Digitalisierung. Einfach. Machen.

Größe: px

Ab Seite anzeigen:

Download "Digitalisierung. Einfach. Machen."

Alexander Hummel
vor 7 Jahren
Abrufe

1 Digitalisierung. Einfach. Machen. Smart Energy 2016

2 Unsere Wer wir Vision sind SANDY ist ein Corporate Startup des EnBW Innovation Campus, dem unternehmensinternen Startup Akzelerator. EnBW gehört zu den größten Energieversorgungsunternehmen in Deutschland und in Europa. Mit rund Mitarbeitern versorgt die EnBW 5,5 Millionen Kunden mit Strom, Gas, Wasser und energienahen Produkten und Dienstleistungen SANDY bündelt langjährige Data-Fachexpertise und Data-Science Kompetenz

Unsere Vision Angebot - damit Ihr Geschäft optimal läuft Wir helfen unseren Kunden Wettbewerbsvorteile und Mehrwerte durch Analytics zu generieren.

3 Unsere Vision Angebot - damit Ihr Geschäft optimal läuft Wir helfen unseren Kunden Wettbewerbsvorteile und Mehrwerte durch Analytics zu generieren. Dabei profitieren sie von effizienteren Prozessen, besseren Entscheidungen, neuen innovativen Geschäftsmodellen oder differenzierenden Produktfeatures.

4 Sandys Lösungen: Fertige Services und Unsere Vision individuelle Entwicklungen SANDY entwickelt individuelle analytische Services (1) und hat ein Portfolio vielfältig einsetzbarer standardisierter Ready to Use Services (2) 1 Find Validate Benefit Bedarf Neue differenzierende Produktefeatures oder datenbasierte Prozessoptimierung Angebot Agiles Vorgehensmodell - Von der Idee zum permanenten Nutzen: DATA-DIVE-IN Workshop, DATA INSIGHTS und DATA SERVICE 2 Bedarf Angebot Integration fertiger analytischer Services als Software as a Service Sandys analytische-services

5 Standardisierte Services Unsere Vision Beispiel PV-Ertragsprognose > Vielzahl von Services verfügbar > Einfach & sicher einzubinden 5

6 Textfolie Herausforderung mit Aufzählungen Digitalisierung Headline - aus Sensorik der Mitte produziert wachsend zweizeilig Unmengen von Daten Anzahl von verbundenen Sensoren im Internet der Dinge 34,8 42,1 50,1 28,4 22,9 18,2 14,3 6 11,2 8, ,3 0,4 0,5 0,7 1,1 1,5 1,8 2,2 2,7 3, Milliarden Sensoren

7 Textfolie mit Aufzählungen Headline aus Impacts der Mitte wachsend zweizeilig

8 Textfolie mit Aufzählungen Headline aus Impacts der Mitte wachsend zweizeilig 8

9 Textfolie mit Aufzählungen Headline aus Gartner der Mitte Hype wachsend Cycle zweizeilig 9 Quelle:

10 Unsere #1 Kleiner Vision Start hilft großer Strategie

11 Unsere #1 Kleiner Vision Start hilft großer Strategie > Wo werden heute bereits Daten erfasst? > Können die Daten verfügbar gemacht werden? > Welche Probleme haben Fachbereiche heute? Empfehlungen: > Kleine Projekte aufsetzen > Klarer Fokus > Verzahnung mit der großen Strategie

12 Anforderungen an IT ändern sich durch Unsere Vision Digitalisierung Vergangenheit / Gegenwart Tägl. Beladung des Data Warehouses Gegenwart / Zukunft Kontinuierlicher Datenfluss Reports und Einmalanalysen im Nachgang Statistiker erstellen händisch einzelne Analysen in hoher Qualität Relativ geringe Datenmenge Intelligente Algorithmen liefern fortlaufend echtzeitnahe Analysen, welche in Produktivsysteme eingebunden sind Automatisierte Berechnungen durch robuste und adaptive Algorithmen und Modelle Big Data Data Warehouse Experte / Business Intelligence Data Science

13 Unsere #2 Digitalisierung Vision ist nicht Big Data > Die richtigen Daten sind entscheidend, nicht die meisten Daten! Empfehlungen: > Test-Setups aufbauen > Sampling-Verfahren verwenden > Thesengetrieben Arbeiten! > Ausprobieren, Lernen, Verbessern. Repeat.

14 Unsere #3 Kunde Vision im Mittelpunkt, nicht die Technologie > Der Mehrwert von Services und Produkten für den Kunden bestimmt den Erfolg, nicht die Technologie oder die beste Umsetzung der Digitalisierungsstrategie > Technology follows function Empfehlungen: > Mehrwerte beweisen > Kundenzentriertes Projektvorgehen > Erfahrungen sammeln (MVP)

15 Wenn auch Sie auf der Suche nach den Unsere Vision Schätzen in Ihren Daten sind 15 Sebastian Scholz c/o EnBW AG Siegburger Str Köln Tel.:

Ähnliche Dokumente

Das tägliche Leben eines (Big) Data Scientist - Wie man Big Data Projekte erfolgreich steuern kann? Big Data Everywhere Nadiem von Heydeband

1 Das tägliche Leben eines (Big) Data Scientist - Wie man Big Data Projekte erfolgreich steuern kann? Big Data Everywhere Nadiem von Heydeband München, den 11. Mai 2016 Die Alexander Thamm GmbH und meine