Ziel des Projekts ist es, das Kundenerlebnis im Bereich Lead Management im Customer Support durch datenbasierte Transparenz nachhaltig zu verbessern. Unsere Aufgabe bestand darin, die Servicebedarfe weltweit mithilfe von Qliksense systematisch auszuwerten. Durch die Entwicklung und Bereitstellung relevanter KPIs ermöglichen wir dem Management, die Performance im Lead Management marktübergreifend zu steuern und gezielt zu optimieren.

Im Zuge des Wechsels zu Amazon AWS verfolgt der Kunde das Ziel, alle relevanten Daten und Anwendungen auf einer zentralen Plattform zu bündeln. Daher unterstützen wir aktuell die Migration der bestehenden Dashboards nach Amazon QuickSight.

Branche
Automotive

Leistungen
Agile Entwicklungsmethodik
Business Analyse
Applikationsentwicklung

Quick Facts

10
Mitarbeiter:innen im Projekt
3 Jahre
Projektdauer
~ 200
parallele User:innen
30 Mio.
aktive Fahrzeugflotte

Die Herausforderung

Im Rahmen des Projekts werden die Applikationen kontinuierlich in Qlik Sense weiterentwickelt – unter Einsatz agiler Entwicklungsmethoden und in enger Abstimmung mit den Fachbereichen. Parallel dazu begleiten wir die Migration bestehender Anwendungen in die cloudbasierte BI-Lösung Amazon QuickSight, um der strategischen Ausrichtung des Kunden auf eine zentrale AWS-Plattform gerecht zu werden. Da die Lösung weltweit im Einsatz ist, gilt es, mit einer hohen Heterogenität in den Datenquellen umzugehen. Ein besonderer Fokus liegt daher auf der Sicherstellung der Datenqualität über alle Märkte hinweg. Die erarbeiteten KPIs unterliegen einem hohen Managementfokus und bilden die Entscheidungsgrundlage für die Steuerung des internationalen Lead Managements.


Die Lösung

Einheitliches Frontend-Template
Zur Sicherstellung einer konsistenten Nutzererfahrung wurde ein zentrales UI/UX-Template entwickelt, das sich streng an den Corporate Design Richtlinien des Kunden orientiert. Dies ermöglicht eine einheitliche Darstellung über verschiedene Dashboards und Plattformen hinweg.
Technisches Refactoring
Bestehender Code und Datenmodelle wurden grundlegend überarbeitet, um Performance, Wartbarkeit und Erweiterbarkeit der Lösung zu verbessern. Dabei wurde besonderes Augenmerk auf eine saubere Trennung von Datenlogik und Visualisierung gelegt.
Aufbau eines eigenen AWS-Providers
Zur Stärkung der Datenhoheit und Unabhängigkeit wurde ein eigener AWS-Provider aufgebaut. Dadurch ist der Kunde künftig in der Lage, seine Datenprozesse vollständig selbst zu betreiben und zu kontrollieren – eine zentrale Voraussetzung für den weiteren Ausbau der BI-Landschaft innerhalb der AWS-Infrastruktur.

Verwendete Technologien

Über den Kunden

Ein international führender Automobilzulieferer mit Hauptsitz in Süddeutschland, welcher für Innovation, Qualität und technologische Spitzenleistung steht. Mit einem breiten Portfolio an Premiumprodukten für die Automobilindustrie sowie einem starken Fokus auf Elektromobilität und Digitalisierung gestaltet das Unternehmen die Mobilität von morgen aktiv mit. Durch nachhaltige Strategien, zukunftsweisende Technologien und höchste Ansprüche an Effizienz und Design setzt der Hersteller Maßstäbe in der globalen Automobilindustrie und treibt den Wandel hin zu klimafreundlicher Mobilität konsequent voran.


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Konstantin Hiller
Konstantin Hiller Head of Business Intelligence & Analytics