Wie gelingt die professionelle Einführung von Data Science bei der
Kasseler Verkehrs- und Versorgungs-GmbH?
Ermittlung des Data-Science-Reifegrads als Ausgangspunkt in Richtung datengetriebener
Entscheidungsfindung
Ziel
Die Rahmenbedingungen für Data Science zu verbessern und damit eine
unternehmensweite Erhöhung der Datenzentriertheit zu erreichen.
Lösung
Ermittlung des Status quo und strategische Weichenstellung in den Bereichen Dateninfrastruktur, Data Governance und Know-how mit eoda als Partner.
Ergebnis
Identifizierung der Handlungsbedarfe und Einleitung von konkreten Maßnahmen, um eine effiziente und sichere Nutzung von Daten im gesamten Unternehmen zu gewährleisten.
Herausforderung
Um der immer weiter steigenden Komplexität im Verkehrs- und Versorgungssektor erfolgreich zu begegnen, werden für die Kasseler Verkehrs- und Versorgungs-GmbH (KVV) die Digitalisierung und datengetriebene Entscheidungsfindungen immer wichtiger.
Ein zentrales Puzzleteil dabei ist das neu geschaffene, eigene Data-Science-Team der KVV.
Ziel
Das Ziel der KVV ist es, die Rahmenbedingungen für Data Science zu verbessern und damit eine unternehmensweite Erhöhung der Datenzentriertheit zu erreichen. Ein konkreter Anknüpfungspunkt auf diesem Weg ist die Professionalisierung der Arbeitsbedingungen für das neu geschaffene eigene Data-Science-Team und der Abbau von bestehenden Hürden. Dadurch sollen die Data-Science- und Analyseprozesse effizienter und skalierbarer gestaltet werden.
Lösung
Strategie, Know-how und Infrastruktur: Die KVV hat früh erkannt, dass sie für die Erreichung ihres Ziels das vorhandene Potenzial auf unterschiedlichen Ebenen erschließen muss. Dafür setzt sie auf den ganzheitlichen Empowerment-Ansatz der Data-Science- und KI-ExpertInnen von eoda.
Infrastruktur-Assessment als Ausgangspunkt
Der Ausgangspunkt der Zusammenarbeit war die Ermittlung des aktuellen Stands der Data-Science- und Analyseinfrastruktur und die Entwicklung eines Zielbilds für die zukünftige IT-Umgebung.
Welche Tools sind im Einsatz? Wie sind die Datenflüsse und Prozesse? In einem Assessment – gemeinsam mit VertreterInnen des Data-Science-Teams, verschiedener Fachbereiche sowie dem IT-Dienstleister der KVV – wurde der Ist-Zustand der Data-Science-Infrastruktur erarbeitet. Dafür wurden bestehende Datenwertschöpfungsketten (Data Value Chain) der KVV, von den Rohdaten bis zum fertigen Datenprodukt ermittelt. Die Erstellung und Visualisierung dieser Datenwertschöpfungsketten helfen dabei zu erkennen, welche Arbeitsschritte das Team durchläuft und wo Potenzial zur Optimierung liegt.
Für die Konzeption einer Data-Science-Infrastruktur, die den individuellen Anforderungen der KVV entspricht, setzen die eoda ExpertInnen zusätzlich auf die Formulierung von User Stories. Diese User Stories ermöglichten es, die Anforderungen und Wünsche der verschiedenen Stakeholder klar zu strukturieren und zu priorisieren.
Neben den technischen Hemmnissen sind so im Assessment mit eoda auch organisatorische Herausforderungen aufgekommen. Diese betreffen konkrete Arbeitsabläufe im Data-Science-Team, aber auch die Rahmenbedingungen im Unternehmen – von der Einführung neuer Software bis zu den verfügbaren IT-Ressourcen.
Bestimmung des Data-Science-Reifegrads
Zur Einordnung der aktuellen Fähigkeiten und Prozesse haben die eoda-ExpertInnen auf Basis dieser Erkenntnisse den Data-Science-Reifegrad der KVV bestimmt. Das Ergebnis: Die ersten Strukturen für Data Science sind vorhanden, aber es fehlt noch an einer umfassenden Integration ins Unternehmen. Hierbei spielt auch das Thema Data Governance eine wichtige Rolle.
Entwicklung des Zielbilds
Um die bestehenden technologischen Hürden zu nehmen, hat eoda das Zielbild für die zukünftige Data-Science-Infrastruktur entwickelt. Dieses konzentriert sich auf die Einführung von Versionskontrolle, Automatisierung durch Pipelines und eine skalierbare Deployment-Strategie.
Über das Assessment hinaus unterstützt eoda die KVV im Bereich des Wissensaufbaus (R & DevOps) und auf der strategischen Ebene bei der Entwicklung einer Data Governance. Diese soll helfen, relevante Daten besser auffindbar zu machen und klare Verantwortlichkeiten (Ownership) zu schaffen.
Ergebnis
Die KVV hat ihr Datenpotenzial erkannt und will es mit einem eigenen Data-Science-Team heben. Wie bei vielen Unternehmen verhindern noch organisationale und infrastrukturelle Defizite, dass das vorhandene Datenpotenzial vollends erschlossen werden kann.
Mit Unterstützung der eoda hat die KVV die Handlungsbedarfe erkannt und die Maßnahmen eingeleitet, um eine sinnstiftende, effiziente und sichere Nutzung von Daten im gesamten Unternehmen zu gewährleisten.
Daten- und KI-Beratung: Digital erfolgreich - mit Strategie und eoda
Stellen Sie Ihr Unternehmen erfolgreich für die Zukunft auf und erschließen Sie die Schlüsseltechnologie unserer Zeit – Künstliche Intelligenz. Von der Identifikation der erfolgversprechendsten Anwendungsfälle bis zur langfristigen Vision geben wir Ihnen Orientierung auf Ihrer Entdeckungsreise durch die Daten.
KI für Stadtwerke: Mit eoda zu verlässlicheren Daten und erfolgreichen KI-Lösungen
Die Stadt verlässt sich auf Sie. Verlassen Sie sich auf Ihre Daten. Als Teil der VIVAVIS AG helfen wir Unternehmen der Energie- und Versorgungswirtschaft dabei, Ihr Datenpotenzial zu erschließen und es in spürbare Mehrwerte zu verwandeln.
Case Study: Wie gelingt die Einführung von Data Science?
Von der Vision bis zum Produktiveinsatz: Die erfahrenen eoda Data-Science-Consultants haben in kurzer Zeit den Daten und KI-Reifegrad der Primeo Netz AG entscheidend steigern können.
Zertifizierte Sicherheit: eoda ist Ihr verlässlicher Partner im Bereich Daten und KI
Dynamische Technologien, sensible Informationen und systemrelevante Prozesse: In diesem Umfeld sind Erfahrung, Vertrauen und Sicherheit das Fundament einer erfolgreichen Zusammenarbeit. Setzen Sie auf über 15 Jahre Erfahrung und zertifizierte Sicherheit nach ISO 27001