Das selbstgesteckte Ziel von Hermes Germany ist die Entwicklung zu einer Data Driven Company. Damit will das international erfolgreiche Logistikunternehmen umfangreiche Wertschöpfungspotenziale heben: Über die Digitalisierungsstrategie sollen Lösungen künftig an einem digitalen Abbild der gesamten Supply Chain erarbeitet werden, um so eine datengetriebene Verbesserung zu bewirken. Durch dieses Verfahren sind Veränderungen jederzeit berechenbar, messbar und auch nachhaltig. Ein solch hoher Digitalisierungsgrad ist ohne den Einsatz von Business Intelligence (BI) nicht zu erreichen. Die notwendige Grundlage um diesen Wandel erfolgreich zu gestalten, bildet eine speziell darauf zugeschnittene BI-Plattform. Als Realisierungspartner setzt Hermes Germany auf die bewährte Expertise der PTA IT-Beratung in Hamburg.
Hermes wandelt sich zur Data Driven Company
Eine Strategie gemeinsam verwirklichen
Unternehmensporträt
Die Hermes Germany GmbH gehört zu den erfolgreichsten Logistikunternehmen Deutschlands und Europas. Der Consumer-Logistiker mit Sitz in Hamburg hat sich seit seiner Gründung 1972 in Deutschland zum größten postunabhängigen Zusteller an Privatkunden in den Bereichen B2C und C2C entwickelt. Heute hat Hermes mehr als 1,5 Millionen Kundenkontakte – und das jeden Tag. Mit rund 16.000 Hermes PaketShops in Deutschland verfügt das Unternehmen im europäischen Vergleich über das größte flächendeckende Netz von Annahmestellen für den privaten Paketversand, die vom Versandhandel auch als alternative Zustelladresse genutzt werden können. Die Hermes Germany GmbH ist Teil der Hermes Gruppe, einem internationalen Handels- und Logistikdienstleister und Teil der Otto Group. Das Leistungsspektrum der unter der Marke Hermes operierenden Gesellschaften umfasst die gesamte Wertschöpfungskette des Handels: Sourcing, Qualitätsabsicherung, Transport, Fulfilment, Paketservice, Zwei-Mann-Handling und globale E-Commerce-Services. Im Geschäftsjahr 2019/20 erhöhte die Hermes Gruppe ihren Gesamtumsatz auf 3,5 Milliarden Euro. Hermes beschäftigt weltweit 15.563 Mitarbeiter.
Fit für die Zukunft
Als international erfolgreich agierendes Logistikunternehmen, welches sich in einem kompetitiven Markt behauptet, liegt es nahe, zu gegebener Zeit die gesamte Unternehmensstrategie unter die Lupe zu nehmen und zu analysieren. Im Rahmen dessen kamen die Verantwortlichen zu dem Ergebnis, dass es das strategisches Ziel von Hermes Germany sein muss, sich zu einer Data Driven Company weiterzuentwickeln. Dabei verfolgt das Logistikunternehmen zwei Stoßrichtungen. Zum einen sollen Wertschöpfungspotenziale in der Außen-, zum anderen in der Innensicht noch besser genutzt werden: Im Hinblick auf seine B2B- und B2C-Kunden will das Unternehmen durch eine hohe Kundenzufriedenheit weiter profitabel wachsen. Unabdingbar dafür sind ein durchgängig hohes Qualitäts- und Leistungsniveau, eine klare Differenzierung zum Wettbewerb und dedizierte Branchenexpertise sowie der sukzessive Ausbau nachhaltiger und fairer Lösungen. Nach innen gerichtet verfolgt die neue Unternehmensstrategie die Sicherstellung einer fundierten und zielgerichteten Steuerungsfähigkeit mithilfe einer stabilen IT-Infrastruktur, Skalierbarkeit der Performance und einer durchgängigen Digitalisierung der Wertschöpfungskette.
Ausgefeilte Business Intelligence-Strategie bei Hermes Germany
Über eine dezidierte Digitalisierungsstrategie will Hermes Germany Lösungen künftig an einem digitalen Abbild der gesamten Supply Chain erarbeiten. Dazu legt das Unternehmen seine operativen Herausforderungen gegen einen digitalen Klon seines Geschäftsmodells an, um dadurch eine datengetriebene Verbesserung zu bewirken, so die künftige Herangehensweise. Durch dieses Verfahren macht Hermes Germany Veränderungen berechenbar, messbar und kann diese nachhaltig gestalten. Auch mutige, mit einem gewissen Risiko behaftete Entscheidungen werden dadurch klar kalkulierbar. Zudem kann das Management den Zustand des Geschäftsmodells ständig unter der Berücksichtigung aller getroffenen Maßnahmen ablesen. Um diese Digitalisierungsstrategie zu verwirklichen und einen derart hohen Digitalisierungsgrad zu erreichen, war allen Projektbeteiligten schnell klar, dass der gezielte Einsatz von Business Intelligence eine essentielle Kompetenz im gesamten Unternehmen darstellen muss.
