Praxisbeispiel
Ausrichtung eines unternehmensweiten Data Analytics-Netzwerks
Zur nachhaltigen Steuerung und Konsolidierung aller Analyseanfragen in Bezug auf Fahrzeugdaten war die Etablierung einer zentralen Anlaufstelle von essenzieller Bedeutung. Diese Maßnahme zielt darauf ab, den steigenden Bedarf an strukturierten Analysen in der E/E- Entwicklung zu decken. Durch die Schaffung eines zentralen Analytics-Servicedesks können die Abläufe optimiert und die Effizienz innerhalb der Abteilungen erhöht werden.
Hintergrund
In der Vergangenheit führte die Vielzahl an redundanten Analyseanfragen zu Ineffizienzen und Unklarheiten in den Abläufen. Mitarbeitende wandten sich an unterschiedliche Fachstellen, ohne dass es eine klare Prozessstruktur gab. Dies führte nicht nur zu einer Verminderung der Transparenz hinsichtlich der Verfügbarkeit von Analysen, sondern auch zur unzureichenden Nutzung bereits vorhandener Analyseergebnisse. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde ein zentraler Ansatz erforderlich, der die Verfügbarkeit und den Zugriff auf relevante Daten und Analysen gewährleistet.
Konkrete Aufgabenstellung
Die zentrale Aufgabe des Projekts bestand darin, einen klar strukturierten Prozess für die Analyseanfragen zu entwickeln, der die Verteilung und Priorisierung dieser Anfragen ermöglicht. Darüber hinaus wurden Workshops durchgeführt, um ein gemeinsames Modell zur Bearbeitung und Auswertung der Anfragen zu erarbeiten. Zusätzlich wurden Leitlinien erstellt, sowie eine Roadmap zur Steigerung des Bekanntheitsgrades des Analytics-Servicedesks entwickelt.
KBC-Lösungsansatz
Für die Entwicklung und Implementierung der zentralen Analytics-Servicedesks wurde ein proaktiver Ansatz gewählt. In mehreren Vernetzungsworkshops wurden die relevanten Analysestellen ausgearbeitet, um klare Kommunikations- und Arbeitsprozesse zu definieren. Dadurch wurde sichergestellt, dass die Analyseanfragen nicht nur effizient bearbeitet, sondern auch konsolidiert werden. Die zentrale Anlaufstelle fungiert als Schnittstelle zwischen den Fachabteilungen und ermöglicht eine transparentere Nutzung von Analysen und Data Analytics Know-how.
