Aufbau einer Business Intelligence Solution für die Betrugsermittlung in der KEP Logistik

Die Konzeption eines logischen Datenmodells und die Implementierung des physischen Modells in einem Cloud DWH auf der Basis von Snowflake ist darauf ausgelegt, die Business-Logik für das Erkennen von Auffälligkeiten bei der Sendungsabwicklung möglichst zu entkoppeln. Dies wird dadurch erreicht, dass lediglich vordefinierte Metriken an den relevanten Prozessabschnitten berechnet werden. Dem Nutzer wird durch das Einstellen von Schwellenwerten in den Tableau Berichten die Möglichkeit gegeben, das Identifizieren von Auffälligkeiten individuell zu konfigurieren. Die Entwicklung der ETL/ELT Prozesse bzw. Data Pipelines für die regelmäßige Datenbewirtschaftung erfolgt auf Grundlage von Python und SQL-Skripten. Diese werden mit Hilfe der Argo Workflow Engine in Form eines gerichteten, azyklischen Graphen (DAG) orchestriert und gescheduled. Diverse Tableau Berichte dienen als Schnittstelle zu den Daten mit dem Ziel in Top-Down Semantik von aggregierten Daten via Drill-Down auf die Detaildaten zuzugreifen.