegungsmuster nutzerfreundlich zur Verfügung zu stellen. Um den Endnutzern die bestmögliche Performance des gesamten Workflows mit Massendaten zu bieten, wurde eine Exasol Live-Datenverbindung aufgesetzt.

Der Kunde

Der Kunde hat sich auf Big-Data-Analysen für Mobilitätsunternehmen und Verkehrsverwaltungen spezialisiert. Auf Basis von Mobilfunkdaten werden datenschutzkonform die Bewegungsmuster von Reisenden erfasst.

Das Ergebnis

Entsprechend der kundenseitig formulierten Anforderungen wurde ein performantes und einfach zu verwaltendes Dashboard implementiert, welches den Endnutzern die Visualisierung von Bewegungsdaten ermöglicht, die nach Himmelsrichtung, Uhrzeit, Wochentag, Reisezweck und Distanz gefiltert werden können. Die Visualisierung enthält als zentrales gestalterisches Element eine Heatmap zur optimalen Darstellung des Bewegungsverhaltens. Die gewählten Methoden ermöglichten trotz des großen Datenvolumens und der Komplexität der Anfangsdaten eine Live-Interaktion der Kunden auf den zugrunde liegenden Datenquellen.

Public Sector

Umfragedaten mit Tableau

Länderübergreifende Umfragedaten wurden mit hohem Zeit- und Kosteneinsatz manuell in tabellarische Formate übertragen. Zur schnelleren Analyse und flexiblen Visualisierung sollte Tableau implementiert werden.

Unser Partner

European Council on Foreign Relations | Projektteam Europäische Datenstudien

 

Ausgangslage & Ziel

Die Rohdaten aus länderübergreifenden Umfragen und qualitativen Recherchen wurden mit hohem Zeit- und Kosteneinsatz von Hand in tabellarische Formate und statische Darstellungen übertragen. Zur schnelleren Analyse der Ergebnisse und flexiblen Visualisierung sollte ein neuer Projektansatz entwickelt werden. Vergingen in der Vergangenheit Wochen zwischen Datenerhebung und Auswertung, sollte es den Analysten des ECFR ermöglicht werden, sich die aufwendig zusammengetragenen Informationen schon während der Umfragephase zu erschließen und zeitnah einem breiten Publikum zur Verfügung zu stellen.

Vorgehensweise

Mit Hilfe der vom ECFR für die Umfragen eingesetzten Fragebögen entwickelten unsere Berater ein für die visuelle Analyse optimiertes Datenmodell in Tableau Prep Builder. Dank dessen Flexibilität konnte bereits im nächsten Schritt mit der Erstellung von Analyse-Ansichten in Tableau Desktop begonnen werden. Das Team des ECFR war so früh in der Lage, seine Analysen und Publikationen optimal für die Veröffentlichung und Kommunikation vorzubereiten. Die fertigen Visualisierungen wurden mittels Tableau Public der breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht.

Der Kunde

Der European Council on Foreign Relations (ECFR) ist ein preisgekrönter internationaler Think Tank mit Büros in sieben europäischen Hauptstädten und einem starken Fokus auf datengestützte Projekte zu internationaler Zusammenarbeit. Im von der Stiftung Mercator geförderten Projekt Rethink: Europe führt der ECFR regelmäßig komplexe, länderübergreifende Expertenbefragungen in ganz Europa durch. Die Ergebnisse werden in frei zugänglichen Analysen und Datenvisualisierungen veröffentlicht. Sie dienen in einer Vielzahl von Ländern als Impulse politische Entscheidungs- und Verhandlungsprozesse sowie für den gesellschaftlichen Diskurs.

Das Ergebnis

Die im Projekt erreichte Wertschöpfung reicht von der effizienten Rohdatenstrukturierung bis hin zur flexiblen Visualisierung. Wesentliche Aspekte sind Vereinfachung, Verschlankung und Flexibilität. Neben der erheblichen Zeit- und Aufwandsersparnis liegt ein weiterer Mehrwert in der Aufwertung bestehender Publikationsformate durch interaktive Ergebnisansichten und die Möglichkeit, diese passgenau für unterschiedliche Zielgruppen zu kuratieren. Beispiele sind der im Juni 2020 erschienene European Solidarity Tracker und der EU Coalition Explorer. Der entwickelte Projektansatz ist für den Kunden problemlos auf andere Umfrageprojekte übertragbar und schafft so Synergien über den eigentlichen Kontext der Beauftragung hinaus.

