Data-Governance-Operating-Model bei einem Automobilclub

Data-Governance-Operating-Model bei einem Automobilclub

Data-Governance-Operating-Model bei einem Automobilclub

Experte: Michael Scharpf

Branche: Finance & Insurance

Bereich: Finance & Controlling

Steigern Sie die Effizienz Ihrer Data Science-Projekte mit dem Data-Governance-Operating-Model – Ihr Schlüssel zur Optimierung in der datengetriebenen Autobranche.

Unsere KI und Data Science Case-Studies:
Erfahrung aus über 1.600 Kundenprojekten

Positionierung im Datenzeitalter: Die zentrale Herausforderung

In der schnelllebigen Welt der Automobilindustrie steht das Data & Analytics Team eines renommierten Automobilclubs vor einer entscheidenden Herausforderung: Das Team will sich unternehmensweit als führend im Bereich Data Science positionieren und so die Relevanz und Wirkung ihrer Projekte maßgeblich steigern.

Ihre Vision war es, datengetriebene Entscheidungen zur Norm im Unternehmen zu machen und den Wert, den ihre Arbeit bringt, transparent zu kommunizieren. Aber wie können sie diesen Wandel erfolgreich vorantreiben?

Strategische Neuausrichtung: Der Weg zur datengetriebenen Spitzenleistung

Mit einer umfassenden Expertise in Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz haben wir für unseren Kunden eine Strategie entwickelt, die sich auf das Data-Governance-Operating-Model konzentriert. Dieses Modell stärkt nicht nur die fünf Dimensionen der Datenstrategie: Prozesse, Use Case Pipe, Rollen, Organisationsstruktur und Systemlandschaft – sondern trägt auch dazu bei, dass das Data & Analytics Team betriebswirtschaftlich im Vordergrund steht.

Der erste Schritt bestand darin, eine Use-Case-Library im Share Point zu entwickeln. Diese Bibliothek ermöglicht eine zentrale und strukturierte Aufbewahrung von Use Cases, die von verschiedenen Abteilungen genutzt werden können, um Synergien zu schaffen und Doppelarbeit zu vermeiden.

Um die Struktur und Verantwortung innerhalb des Teams zu klären, haben wir eine detaillierte Ausarbeitung von notwendigen Daten-Rollen im Data & Analytics Team vorgenommen. Damit einhergehend haben wir eine Organisationsstruktur basierend auf dem Hub-&-Spoke-Modell erstellt, welches die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Abteilungen optimiert.

Ein weiteres zentrales Element unserer Lösung war die Erarbeitung der Kernaufgaben des Data & Analytics Teams sowie das klar definierte Leistungsangebot an das Unternehmen. Dadurch konnten Erwartungen klar kommuniziert und Ressourcen effizient eingesetzt

Messbare Erfolge: Die Transformation in Fakten

Dank unserer detaillierten Herangehensweise und Expertise konnten wir beeindruckende Ergebnisse erzielen. Es wurden Rollen-One-Pager erstellt, die nicht nur für Stellenausschreibungen verwendet werden können, sondern auch zur Weiterentwicklung von Mitarbeitern dienen. Diese Rollenprofile tragen zur klaren Definition von Verantwortlichkeiten und Qualifikationen bei und unterstützen den Rekrutierungsprozess.

Durch die Use-Case-Library wurde eine bisher unerreichte Transparenz über laufende, abgeschlossene und geplante Use-Cases im Unternehmen geschaffen. Dies erleichtert die Priorisierung von Projekten und sorgt für ein effektiveres Ressourcenmanagement.

Schließlich ermöglichte das von uns erstellte Master-Strategieslidedeck eine effektive Kommunikation der Tätigkeiten des Data & Analytics Teams im gesamten Unternehmen. Dies hat nicht nur das Bewusstsein für den Wert der Datenstrategie erhöht, sondern auch die Akzeptanz und das Engagement der Stakeholder im gesamten Unternehmen gestärkt.

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

Ihr Experte

Michael Scharpf - Key Account Manager

Michael Scharpf

Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

Vergleichstool für Risikoberichte für eine Zentralbank

Vergleichstool für Risikoberichte für eine Zentralbank

Vergleichstool für Risikoberichte für eine Zentralbank

Experte: Michael Scharpf

Branche: Finance & Insurance

Bereich: Finance & Controlling

Mit innovativen Technologien in Künstlicher Intelligenz und Datenanalyse haben wir die Risikoberichterstattung einer renommierten Zentralbank revolutioniert und ein leistungsfähiges Vergleichstool für Risikoberichte entwickelt.

UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

[Herausforderung]

In der Vergangenheit stand eine angesehene Zentralbank vor einer beträchtlichen Herausforderung: Die Notwendigkeit, eine automatisierte Lösung für die Erstellung von aufsichtlichen Berichten im Bereich des Risiko-Reportings zu finden. Angesichts der immer komplexer werdenden regulatorischen Anforderungen und der steigenden Datenmenge war es für die Bank schwierig geworden, ihre Berichte manuell zu erstellen. Die Berichte waren nicht nur zeitaufwändig und arbeitsintensiv, sondern auch anfällig für menschliche Fehler. Die Zentralbank brauchte eine effiziente und präzise Lösung, um diese Herausforderungen zu bewältigen.

[Lösung]

Um diese Herausforderung zu meistern, haben wir eine spezielle Lösung zur automatisierten Erstellung von aufsichtlichen Berichtsentwürfen entwickelt. Wir haben Beispielberichte und Best Practices genutzt, um die ideale Struktur und den Inhalt der Berichte zu identifizieren. Durch unsere Expertise in Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz konnten wir eine Lösung entwerfen, die sowohl die Genauigkeit als auch die Effizienz der Berichtserstellung verbessert.

Unsere Lösung wurde rigoros getestet, um ihre Effektivität zu gewährleisten. Wir haben Testdaten aus vorherigen Use Cases verwendet, um die Genauigkeit der Lösung sicherzustellen und mögliche Verbesserungen zu identifizieren. Schließlich wurde der Proof of Concept (PoC) mitsamt Dokumentation, Evaluationsergebnissen und vorgeschlagenen Next Steps ausgeliefert.

[Ergebnis]

Das Ergebnis war ein überzeugender PoC für die automatisierte Erstellung von aufsichtlichen Berichtsentwürfen. Die Lösung ermöglichte es der Zentralbank, ihre Berichte mit einer höheren Genauigkeit und in einem Bruchteil der bisher benötigten Zeit zu erstellen. Dies hat nicht nur zu einer Verbesserung der internen Prozesse geführt, sondern auch das Risiko-Reporting insgesamt effektiver gemacht.

Darüber hinaus haben wir umfassende Dokumentationen und Trainingsmaterialien für die Lösung bereitgestellt, um sicherzustellen, dass die Bankmitarbeiter die Technologie effektiv nutzen können. Diese Materialien tragen dazu bei, das Verständnis und die Akzeptanz der Lösung im gesamten Unternehmen zu fördern.

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Michael Scharpf - Key Account Manager

Ihr Experte

Michael Scharpf | Sr. Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

Chatbot zur Generierung von SQL-Abfragen

Chatbot zur Generierung von SQL-Abfragen

Chatbot zur Generierung von SQL-Abfragen

Experte: Michael Scharpf

Branche: Finance & Insurance

Bereich: Finance & Controlling

Verwandeln Sie einfache Chats in leistungsstarke SQL-Abfragen: Entdecken Sie unseren revolutionären Chatbot, der natürliche Sprache in präzise SQL-Abfragen übersetzt und Ihre Datenanalyse auf ein neues Level hebt.

UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

[Herausforderung]

In der Vergangenheit stand eine Zentralbank vor einer besonderen Herausforderung: Die Mitarbeiter sollten in der Lage sein, Daten aus ihrem hochvertraulichen Data Lake effizient abzufragen. Es handelte sich um einen komplexen Prozess, da das KI-System aus Sicherheitsgründen nicht direkt auf den Data Lake zugreifen durfte. Stattdessen sollte es SQL-Abfragen generieren, die dann von den Mitarbeitern selbst ausgeführt werden. Dies stellte hohe Anforderungen an die Nutzerfreundlichkeit und Sicherheit der Lösung

[Lösung]

Um diese Herausforderung zu meistern, haben wir uns für die Entwicklung eines innovativen Tools entschieden, ein Proof of Concept, das die Abfrage des Data Lakes erheblich vereinfachen sollte. Unser Ziel war es, den Mitarbeitern der Bank die Möglichkeit zu geben, ihre Datenanfragen in natürlicher Sprache in ein einfaches Chat-Fenster einzugeben. Unter Verwendung des Language Models (LLM) und ChatGPT haben wir ein System geschaffen, das in der Lage ist, aus diesem Text eine SQL-Abfrage zu generieren, die der Mitarbeiter dann nutzen kann.

Diese Lösung vereint die Vorteile von künstlicher Intelligenz und menschlichem Input, indem sie die Komplexität von SQL-Abfragen verbirgt und stattdessen die Eingabe in natürlicher Sprache ermöglicht. Unser Chatbot ist in der Lage, die gestellten Fragen zu interpretieren und in SQL-Code zu übersetzen.