Eine darauf zugeschnittene BI-Plattform sollte die notwendige Basis bilden. Hinzu kamen allerdings noch zwei weitere Säulen: Data Warehouse (DWH) und Data Science (Business Analytics). Der darauf aufgebaute Service soll das Unternehmen durch seine iterativen, systematischen Untersuchungsmethoden dabei unterstützen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
„Aufgrund der immer schneller werdenden technologischen Entwicklung wird es immer herausfordernder, die passenden Infrastrukturen zu finden und anschließend mit den Services für Big Data und Business Analytics auf dem neusten Stand zu halten“, schildert Sebastian Gießler, Team Leader Business Intelligence Hermes Germany, eine zentrale Herausforderung des Projektes.
Die zentrale Leitfrage und strategischen Projektziele
Die Rahmenbedingungen und Vorgaben waren gesteckt und so machte sich die BI-Abteilung von Hermes Germany an die Konzeption und Umsetzung der BI-Infrastruktur. Folgende Leitfrage stand dabei im Mittelpunkt:
Wie muss eine BI-Landschaft aussehen, die datenbasiert jede Frage zum Unternehmen und seinem Umfeld beantworten kann und damit für Hermes Germany leistungsfähig und zukunftsorientiert ist?
Für die drei Säulen BI-Plattform, Data Warehouse und Data Science formulierte das BI-Team drei zentrale Ziele: Die neue BI-Welt muss einerseits Daten nahezu in Echtzeit anbinden, verarbeiten und bereitstellen. Andererseits muss das Reporting der BI-Landschaft um Business Analytics erweitert werden, um neben Standard-Auswertungen auch komplexere Analysen wie Prognosemodelle und Machine Learning durchführen zu können. Und sie muss den Fachbereichen Self-Service-BI zur Verfügung stellen und diese durch ein modernes BI-Frontend in die Lage versetzen, eigenständig Analysen auf der Basis von Detaildaten zu erstellen.
Daten fließen aus heterogenen Quellen in einen Data Lake
Hermes Germany führt dazu verschiedenartige Informationen aus heterogenen Datenquellen in einem Data Lake zusammen: Alle anfallenden internen, externen, strukturierten und unstrukturierten Daten (Internet of things) werden in real-time gesammelt und stehen unverändert, historisiert und umgehend nach Erzeugung „near real-time“ zur Verfügung, unabhängig davon, ob diese derzeit benötigt werden. Eine wichtige Erkenntnis: Infrastruktur, also die BI-Plattform und die Analytik, gehören zusammen. Das Betreiben der Plattform durch die BI-Abteilung selbst reduziert Abhängigkeiten zu anderen Abteilungen und führt so zu mehr Geschwindigkeit und Anforderungsorientierung.
Architektur setzt technologische Ziele stringent um
Die gesamte BI-Architektur ist transparent dokumentiert. Sie ist für die Mitglieder der BI-Abteilung nachvollziehbar. Hermes Germany kann sie im Rahmen der anzustoßenden Projekte also stringent durchhalten. Die so entwickelte Architektur verwirklicht die technologischen Ziele aus dem Leitbild von Hermes Germany:
- Sie schafft eine einheitliche und performante Datenbasis, wobei alle Nutzer über einen Single Point of Truth dieselben Dimensionen und Kennzahlen nutzen.
- Sie betrachtet Datawarehouse und Data Science ergänzend statt getrennt.
- Sie stellt sämtliche Daten idealerweise near realtime bereit.
- Als fachliche Sicht dient ein unternehmensweites Business Object Model (BOM).
- Sie definiert, wie künftig mit fehlenden Stammdaten verfahren wird (Oracle APEX).
- Sie bindet sämtliche Scanner an (IoT) und ermöglicht Big Data Streaming.
- Sie stellt den Fachbereichen ein Self-Service BI mittels übersichtlicher Tableaus bereit.
- Sie beachtet den Datenschutz und berücksichtigt die Datensicherheit.
- Sie ermöglicht das Speichern von Originaldaten. Sogenannte Hot Data werden zwei Jahre im Data Warehouse gespeichert, Cold Data acht Jahre in Apache Hadoop.
- Sie zeichnet sich als wandelbare, modulare und anpassungsfähige Gesamtarchitektur aus.