Aufbau einer Reporting Plattform

Ziel war der Aufsatz einer effizienten Reporting Plattform, um bestehende Abläufe im täglichen Reporting zu automatisieren und optimieren und damit Potentiale für die visuelle Datenanalyse freizulegen.

Unser Partner

Europas größter Bäderbetrieb | Unternehmensbereich Finance & Controlling

 

Ausgangslage & Ziel

Ziel war der Aufbau einer effizienten Reporting Plattform, um bestehende Abläufe im täglichen und monatlichen Reporting zu automatisieren und zu optimieren und damit Potentiale für die visuelle Datenanalyse freizulegen. Die bisher verwendeten Excel-Reports wurden monatlich manuell erstellt oder angepasst. Die internen und externen Daten mussten täglich manuell aktualisiert werden. Die fehleranfällige Berichtserstellung nahm regelmäßig viel Zeit und Ressourcen in Anspruch und führte zu mangelnder Transparenz zwischen den beteiligten Unternehmensbereichen und Teams.

Vorgehensweise

Die Reporting Lösung sollte sowohl unternehmensinterne als auch externe Daten (z. B. Wetter) beinhalten und in Form von interaktiven Berichten auf einer zentralen Tableau Server-Plattform für unterschiedliche Nutzergruppen verfügbar gemacht werden. Ein optimiertes Datenmodell mit einer Live- Datenverbindung zum Kassensystem und der automatisierten Integration der internen und externen Daten wurde entwickelt. Mit Hilfe eines Algorithmus für die tägliche Integration der aktuellen Wetterdaten wurden die manuellen Dateneintragungsschritte eliminiert. Gemäß der Business-Anforderungen wurden interaktive Tableau-Dashboards erstellt, die die aktuellen Kennzahlen darstellen. Tableau Prep-Workflows für die Datenaufbereitung beschleunigen und vereinfachen zudem den Reporting Prozess.

Der Kunde

Der Kunde ist der größte kommunale Bäderbetreiber Europas. Das kommunale Unternehmen bietet rund 61 Bäder über die Bezirke einer deutschen Millionenmetropole verteilt. Jährlich besuchen etwa sechs Millionen Menschen diese Einrichtungen. 

Das Ergebnis

Ein effizienter Prozess und intuitive, interaktive Berichte schaffen Raum für neue Fragen und Ideen. Die erhöhte Transparenz und Verfügbarkeit der Daten sowie die hohe Qualität des Know-how Transfers hat das Team motiviert, neue Fragen zu stellen. Die objektiven, datengesteuerten Entscheidungen zur weiteren Organisationsentwicklung können damit optimal unterstützt werden.

Automotive

Automotive Intelligence Plattform

Bislang wertete mobile.de die Anfragen manuell über Excel-Listen aus. Die implementierte, auf Tableau basierende Reporting Plattform hat sich als ein neues Geschäftsfeld etabliert.

Unser Partner

mobile.de

 

Ausgangslage & Ziel

Bislang wertete mobile.de die Anfragen manuell über Excel-Listen aus. Ein aufwendiges Unterfangen, wenn man bedenkt, dass rund 7 Mio. Besucher monatlich auf der Webseite aktiv sind und das Transaktionsvolumen im Jahr im zweistelligen Milliardenbereich liegt. Dies bedeutet, dass in der Vergangenheit je nach Aufgabenstellung 0,5 bis 5 Manntage Aufwand anfielen.

Vorgehensweise

Aufgrund der umfassenden Erfahrungen von M2 bei der Implementierung von Tableau und auch im Automobilbereich, konnten die marktspezifischen Anforderungen schnell erfasst und in eine innovative Lösung umgesetzt werden. Die bis dato verwendeten Excel-Listen wurden vollständig abgelöst und, funktional optimiert, durch Tableau abgelöst. Die geschaffene Lösung reduziert den Arbeitsaufwand drastisch – von mehreren Tagen auf wenige Stunden. In Minutenschnelle lassen sich Anfragenparameter verändern, wodurch schnelle Reaktionszeiten auf kurzfristige Änderungen ermöglicht werden.

