Data Analytics

Der Begriff Data Analytics wird meist in Verbindung mit Big Data verwendet und kann daher als Spezialisierung des allgemeineren Begriffs der Datenanalyse betrachtet werden.
Bild: Projektbild für die Branche Verkehr / Transport / Logistik

Datenintegration zwecks Digitalisierung der Wertschöpfungskette / Supply Chain

Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer Digital Supply Chain (Digitale Wertschöpfungskette), die alle relevanten Geschäftsprozesse des Kunden umfasst. Dem Konzept des 'Digitalen Zwillings' folgend, werden alle wichtigen Prozesse von dem Auftraggeber bis zum Sendungsempfänger erfasst, sodass umfassendere Auswertungen bzw. Analysen ermöglicht werden als bisher. Die PTA ermittelt prozessübergreifend alle relevanten Datenquellen, die zur Abbildung der wichtigsten Geschäftsprozesse des Kunden benötigt werden. Die Entwicklung eines Konzepts für die Datenintegration umfasst sowohl die Identifikation und Dokumentation der fachlichen Abbildungsregeln als auch deren Implementation.

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Preisfindung auf Grundlage einer Digital Supply Chain

Im Fokus steht die Entwicklung eines Preismodells, welches die logistischen Aufwände entlang der Wertschöpfungskette (Supply Chain) des Kunden ganzheitlich vom Auftraggeber bis zum Empfänger fair und transparent in u. a. flexiblen Preiskomponenten abbildet. Heterogene Sendungs- und Empfängerstrukturen verursachen unterschiedliche logistische Aufwände entlang der Supply Chain, woraus unterschiedliche Kosten in Form von Standort- und Transportkosten resultieren. Diese gilt es zu identifizieren, um eine verursachungsgerechte Preisgestaltung zu ermöglichen. Die PTA ermittelt relevante Datenquellen und erstellt ein Konzept für die Datenintegration. Hierzu entwickelt die PTA fachliche Abbildungsregeln und implementiert diese im Rahmen einer 'Digital Supply Chain' inklusive aller relevanten Prozesse und deren Kosten entlang der Wertschöpfungskette.

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Aufbau Data Warehouse

Im Rahmen des Projektes wird für den Kunden ein auf MS SQL Server basierendes Data Warehouse (DWH) konzipiert und aufgebaut. Für den Import und Integration der Unternehmensdaten ins DWH wird ein ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) implementiert. Die Kundendaten, die in verschiedenen Dateien und Formaten monatlich verfügbar sind, werden durch den ETL-Prozess aus den entsprechenden Dateien mittels der durch 'SQL Server Machine Learning Services' bereitgestellten Python-Komponente extrahiert und in eine STAGING Datenbank übernommen. Nach der anschließenden Transformation werden die Daten in einer DWH-Datenbank abgelegt. Darauf basierend erstellt der Kunde KPI-Reports zur detaillierten Auswertung seiner Geschäftsaktivitäten.

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