[et_pb_section fb_built=“1″ admin_label=“section“ _builder_version=“3.22″][et_pb_row _builder_version=“4.6.0″ _module_preset=“default“][et_pb_column type=“4_4″ _builder_version=“4.6.0″ _module_preset=“default“][et_pb_text _builder_version=“4.9.2″ _module_preset=“default“ text_font=“Proxima Nova Regular|300|||||||“ header_2_font=“Proxima Nova SemiBold|700|||||||“ header_2_text_color=“#bbd406″ header_2_font_size=“30px“ header_2_line_height=“1.5em“ header_3_font=“Proxima Nova Regular|300||on|||||“ header_3_text_color=“#878787″ header_3_font_size=“18px“ header_3_line_height=“0.1em“ header_5_font=“Proxima Nova Regular|300|||||||“ header_5_text_color=“#878787″ max_width=“none“ header_2_font_size_tablet=““ header_2_font_size_phone=“21px“ header_2_font_size_last_edited=“on|phone“ header_5_font_size_tablet=““ header_5_font_size_phone=“14px“ header_5_font_size_last_edited=“on|phone“]<\/p>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row admin_label=“row“ _builder_version=“3.25″ background_size=“initial“ background_position=“top_left“ background_repeat=“repeat“][et_pb_column type=“4_4″ _builder_version=“3.25″ custom_padding=“|||“ custom_padding__hover=“|||“][et_pb_text admin_label=“Text“ _builder_version=“4.9.3″ background_size=“initial“ background_position=“top_left“ background_repeat=“repeat“ max_width=“800px“ hover_enabled=“0″ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n
Kundenprofil <\/strong><\/p>\n Branch: Chemie <\/p>\n Zusammen mit unserem Kunden haben wir<\/span><\/span>\u00a0in einem Zeitraum von 3 Monaten<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span>ein umfangreiches Konzept entwickelt<\/span><\/span>,<\/span><\/span>\u00a0um<\/span><\/span>\u00a0smarte datengetriebene L\u00f6sungen in Bereich der Forschung & Entwicklung zu implementieren<\/span><\/span>\u00a0und etablieren<\/span><\/span>. W\u00e4hrend der<\/span><\/span>\u00a0von uns durchgef\u00fchrten<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span>Bedarfsanalyse<\/span><\/span>\u00a0hat sich<\/span><\/span>\u00a0ergeben<\/span><\/span>, dass\u00a0<\/span><\/span>zuerst\u00a0<\/span><\/span>umfangreiche<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span>organisatorische<\/span><\/span>\u00a0Voraussetzungen\u00a0<\/span><\/span>geschaffen werden m\u00fcssen, um Data Science Use Cases\u00a0<\/span><\/span>zuk\u00fcnftig\u00a0<\/span><\/span>effizient und nachhaltig angehen zu k\u00f6nnen.\u00a0<\/span><\/span>Gemeinsam mit dem Kunden haben wir deshalb<\/span><\/span>\u00a0ein Konzept f\u00fcr die\u00a0<\/span><\/span>zuk\u00fcnftige\u00a0<\/span><\/span>IT-Landschaft<\/span><\/span>\u00a0der Forschung & Entwicklung<\/span><\/span>\u00a0ausgearbeitet, welches identifizierte Potenziale mit geringem Aufwand\u00a0<\/span><\/span>nutz<\/span><\/span>bar mach<\/span><\/span>en soll<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span>(\u201aLow-Hanging\u00a0<\/span><\/span>Fruits<\/span><\/span>\u2018) und gleichzeitig als\u00a0<\/span><\/span>Enabler<\/span><\/span>\u00a0f\u00fcr zuk\u00fcnftige Data Science Implementierung fungiert.\u00a0<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/strong><\/p>\n <\/p>\n SITUATION<\/strong><\/p>\n Angesichts eines sehr agilen und hart umk\u00e4mpften Marktes ist die schnelle und erfolgreiche Entwicklung neuer Produkte f\u00fcr unseren Kunden<\/span>\u00a0von essenzieller Bedeutung f\u00fcr den wirtschaftlichen Erfolg.\u00a0<\/span>Charakteristisch f\u00fcr\u00a0<\/span>den Gesch\u00e4ftsbereich der Forschung und Entwicklung<\/span>\u00a0ist es jedoch auch<\/span>,\u00a0<\/span>dass er ein hohes Ma\u00df an<\/span>\u00a0Kosten\u00a0<\/span>verursachen kann<\/span>, ohne dass tats\u00e4chlich neue, bahnbrechende Produkte zur Marktreife gebracht werden k\u00f6nnen<\/span>.