Der Kunde

mobile.de ist mit 1,4 Millionen verfügbaren Fahrzeugen Deutschlands größter Fahrzeugmarkt. Alle neun Sekunden wird ein Auto über mobile.de verkauft. Dadurch verfügt das Unternehmen über umfangreiche Angebots- und Nachfragedaten. Diese bietet mobile.de Autohändlern und Autoherstellern an und hilft ihnen so dabei, die eigenen Preise zu optimieren und mehr Nachfrage zu erzeugen.

Das Ergebnis

Die auf Tableau basierende Reporting Plattform hat sich als ein neues Geschäftsfeld etabliert. Durch die einfache Nutzung und den effizienten Zugriff auf die Automobildaten - bei hoher Abfrageflexibilität - gewinnen die Kunden von mobile.de wichtige Erkenntnisse. So sind diese zum Beispiel in der Lage, zu erkennen, wie sich einzelne Fahrzeugmodelle in den verschiedenen Ausführungen im Wert entwickeln und letztlich verkaufen. Ohne zeitaufwändige Feedbackschleifen lassen sich jetzt auch kurzfristige und detaillierte Analyseanfragen flexibel beantworten.

Default Probability & Life Expectancy

Ziel des Projektauftrages war es, die Aufbereitung und Analyse von Defekten an Baugruppen von LKW-Achsen mit Hilfe von Machine Learning zu ermöglichen.

Unser Partner

Automotive Think Tank

 

Ausgangslage & Ziel

Ziel des Projektauftrages war es, die Aufbereitung und Analyse von Defekten an Baugruppen von LKW-Achsen mithilfe von Machine Learning zu ermöglichen. Kernherausforderung war hierbei die nutzerfreundliche Visualisierung der komplexen Datenzusammenhänge in interaktiven Tableau Dashboards sowie die performante Veröffentlichung der Daten für diverse Nutzergruppen.

Vorgehensweise

Jede Anwendung von Machine Learning erfordert eine ausführliche Analyse der verfügbaren Daten, um Hinweise zu identifizieren, die das Ergebnis von Vorhersagen beeinflussen können. Die erfassten Informationen zu relevanten Features wurden als individuelle Dashboards für jede LKW-Komponente mit komplexer Nutzernavigation durch Filter-Mechanismen und Guided Analytics Flows dargestellt. Darüber hinaus wurde ein Machine Learning-Modell in R implementiert, basierend auf über 100 beeinflussenden Variablen. So kann die Ausfallwahrscheinlichkeit jedes dieser Mechanismen in Abhängigkeit von benutzerdefinierten Parametern vorhergesagt werden.

Der Kunde

Der Kunde ist eine Denkfabrik für das Qualitätsmanagement in einem Verbund im Automobilsektor und seinen Mitgliedsfirmen.

Das Ergebnis

Komplexe Datenzusammenhänge wurden durch einzelne, klar strukturierte Dashboards konsumierbar gemacht. Um die  Analysefähigkeiten zu beschleunigen, wurde ein optimiertes Datenmodell für hoch-performante Datenbanken implementiert (Exasol). Die Einführung von Machine Learning ermöglichte es, Lebenserwartungsprognosen auf der Grundlage statistischer Klassifikationsmethoden für alle auf dem Markt befindlichen LKW-Achsen des Herstellers zu erstellen.

M2 Kunden im Überblick

  • Deutsche Bahn

  • Siemens

  • Axel Springer SE

  • Media Impact

  • Stepstone

  • Vodafone

  • MAN

  • Mercedes AMG

  • BMW

  • Continental

  • mobile.de

  • Delivery Hero

  • Deutsche Bank

  • Ratepay

  • Smava

  • Roche Pharma

  • Biotronik

  • Labor Berlin

  • AIDA

  • Lufthansa

  • Finleap

  • sonnen

  • Messe Berlin

  • KPMG

Diese Website verwendet Cookies

Um Ihnen den bestmöglichen Service zu gewährleisten, verwenden wir Cookies. Einige von ihnen sind technisch notwendig, um alle Funktionen der Website bereitzustellen. Andere helfen uns, diese Website und Ihre Erfahrung zu verbessern. Wenn Sie auf unseren Seiten weitersurfen, geben Sie die Einwilligung zu unseren Cookies.