Situation vor Projektstart
Etwa 77 Prozent der deutschen Unternehmen bieten Bildungsangebote für ihre Mitarbeitenden an. Gerade große Firmen investieren hier überdurchschnittlich viel. So auch eines der führenden deutschen Fernverkehrsunternehmen, mit einem hohen zweistelligen Millionenbetrag. Die Koordination der Planung des Budgets in dieser Höhe ist eine wichtige Aufgabe, die Überblick verlangt – und doch bisher dezentral und operativ gehandhabt wurde, wodurch wesentliche Effizienzhebel verloren gingen. So wurde die Jahresplanung der Bildungskosten selten auf Basis aktueller Zahlen angepasst, wodurch zum Jahresende entweder gespart werden musste oder große Ausgaben getätigt wurden, um das verfügbare Budget auszuschöpfen. Um diesem Verhalten entgegenzusteuern, wurde ein Projekt mit dem Ziel begründet, die Transparenz der unternehmensweiten Bildungskosten zu verbessern, die Auswertungen zu automatisieren und die Belastung und Ausgaben der Fachbereiche durch Maßnahmen für Qualifizierungen besser zu planen. Die Frachtwerk GmbH durfte hier beratend tätig werden.
Ziel & Umfang des Projekts
Das Ziel, die Planung der Bildungsmaßnahmen zu optimieren, sollte im Rahmen dieses Projektes vor allem durch Transparenz erreicht werden. Dazu sollte ein Dashboard implementiert werden, das Auskunft über den Bereich der Bildungskosten gibt. Dabei sollten die Kosten nach Sach-, Ausfall- und Trainerkosten aufgeschlüsselt werden. Außerdem sollte die Möglichkeit gegeben werden, die geplanten Ausgaben zu visualisieren und diese mit den tatsächlichen Ausgaben zu vergleichen. In Summe sollten monatlich ca. 5,2 Mio. Datenpunkte aus den diversen Quellen und Konzernsystemen eingelesen und visualisiert werden.
Umsetzung durch Frachtwerk
Um die gesetzten Ziele zu erfüllen, wurde ein zentrales Datawarehouse aufgebaut, das regelmäßig mit Hilfe von automatisierten ETL-Prozessen aktualisiert werden sollte. Auf Basis des Datawarehouse werden die Daten für ein Tableau-Dashboard aufbereitet. Für die Umsetzung eines solchen Dashboards wurde die Entwicklung in zwei Strängen vorangetrieben.
Einerseits durch die fachliche und inhaltliche Ausgestaltung, die ein vierstufiges Modell bestehend aus Anforderungsanalyse, Entwicklung eines Datenmodells, Klärung der Datenherkunft und Definition der Visualisierungsformen vorsieht.
Andererseits durch die technische Ausgestaltung mit der Frage, welche Plattform dieses Projekt bestmöglich unterstützen kann und wie die erforderlichen Prozesse implementiert werden können. Unterschieden wurde hier in der Ausgestaltung der Datenhaltung und der Anzeige der Daten.
Die Herausforderungen der Bildungsplanung wurden in einem Vorprojekt analysiert und mögliche Effizienzhebel definiert. Anschließend wurden zu Beginn dieses Projektes die Anforderungen der Stakeholder und Enduser an eine Analyseplattform beziehungsweise eine Visualisierungslösung in mehreren Workshops erarbeitet. Aufgrund der Corona-Pandemie wurden diese Workshops online mit Unterstützung von Microsoft Teams und Miro Boards durchgeführt. Anschließend wurden diese Anforderungen in wöchentlichen Meetings harmonisiert und priorisiert.
Für das Anbinden der dazu benötigten Daten mussten im Unternehmen verschiedene dezentrale und heterogene Quellsysteme identifiziert und integriert werden. Die Systemvielfalt erstreckte sich von einfachen über komplexe Excel-Dateien mit 120 Blättern, sowie lokalen und webbetriebenen SQL-Datenbanken bis hin zu SAP-Systemen. Eine zusätzliche Hürde war neben den unterschiedlichen Prozessen zum Einlesen der verschiedenen Quellen auch das Definieren von einer einheitlichen Granularität über alle Datenquellen, sowie das Harmonisieren der Daten zu einem holistischen Datenschema.
Das Datenschema sollte letztlich den Bedürfnissen aller Stakeholder gerecht werden: Somit durften informationsintensive Datenquellen in ihrer Detailtiefe nicht stark beschnitten werden, mussten aber gleichzeitig zu den Daten passen, die in geringer Detaillierung vorlagen. Ein Datenschema mit einer hierarchischen Struktur ermöglichte es, einen zufriedenstellenden Kompromiss für alle Stakeholder zu erreichen.
Für die technische Umsetzung des Datawarehouse wurde eine Oracle Database eingesetzt und die Daten als OLAP-Würfel strukturiert. Bei OLAP handelt es sich um eine mehrdimensionale Anordnung der Daten. Dies bietet die Möglichkeit, die Daten bei der Auswertung anhand der gewählten Dimensionen zu aggregieren und zu filtern.
Weiterhin besteht z.B. die Möglichkeit eines Drill-Downs innerhalb einer Dimension. Diese Optionen sind nur gegeben, wenn die zu analysierenden Daten in der jeweils kleinsten Granularität in jeder Dimension vorliegen. Das stellt gleichzeitig den größten Benefit, sowie die größte Herausforderung von OLAP dar.
Um das Datenschema im Datawarehouse abzubilden, mussten ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) erarbeitet und definiert werden. Damit Fehler in einzelnen Datenquellen oder Prozessschritten identifiziert und behoben werden konnten, wurde ein dreischichtiges Datawarehouse aufgebaut. In der ersten Schicht wurden die Daten entspechend dem Quellsystem geladen. So konnten beispielsweise fehlende oder fehlerhafte Einträge identifiziert werden.
Der Schritt zur nächsten Schicht war sehr komplex. Hier wurden die Daten in das Zielschema übersetzt. Konkret bedeutet dies, unterschiedliche Quellen zusammenzuführen, Daten zu übersetzen und an die gewählte Granularität anzupassen. Darüber hinaus wurden in diesem Schritt die Beziehungen zwischen den Daten hergestellt. Die letzte Schicht stellt die Daten zur Auswertung bereit und setzt sich aus einer Faktentabelle und allen Dimensionstabellen zusammen. Da teilweise hierarchische Dimensionen definiert wurden, wurde ein sogenanntes Snowflake-Schema gewählt.
Für das Front-End, die Anzeige der Daten, wurde sich im zusammengelegten Projektteam für die Nutzung von Tableau entschieden. Tableau bietet den Nutzern umfangreiche und gleichzeitig intuitive Analysemöglichkeiten zur Auswertung der Daten und eignet sich somit hervorragend für eine große Anzahl an Mitarbeitern, sowohl mit als auch ohne Vorkenntnisse in der Datenanalyse. Neben der reinen Bereitstellung von Analysewerkzeugen bietet Tableau ebenfalls die Möglichkeit, Dashboards in Webseiten einzubinden und so weitere Funktionalitäten, wie zum Beispiel eine Benachrichtigungsfunktion, über besondere Kennzahlen zu realisieren.
Das Zusammenspiel der unterschiedlichen Prozesse und Technologien im Hinter- und Vordergrund ermöglicht es unserem Kunden letztlich, die Transparenz im Bereich der Bildungsmaßnahmen zu schaffen. Das im Unternehmen zentral angesiedelte Dashboard legt somit den Grundstein, um das Ziel, die Bildungsmaßenplanung unterjährig und zielgerecht zu steuern und somit Mitarbeitende besser zu schulen sowie gleichzeitig durch optimierte Planungen Kosten (durch bspw. Stornierungen) einzusparen, zu erreichen.
Insgesamt hat die Frachtwerk das Projekt über 8 Monate im Jahr 2020 mit mehreren Mitarbeitenden begleitet und mit weiteren externen Unternehmen im Projektteam zusammengearbeitet.
Herausforderungen
Die Herausforderungen in diesem Projekt waren vielfältig, lassen sich aber im Wesentlichen in die folgenden vier Bereiche gruppieren:
- Innerhalb des Projektes selbst bestand die Herausforderung darin, die Anforderungen der Stakeholder aus unterschiedlichen Fachbereichen zu managen, zu harmonisieren und Lösungen für auftretende Konflikte zu finden.
- Die Vielzahl der heterogenen Datenquellen haben die Komplexität der Datenmodellierung und der ETL-Prozesse stark erhöht. Die Heterogenität resultierte vor allem durch unterschiedliche Granularitäten und stark abweichende Formate ohne schriftliche Dokumentation von Seiten der Fachbereiche.
- Weiterhin wurde das Projekt innerhalb der Laufzeit mit einem anderen Projekt des Kunden zusammengelegt. Ziel hierbei war es, Synergien zu nutzen und eine konstante Betriebsführung für das Dashboards über das Jahr 2020 hinaus zu sichern. Die Hinzunahme des weiteren Projektes erzielte den positiven Effekt, dass die benötigte technische Infraktruktur schneller bereitgestellt wurde. Ein Nachteil war jedoch, dass die Datenmodelle ineinander verwoben werden mussten und sich die Anzahl der konfliktären Anforderungen erhöhte.
- Das Projekt wurde auch durch die äußeren Umstände der Corona-Pandemie beeinflusst. Aus diesem Grund wurde das Projekt von der Frachtwerk, bis auf wenige persönliche Treffen, ausschließlich digital umgesetzt. Für eine reibungslose virtuelle Zusammenarbeit war es notwendig, dem gesamten (internen und externen) Projektteam die richtigen Tools und die notwendige Hardware verfügbar zu machen.
Eingesetzte Technologien
Oracle Database Server, Oracle Data Integrator, Tableau, AWS