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n Um die\u00a0<\/span>Forschung & Entwicklung<\/span>\u00a0effizienter und zuverl\u00e4ssiger gestalten zu k\u00f6nnen<\/span>, \u00fcberlegte sich unser Kunde,\u00a0<\/span>inwieweit<\/span>\u00a0er hierf\u00fcr Data Science zum Einsatz bringen k\u00f6nnte. Aufgrund unserer Expertise wurden<\/span>\u00a0wir<\/span>\u00a0gebeten,\u00a0<\/span>bereits identifizierte Use Cases zu bewerten sowie weitere vielversprechende<\/span>\u00a0Use Cases\u00a0<\/span>gemeinsam mit dem Kunden\u00a0<\/span>auszuarbeiten<\/span>.\u00a0<\/span>Der initiale Plan bestand\u00a0<\/span>da<\/span>rin<\/span>,\u00a0<\/span>einen ersten\u00a0<\/span>Prototypen<\/span> f\u00fcr einen Use Case zu skizzieren und mit einem m\u00f6glichen Entwicklungsplan zu versehen<\/span><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n ANALYSE UND HERAUSFORDERUNG<\/strong><\/p>\n Um\u00a0<\/span>die Bed\u00fcrfnisse der Anwender besser\u00a0<\/span>v<\/span>ers<\/span>t<\/span>ehen<\/span>\u00a0zu k\u00f6nnen<\/span>, f\u00fchrten wir<\/span>\u00a0vor Ort<\/span>\u00a0zuerst eine Reihe an Interviews mit den\u00a0<\/span>verschiedenen\u00a0<\/span>Stakeholdern durch. Ziel war es, Herausforderungen und ungenutzte Potenziale zu erkennen sowie die\u00a0<\/span>IT-Systemlandschaft<\/span>\u00a0n\u00e4her zu beleuchten. Die hieraus gewonnen Erkenntnisse und Prozesse\u00a0<\/span>wurden anschlie\u00dfend\u00a0<\/span>in mehreren halbt\u00e4gigen Workshops mit den jeweiligen Stakeholdern\u00a0<\/span>kollaborativ\u00a0<\/span>vertieft und in einem digitalen Whiteboard festgehalten<\/span>, bevor die<\/span>\u00a0Ergebnisse\u00a0<\/span>von uns\u00a0<\/span>verdichtet, aufbereitet<\/span>\u00a0und mit den verschiedenen IT-Abteilungen abgestimmt und diskutiert wurden.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n Schon fr\u00fch\u00a0<\/span>kristallisierte sich heraus, dass Data Science\u00a0<\/span>allein<\/span>\u00a0nicht die L\u00f6sung<\/span>\u00a0f\u00fcr den zuk\u00fcnftigen Erfolg der Forschung & Entwicklung unseres Kunden sein w\u00fcrde.\u00a0<\/span>Es konnten einige organisatorische, prozessuale und technische H\u00fcrden identifiziert werden<\/span>, die es zu<\/span>erst zu<\/span>\u00a0\u00fcberwinden\u00a0<\/span>galt<\/span>, bevor\u00a0<\/span>wir\u00a0<\/span>uneingeschr\u00e4nkt\u00a0<\/span>eine Data Science Implementierung empfehlen konnten<\/span>.<\/span>\u00a0So sah sich der Kunde konfrontiert mit einer\u00a0<\/span>sehr heterogenen<\/span>\u00a0Forschungs-IT-Landschaft, welche sich aufgrund der besonderen Anforderungen der Forschung & Entwicklung weitgehend unabh\u00e4ngig von\u00a0<\/span>jener der<\/span>\u00a0Business IT entwickelt hat.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n Kurz gesagt: Eine Vielzahl an lokalen, nicht synchronisierten Datenquellen, unterschiedliche Workflows,\u00a0<\/span>eine breite Palette an sich im Einsatz befindlichen Applikationen<\/span>\u00a0sowie unterschiedliche chemische Datenmodelle mit variierender Granularit\u00e4t machte<\/span>n<\/span>\u00a0<\/span>es<\/span>\u00a0deutlich, dass dies nicht die beste Voraussetzung f\u00fcr Data Science sein w\u00fcrde.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n Wir sprachen dem Kunden deshalb die Empfehlung aus, im ersten Schritt zuerst die grundlegenden technischen und organisatorischen Voraussetzungen f\u00fcr eine Data Science\u00a0<\/span>Platform<\/span>\u00a0zu schaffen, bevor man Data Science\u00a0<\/span>selbst intensiver vorantreiben sollte<\/span>. Unsere Empfehlung traf\u00a0<\/span>bei den betroffenen Kollegen auf\u00a0<\/span>positive Resonanz, sodass nun nicht mehr die Use Cases selbst, sondern das Konzept und eine Roadmap<\/span>\u00a0f\u00fcr die Zukunft der Forschungs-IT<\/span>\u00a0im Fokus standen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n UMSETZUNG<\/strong><\/p>\n Basierend auf\u00a0<\/span>diesen<\/span>\u00a0Erkenntnissen erarbeiteten wir gemeinsam<\/span>\u00a0mit dem Kunden<\/span>\u00a0ein\u00a0<\/span>feingranulares Konzept<\/span>, wie man die vorhandene IT<\/span>–<\/span>Landschaft transformieren\u00a0<\/span>m\u00fcsste<\/span>,\u00a0<\/span>so<\/span>dass Data Science Use Cases in Zukunft\u00a0<\/span>effizient<\/span>, kosteng\u00fcnstig und nachhaltig umgesetzt werden k\u00f6nnen<\/span>.\u00a0<\/span>Gleichzeitig\u00a0<\/span>beinhaltete<\/span>\u00a0das Konzept auch L\u00f6sungen f\u00fcr die Probleme und Sorgen der Mitarbeiter, damit diese z.B. die richtigen Daten, zur richtigen Zeit am richtigen Ort abrufen k\u00f6nnen.\u00a0<\/span>Dadurch wird sichergestellt, dass keine Zeit mehr damit verschwendet wird, ben\u00f6tigte Reports in einer der vielen Datensenken ausfindig zu machen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n Zentraler Bestandteil des\u00a0<\/span>ausgearbeiteten\u00a0<\/span>Konzepts war die Errichtung eines Single Point\u00a0<\/span>of<\/span>\u00a0Truths in Form eines Forschungs-eigenen Data\u00a0<\/span>Warehouses<\/span>\u00a0(DWH)\u00a0<\/span>mit Anbindung an alle wichtigen Datenquellen und Applikationen.<\/span>\u00a0Im Nachgang sollte ein Data Lake parallel zum Data Warehouse aufgesetzt werden, welcher die Sammlung semi-strukturierter und unstrukturierter Daten zul\u00e4sst. Zudem sollten sowohl DWH als auch Data Lake und \u00fcber ein Interface flexibel von Forschern, Entwicklern, Analysten und Data\u00a0<\/span>Scientists<\/span>\u00a0angezapft werden k\u00f6nnen<\/span>.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n Abgesehen vo<\/span>m technischen Aspekt\u00a0<\/span>stuften wir es als enorm wichtig ein,<\/span>\u00a0auch die Forschungs- und Entwicklungs-Organisation auf die bevorstehende Transformation vorzubereiten<\/span>\u00a0\u2013 schlie\u00dflich ist Technologie nur vom Vorteil, wenn der Mensch sie effizient nutzt. Im Falle vom DWH bedeutet dies, dass alte Datenquellen durch das DWH weitestgehend ersetzt werden k\u00f6nnen sollten, un<\/span>d<\/span>\u00a0dass das DWH f\u00fcr die meisten Nutzer der zentrale Dreh- und Angelpunkt f\u00fcr\u00a0<\/span>Datenzugriff und\u00a0<\/span>Datenauswertung sein m\u00fcsste.\u00a0<\/span>Dar\u00fcber hinaus mussten<\/span>\u00a0Verantwortlichkeiten, Rollen, Prozesse und Guidelines im Umgang mit der neuen\u00a0<\/span>IT Landschaft<\/span>\u00a0ausgearbeitet werden, damit der Kunde tats\u00e4chlich profitieren w\u00fcrde.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n Getreu dem Motto \u201eSupport\u00a0<\/span>the<\/span>\u00a0<\/span>Mind<\/span>\u00a0Change\u201d beinhaltet uns<\/span>er Konzept deshalb eine Komponente, welche explizit darauf abzielt, zuk\u00fcnftige Nutzer der zu entwickelnden L\u00f6sungen rechtzeitig abzuholen, ihre Anforderungen fr\u00fchzeitig zu erfassen und in das Design der L\u00f6sung miteinflie\u00dfen zu lassen. Nicht zuletzt legen wir gro\u00dfen Wert auf umfangreiche Anwendungsdokumentation, die Bereitstellung von individuell angefertigten Trainingsmaterialien sowie die Durchf\u00fchrung regelm\u00e4\u00dfiger Frage- und Antwortrunden anzubieten.<\/span>
Revenue: ca. 3 Milliarden<\/p>\n