ZERO.ONE.DATA Die Bahn, ein agiler Tanker im Digitalisierungszeitalter Gudio van Husen, Christopher Muth DB Systel GmbH Hanau 28.02.2018
Foto: DB Systel DB Systel GmbH Die Digitalisierung der Bahn erfolgreich gestalten. Das ist es, was uns treibt. 2
Foto: DB Systel Foto: Foto: Mikko Max Lemola Lautenschläger - Fotolia DB Systel GmbH Advanced Analytics @ DB AG Solution Group Business Intelligence 70 MA ZERO.ONE.DATA Inhouse Big Data Start-up 100+ MA Klassisches DWH auf Basis relationaler Datenbanken und SAP BW Für den DB Konzern inkl. aller Unternehmensbereiche/ Geschäftsfelder Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen 3
Organisatorische Grundsteinlegung vor drei Jahren 4
ZERO.ONE.DATA Das agile Big Data Startup der DB Systel Large Customer Projects HR Data Vision Business Services Intelligent Video Analytics (Audio Analytics) (Smart Booking) (Micro- Service Analytics) Strategic DWH Projects Asset Analytics Data Intelligence Data Ops Customer Analytics Financial Analytics 6
Zukunft Bahn: Wir brauchen eine Qualität, die unsere Kunden überzeugt Kunden Erfahrungen Verspätung / vorausfahrender Zug Zugausfall / Fehlender Wagen Störung Klimaanlage WC / Restaurant defekt Weichen-/ Stellwerksstörung 7
Für die Ursachenanalyse müssen wir bis tief ins Detail schauen HF Technische Komponente Verpätungscodes Linien/Zug-Nr Organisation Geographie Zeitpunkt Werk 8
Das Top Management will jeder Zeit die Lage im Blick haben Als Vorstand mit dem Handy auf dem Weg zu Arbeit Als Mitarbeiter im Intranet Als Analyst auf Desktop Als Stab am Wochenende von zu Hause aus Als Entscheider Hintergrundinfo im Meeting auf dem ipad Im Performance Dialog auf großem Touchscreen 9
Statusupdate LIVE-DEMO FR 10
Erfolgreiche IT-Architektur des DSR Konsistente Datenbasis bei diversen Use Cases Datenfluss Geschützte Rohdaten (z.b. Kosten aus GF) Endnutzer Standard -Nutzer Report- Empfänger Power- User Data Scientist Informationsbereitstellung Report-Apps Report-Apps Dashboards Report-Apps Report-Apps Analyse-Apps Data Science-App Data Science-App Data Science-Apps Meta- Daten Daten- Management Core DWH Data-Mart Core Stage Datenhaltung Data Lake Quellsysteme Operative Daten Externe Daten Zusätzliche Daten 11
Erfolgreiches Wachstum Die Voraussetzungen: Organisatorische & methodische Rahmenbedingungen Technologie Fachliche Notwendigkeit Auswertung großer Datenmengen übergreifende Auswertung Architektur vorhanden Know-How vorhanden Schneller Zugriff auf Daten Schnelle Speicherung Wer ist zuständig? Wie gehen wir an die Sache ran? Wie stellt sich das organisatorisch dar? Schwerpunkt liegt auf Organisation und Vorgehensweise 12
Erfolgreiches Wachstum Die Erkenntnis: Technologie muss direkt berücksichtigt werden Fachliche Notwendigkeit Auswertung großer Datenmengen übergreifende Auswertung Business Cases Schneller Zugriff auf Daten Schnelle Speicherung Wer ist zuständig? Wie gehen wir an die Sache ran? Welche Technologie? Schwerpunkt liegt auf Organisation, Vorgehensweise und Technik 13
Erfolgreiche Datennutzung Föderativer Ansatz für einen Data Lake im DB Konzern PXR Operational Intelligenz DB Data Lake Vendo Operational Intelligenz DSR z.b. DB Cargo weitere Geschäftsfelder DB S&S DB IoT Cloud Dashboards Operational Intelligenz Operational Intelligenz Reporting Dashboards Operational Intelligenz 14 Cloud On-Premise Datenaustausch Information Catalog Data Governance Data Processing Data Storage
Erfolgreiche Datennutzung DB Data Lake Core Services als Voraussetzungen für die breite Nutzbarkeit Data Provider Data Owner Datenfreigabe festlegen Metadaten veröffentlichen Unterstützt in Form von Projektleistung Datenintegration durchführen Daten bereinigen Data Lake Daten verwenden Datennutzung regeln Governance Datenqualität sicher stellen Daten recherchieren Data Consumer 15
Erfolgreiche Datennutzung Information Catalogue als Sprungbrett für weitere Use Cases 16
Fazit Wir befinden uns in der Transformation in ein agiles Zeitalter. Organisatorisch und technologisch gibt es große Herausforderungen. Fehler passieren und sind notwendig. Think big. Start small. 17
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