Data Lake: Das hybride analytische Ökosystem bei Hermes Germany
Gemeinsam mit der PTA das strategische Ziel umsetzen
Für die Umsetzung startet Hermes Germany drei Projekte, die sich aus den formulierten Zielen ergeben und – soweit es die Abhängigkeiten zulassen – parallel laufen: In einem ersten Projekt baut das Projektteam eine geeignete Infrastruktur auf, in einem zweiten ein neues Data-Warehouse, welches zur neuen Infrastruktur passt, um schließlich in einem dritten Projekt den gesamten Data-Science-Bereich zu etablieren.
An allen drei Projekten sind die IT-Berater der PTA Unternehmensberatung maßgeblich beteiligt. Sie arbeiten im gesamten Verlauf des komplexen Projektes als Teil von gemischten Teams und zeigen ihre Expertisen in einem breiten Aufgabenspektrum. Die Projektergebnisse und -erfolge resultieren aus der Symbiose der Kompetenzen des BI-Bereichs von Hermes Germany und PTA.
„Die PTA hat unsere Technologiebedarfe verstanden und geht gezielt bei neuen Technologien voran, um anschließend mit gemeinsam erprobten Konzepten den Rest der Organisation zu befähigen. Dadurch werden die großen Veränderungen für uns planbar und weniger riskant“, äußert sich Lars Schröder, Head of BI & Support Solutions Hermes Germany, zufrieden.
Geeignete Infrastruktur aufbauen
In einem ersten Projektschritt konzeptionierte das Team eine Systemarchitektur für die BI-Plattform. Im Wesentlichen haben die BI-Spezialisten hierbei folgende Anforderungen berücksichtigt: Es erfolgte die Anbindung sämtlicher Quellsysteme in Echtzeit, die Umstellung von Batch-Datenintegration auf Realtime-Datenintegration sowie der historisierte Online-Zugriff auf Originaldaten in Apache Hadoop, einem freien, in Java programmierten Framework für skalierbare, verteilt arbeitende Software.
Ferner machte sich das Projektteam daran, den zentralen Data Lake nach dem Hot/Cold-Prinzip aufzubauen und sowohl den Zugriff auf aktuelle als auch auf ältere Langzeitdaten sicherzustellen. Wie in der Zielsetzung vorgesehen, verfügen die Fachbereiche nun auch über ein modernes BI-Frontend, das komfortable BI-Self-Services möglich macht. Ausgestattet wird das ganze Grundkonstrukt mit den entsprechenden Datenschutzmaßnahmen gemäß der DSGVO mit Protegrity.
Dazugehörige Projektinformationen in unserer IT-Projektdatenbank:
- 5009: Architekturkonzeption und -implementation einer BI-Plattform im Sinne eines Data Lakes
- 4865: Integration eines Hadoop-Systems in die bestehende klassische BI-Landschaft
- 5113: Evaluation von Snowflake als Enterprise Cloud Data Warehouse (DWH)
- 5143: Bewertung der Eignung von Exasol als Enterprise Data Warehouse
- 5119: Monitoring BI-Plattform
- 5724: Ausbau des Monitorings und Alertings einer Business Intelligence Plattform
- 5389: BI-Plattform as a Service
Neues Data Warehouse & Datenintegration werden Realität
Parallel dazu hat der BI-Bereich ein neues, allgemeingültiges und integriertes Enterprise Data Warehouse nach dem Business Object Model (BOM) konzipiert und entwickelt. Das BOM stellt dabei eine abstrakte Sicht auf die wesentlichen Geschäftsprozesse von Hermes Germany dar. Während in klassischen Data Warehouses die Daten aus den Quellsystemen in einer aggregierten Form in mehreren Data Marts zur Verfügung gestellt werden, bietet das neu konzipierte Data Warehouse bei Hermes Germany auf Basis des BOMs den Fachbereichen nun die Detaildaten in einer ganzheitlichen Sicht an, also keine Aggregate. Dies ermöglicht den Fachbereichen, Reports im Sinne eines Self-Service selbständig zu erzeugen. Die Performance der Reports im operativen Betrieb wird mittlerweile von den Fachbereichen sehr geschätzt, sind diese nun variabel aufgestellt und in der Lage, schnell sowohl vorgefertigte Auswertungen als auch über die Self-Services individuelle Daten-Tableaus zu erstellen. Zudem stellt das Data Warehouse (Stunden-) aktuelle Unternehmens-KPIs zur Verfügung, die jederzeit abrufbar sind.
Dazugehörige Projektinformationen in unserer IT-Projektdatenbank:
- 4864: Konzept zur Implementierung eines Detaildaten-Reportings im Data Warehouse
- 5380: Neuaufbau eines Data Warehouse nach dem Business Object Model
- 5180: KPI Dashboard
- 5381: Monitoring von ETL- / ELT-Prozessen im Business Intelligence-Umfeld
- 5772: Entwicklung von ELT-Prozessen zum Aufbau eines Data Warehouses (DWH) nach dem Business Object Modell
Ausgefeilte Analysen mit Data Science
Ein weiteres Projekt verfolgte das Team mit dem Aufbau von Data Science. Dessen Ziel ist es, neben den Standardauswertungen und Reportings im Alltagsgeschäft den Fachbereichen komplexere Analysen im Sinne von Business Analytics anzubieten.
Das beinhaltet die Anwendung von Data Science Methoden aus den Bereichen Statistik, Maschinelles Lernen und auch Künstliche Intelligenz. Data Science ist mittlerweile ein etablierter Service des BI-Bereichs.
Dazugehörige Projektinformationen in unserer IT-Projektdatenbank:
- 5388: Datenintegration zwecks Digitalisierung der Wertschöpfungskette / Supply Chain
- 5133: Entwicklung einer Streaming-Applikation für das Echtzeit-Reporting von Eventdaten
- 5379: Preisfindung auf Grundlage einer Digital Supply Chain
- 4960: Reporting für Betrugserkennung mit Tableau
- 5746: Generierung von Massendaten für die Simulation eines Logistiknetzwerkes
- 5774: Entwicklung eines KI-basierten Systems zur Prognose der Laufzeiten von Paketlieferungen
Erreichte Erfolge
Im Rahmen der umfangreichen BI-Projekte, die Hermes Germany gemeinsam mit den IT-Experten von PTA umsetzt, wurden folgende Erfolge erzielt:
- Umstellung von Batch- zur Realtime-Datenintegration
- Von vorgefertigten Reports hin zum Self-Service (Tableau erfolgreich eingeführt neben Business Objects)
- Erste Komponenten von On-Premise erfolgreich in die Cloud migriert
- Originaldaten in Hadoop historisiert und weiterhin online im Zugriff
- Einführung Datenschutz (DSGVO) mit Protegrity
- Durchstich / MVP des DWH nach dem Business Object Model. (Stunden-)Aktuelle Unternehmens-KPIs sind jederzeit abrufbar
- Data Science ist ein etablierter Service des BI-Bereichs
Die Erfolgsfaktoren
Ein solch umfangreiches Change-Projekt wie bei Hermes Germany gelingt nur, wenn die Fachbereiche, das Management und die Mitarbeiter*innen ein gemeinsam entwickeltes und abgestimmtes Leitbild verfolgen. Dieses beschreibt das Selbstverständnis und die Grundprinzipien der BI-Abteilung. Nach innen gibt dieses Leitbild Orientierung und wirkt somit handlungsleitend und motivierend für die Organisation als Ganzes sowie auf deren Mitglieder. Nach außen macht es deutlich, wofür die BI-Abteilung im Rahmen der Unternehmensstrategie künftig steht.
Alle in dem Bereich tätigen Mitarbeiter*innen, interne wie externe, folgen diesem Leitbild. Es beinhaltet technologische Ziele, definiert Freiheitsgrade und Verantwortung sowie das Selbstverständnis eines wertorientierten Service-Gedankens, vermittelt Qualitätsbewusstsein, Qualitätssicherung und Klarheit über den erforderlichen Datenschutz. Als Arbeitsorganisation haben sich multifunktionale Teams bewährt. So stellt Hermes Germany eine wert- und anforderungsorientierte End-to-End-Lieferfähigkeit für die Daten und sämtliche Abläufe, die mit Analysen und Reporting zu tun haben, sicher.
Die nächsten Projektschritte sind bereits anvisiert
Der Wandel von Hermes Germany zur Data Driven Company ist mit diesen drei BI-Projekten jedoch keinesfalls abgeschlossen. Das Unternehmen plant, seine BI-Plattform weiter konsequent auszubauen. Dazu zählt die Migration aller Komponenten von der Open Telekom Cloud in die Google Cloud.
Außerdem planen die Projektverantwortlichen die Migration des Data Warehouse in die Google Cloud. Der On-Premise-Betrieb soll sukzessive abgelöst werden und erste Komponenten wurden bereits erfolgreich in die Cloud überführt. Hermes Germany plant auch den Ausbau des Business Object Models und dessen Implementierung im Data Warehouse.
Und um die komplexe IT-Infrastruktur bei Hermes Germany weiter zu reduzieren und den damit verbundenen Verwaltungsaufwand sowie die Kosten zu minimieren, wird das Unternehmen den Betrieb der Plattform zusammen mit den PTA-Experten automatisieren.
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