[Ergebnis]

Die Implementierung dieses Systems wurde in Python realisiert und in vier Schritten durchgeführt. Zunächst erfolgte das Natural Language Understanding (NLU) der eingegebenen Frage. Dies ermöglichte es dem System, die Bedeutung hinter den Wörtern und Sätzen zu verstehen. Anschließend wurden die erkannten Entitäten normalisiert (Named Entity Normalization), um Inkonsistenzen in der Eingabe zu beseitigen.

Der dritte Schritt beinhaltete den Data Point Model Lookup, bei dem die normalisierten Entitäten mit den entsprechenden Datenpunkten im Data Lake abgeglichen wurden. Schließlich generierte das System die SQL-Abfrage, die der Mitarbeiter zur Extraktion der angeforderten Daten verwenden konnte.

Durch die Implementierung dieser Lösung konnten wir den Zugriff auf den Data Lake für die Mitarbeiter der Zentralbank erheblich vereinfachen und gleichzeitig die Sicherheit der Daten gewährleisten. Dieses Projekt ist ein Paradebeispiel dafür, wie innovative Technologien wie künstliche Intelligenz und Natural Language Processing dazu beitragen können, komplexe betriebswirtschaftliche Herausforderungen zu meistern. Daher stehen wir bereit, Ihnen und Ihrem Unternehmen dabei zu helfen, ähnliche Herausforderungen zu bewältigen. Unsere Erfahrungen mit Projekten wie diesem machen uns zu Ihrem idealen Partner im Bereich Datenanalyse und künstlicher Intelligenz.

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

Michael Scharpf - Key Account Manager

Ihr Experte

Michael Scharpf | Sr. Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

Implementierung eines Datenmanagement-Reportings

Implementierung eines Datenmanagement-Reportings

Implementierung eines Datenmanagement-Reportings

Experte: Michael Scharpf

Branche: Finance & Insurance

Bereich: Finance & Controlling

Mit unserer maßgeschneiderten, cloudbasierten Datenmanagement-Reporting-Lösung haben wir einen globalen Versicherungskonzern dabei unterstützt, seine Risikoexposition zu durchleuchten und wertvolle Einblicke auf Portfolio- und Kundenebene zu gewinnen.

UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

[Herausforderung]

Eines unserer prestigeträchtigen Projekte bestand darin, die globale Herausforderung eines internationalen Versicherungskonzerns zu bewältigen. Die Vielschichtigkeit der globalen Risikoexposition, verursacht durch verschiedene Risikoszenarien und deren Kumulationspotenzial entlang der Unternehmensverflechtung multinational operierender Kunden, hatte die dringende Notwendigkeit einer soliden Lösung aufgezeigt. Der Versicherer suchte nach Antworten auf zugrundeliegende Geschäftsfragen wie: „Wie hoch ist die Total Exposure gegenüber einer Kundengruppe über alle Unternehmen, Branchen und Risikosegmente hinweg?“, „Wie hoch ist die konzernweite Directors and Officers Versicherungs Exposure im Bankensektor?“ und „Welche Teile eines bestimmten Portfolios bestimmen die Performance?“. Die Beantwortung dieser Fragen erforderte ein tieferes Verständnis von Datenmanagement und Reporting, unser spezielles Fachgebiet.

[Lösung]

Unsere effektive Antwort auf diese Herausforderung war die Bereitstellung einer cloudbasierten Datenplattform und eines Dashboards, das eine gruppenweite Analyse der Performance, des Engagements und der Limits von Portfolios auf der Ebene einzelner Policen, Branchen und Kunden unter Berücksichtigung ihrer Unternehmensverflechtung ermöglichte. Diese Lösung eines Datenmanagementreports bot einen Einblick in die komplexen Verflechtungen und Risiken auf globaler Ebene und versetzte den Konzern in die Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz modernster Technologien und Künstlicher Intelligenz konnten wir leistungsfähige Algorithmen entwickeln, die eine genaue und aussagekräftige Analyse von riesigen Datenmengen ermöglichten.

[Ergebnis]

Die Implementierung unserer Lösung führte zu beachtlichen Ergebnissen. Zunächst haben wir die globale Datenplattform erfolgreich skaliert, indem wir sie mit neun Ländergesellschaften verbunden haben. Dies ermöglichte einen umfassenden Überblick und eine bessere Kontrolle über die Geschäftsrisiken. Zweitens haben wir Schnittstellen zu externen Datenanbietern entwickelt, um bestehende Daten anzureichern und eine globale Kundensicht zu erreichen. Diese Anreicherung der Daten verbesserte die Fähigkeit des Unternehmens, fundierte Entscheidungen zu treffen und Risiken effektiv zu managen.

