Problemstellung
Unser Kunde ist ein weltweit führendes Unternehmen in den Bereichen Operationsmanagement, Beratung und Analytik und bedient diverse Branchen, darunter Versicherungen, Gesundheitswesen, Bankwesen, Energieversorgung, Reise, Transport und Logistik. Bekannt für seine Expertise in den Bereichen BPO, Benchmarking und Beratung, trägt er maßgeblich zu nachhaltigem Wachstum und Rentabilität für Unternehmen in einem Umfeld starken Wettbewerbs und tiefgreifender Umbrüche bei.
Mit dem Wachstum des Kundenunternehmens stießen die bestehenden Systeme angesichts des zunehmenden Datenvolumens und der steigenden Datenkomplexität an ihre Grenzen, was zeitnahe und präzise Erkenntnisse beeinträchtigte. Um dem entgegenzuwirken, wurde Polestar mit der Optimierung der Datenmanagement-Funktionen beauftragt. Die bestehende Infrastruktur behinderte Echtzeit-Reporting und Entscheidungsfindung auf Managementebene und führte zu Verzögerungen bei der Einhaltung von Benchmarks und SLAs. Die Expertise von Polestar in den Bereichen Data Governance und Analytics war entscheidend für die Neugestaltung der Dateninfrastruktur, um unternehmensweit umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Wichtigste Herausforderungen
- Mehrere Tabellenkalkulationsversionen und uneinheitliche Vorgehensweisen führten zu Ineffizienzen und Dateninkonsistenzen.
- Die großen Datenmengen aus verschiedenen Geschäftsbereichen erschwerten die Nachverfolgung von Veränderungen.
- Die komplexen Datenerfassungs- und Berichtsprozesse führten zu langen Bearbeitungszeiten und verzögerten die Entscheidungsfindung.
- Unklare Angaben der Teams an vorderster Front beeinträchtigten die Transparenz und Ressourcenplanung in den Lieferzentren.
- Eine präzise und zeitnahe Berichterstattung war erforderlich, um die SLA-Vorgaben zu erfüllen und einen qualitativ hochwertigen Service zu gewährleisten.
Lösung implementiert
- Data-Warehouse-Setup: Verschiedene Datenquellen wurden in einem einheitlichen organisationsweiten Datenrepository zusammengeführt.
- Anforderungserhebung: Zusammenarbeit mit Business-Analysten zur Dokumentation der Benutzeranforderungen und zur Identifizierung wichtiger Berichte.
- Identifizierung von KPIs: Festlegung wesentlicher Kennzahlen zur Bewertung der SLA-Leistung und zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.
- Power BI-Integration: Integriertes Power BI im Data Warehouse für umfassende Berichts- und Dashboard-Funktionen.
- Erweiterte Berichtsfunktion: Ermöglicht detaillierte Einblicke in die SLA-Performance durch das leistungsstarke Berichtsmodul von Power BI.
Architektur mit dem besten Technologie-Stack