Infolgedessen hat sich unser Kunde dank unserer Lösung im Bereich Datenmanagement und Reporting einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Dieses Projekt unterstreicht unsere Kompetenz und unseren Wert als verlässlicher Partner für Unternehmen, die nach hochwertigen Lösungen im Bereich Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz suchen. Unser umfangreiches Know-how in diesen Bereichen, kombiniert mit unserer umfassenden Expertise in betriebswirtschaftlichen Themen, garantiert unseren Kunden höchste Qualität und Effizienz.

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

Michael Scharpf - Key Account Manager

Ihr Experte

Michael Scharpf | Sr. Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

Customer-Insights-Dashboard für eine Direktbank

Customer-Insights-Dashboard für eine Direktbank

Customer-Insights-Dashboard für eine Direktbank

Expertin: Linh Nguyen

Branche: Finance & Insurance

Bereich: Marketing & Sales

Erfahren Sie, wie wir mit unserem Customer-Insights-Dashboard einer Direktbank dabei geholfen haben, ihre Kunden besser zu verstehen und somit ihre Produkte erfolgreich zu vermarkten.

UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

[Herausforderung]

Die Herausforderung für eine deutsche Direktbank bestand darin, ihre Kundengruppen bezüglich ihrer Produktaktivität und soziodemografischer Attribute zu analysieren, um Cross- und Upselling Potenziale zu bestimmen. Dazu mussten Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Finanzprodukten identifiziert werden.

[Lösung]

Wir haben für unseren Kunden diverse Datenquellen zusammengeführt und ein Customer Insights Dashboard mit QlikView erstellt. Das Dashboard bietet eine Vielzahl von Granularitätsebenen, um den Kunden eine tiefgehende Analyse zu ermöglichen. Das Dashboard umfasst:

  • Eine Übersicht der KPIs für ausgewählte Produkte
  • Die Aufdeckung der Korrelationen zwischen Produkten
  • Vergleich zweier Kundengruppen hinsichtlich ihrer soziodemografischen Daten und ihres Produktverhaltens
  • Möglichkeit des Absprungs zu detaillierten Produktdashboards für eine tiefgehende Analyse

Wir haben für unseren Kunden eine Datenintegrationsstrategie entwickelt, um alle relevanten Datenquellen in das Dashboard zu integrieren. Das Dashboard wurde so entworfen, dass es einfach zu bedienen und dennoch sehr aussagekräftig ist. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, mit der der Kunde auf einfache Weise seine Daten analysieren und verstehen kann.

Das Dashboard ist in der Lage, die wichtigsten KPIs zur Produktnutzung und Kundenanalyse darzustellen. Dadurch ist es möglich, schnell und einfach wertvolle Kundengruppen zu identifizieren. Das Dashboard deckt auch Produktabhängigkeiten auf und identifiziert Cross- und Upselling Potenziale. Darüber hinaus können Kunden mit einem Klick zu detaillierten Produktdashboards springen, um noch tiefere Einblicke in ihre Daten zu erhalten.

[Ergebnis]

Dank des von uns erstellten Customer Insights Dashboards konnte unsere Direktbank schnell und einfach wertvolle Kundengruppen identifizieren und ihre Cross- und Upselling Potenziale bestimmen. Das Dashboard deckte auch Produktabhängigkeiten auf, die es dem Kunden ermöglichten, seine Marketing- und Vertriebsstrategien zu optimieren und somit seine Einnahmen zu steigern.

Unser Kunde war von der Einfachheit und Effektivität des Dashboards begeistert. Er konnte seine Daten auf eine neue Art und Weise betrachten und seine Entscheidungen auf fundierten Erkenntnissen basieren lassen. Mit unserem Customer Insights Dashboard hat der Kunde eine leistungsstarke Lösung zur Datenanalyse und Entscheidungsfindung erhalten.

Unser Customer Insights Dashboard bietet unseren Kunden eine leistungsstarke Lösung zur Analyse und Entscheidungsfindung. Dank unseres Expertenwissens im Bereich Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz können wir unseren Kunden dabei helfen, ihr Unternehmen effektiver zu führen und ihre Kunden besser zu verstehen. Mit unserem Customer Insights Dashboard können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um ihr Geschäft zu optimieren und zu wachsen.

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

Linh Nguyen - Key Account Manager

Ihre Expertin

Linh Nguyen | Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH