Traffic / transport / logistics

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Data integration for the purpose of digitising the value chain / supply chain

Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer Digital Supply Chain (Digitale Wertschöpfungskette), die alle relevanten Geschäftsprozesse des Kunden umfasst. Dem Konzept des 'Digitalen Zwillings' folgend, werden alle wichtigen Prozesse von dem Auftraggeber bis zum Sendungsempfänger erfasst, sodass umfassendere Auswertungen bzw. Analysen ermöglicht werden als bisher. Die PTA ermittelt prozessübergreifend alle relevanten Datenquellen, die zur Abbildung der wichtigsten Geschäftsprozesse des Kunden benötigt werden. Die Entwicklung eines Konzepts für die Datenintegration umfasst sowohl die Identifikation und Dokumentation der fachlichen Abbildungsregeln als auch deren Implementation.

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Rebuilding a data warehouse according to the Business Object Model

Ziel des Projekts ist die Entwicklung und der Betrieb eines Enterprise Data Warehouse (EDWH) auf Basis eines Business Object Models (BOM), welches den Fachbereichen den Zugriff auf Detaildaten im Sinne des Self-Service zur Verfügung stellt. Die Daten sollen auf Detailebene zeitnah mit hoher Performance und Qualität bereitgestellt werden und nicht wie bisher als Aggregate in Form von Data Marts auf Tagesbasis. Die PTA unterstützt sowohl bei Datenmodellierung, Datenbankdesign als auch bei der Konzeption und Implementation der ETL- bzw. ELT-Prozesse im Rahmen der Bewirtschaftung des EDWH.

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Pricing based on a digital supply chain

Im Fokus steht die Entwicklung eines Preismodells, welches die logistischen Aufwände entlang der Wertschöpfungskette (Supply Chain) des Kunden ganzheitlich vom Auftraggeber bis zum Empfänger fair und transparent in u. a. flexiblen Preiskomponenten abbildet. Heterogene Sendungs- und Empfängerstrukturen verursachen unterschiedliche logistische Aufwände entlang der Supply Chain, woraus unterschiedliche Kosten in Form von Standort- und Transportkosten resultieren. Diese gilt es zu identifizieren, um eine verursachungsgerechte Preisgestaltung zu ermöglichen. Die PTA ermittelt relevante Datenquellen und erstellt ein Konzept für die Datenintegration. Hierzu entwickelt die PTA fachliche Abbildungsregeln und implementiert diese im Rahmen einer 'Digital Supply Chain' inklusive aller relevanten Prozesse und deren Kosten entlang der Wertschöpfungskette.

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Monitoring of ETL / ELT processes in the Business Intelligence environment

Ziel des Projektes ist die Überwachung aller ETL- bzw. ELT-Prozesse im Rahmen der Datenbewirtschaftung eines Enterprise Data Warehouses (EDWH). Im Sinne der Qualitätssicherung sowohl für die Entwicklung als auch für den Betrieb eines EDWHs sollen die Integrationsprozesse transparent gemacht werden, um somit frühzeitig Fehlerquellen zu identifizieren. Die PTA konzipiert und implementiert Dashboards, um ausgewählte Metriken komponentenübergreifend nach dem Drill-Down-Prinzip in übersichtlicher Form zu visualisieren.

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WebApp ETL processes

Die PTA entwickelt für den Kunden eine individuelle Datawarehouse-Steuerungs-Web-Applikation, welche ihn unterstützt, auf einfachem Wege selbstständig über eine grafische Oberfläche ETL-Prozesse für die DWH-Datenimporte zu konfigurieren, zu starten und zu überwachen. Eine weitere Funktionalität ist die Einsicht und Pflege von prozessrelevanten Stammdaten zur Transformation von Daten. Die PTA entwickelt hierfür eine SpringBoot-Frontend-Applikation in einer Java-Umgebung, welche der Kunde im Unternehmensintranet über einen Internetbrowser ausführen kann.

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Data management and modelling for reporting purposes in the Business Intelligence (BI) environment

Mit einer Vielzahl komplexer ELT-Prozesse (Extract, Load, Transform) werden Daten aus unterschiedlichen IT-Systemen (sog. Quellsystemen) in das Enterprise Data Warehouse (EDWH) für Reportingzwecke integriert. Die Daten werden hierzu im Rahmen des Standardreportings für Auswertungszwecke modelliert, aufbereitet und unterschiedlichen Fachbereichen via sog. BI-Frontends zur Verfügung gestellt. Die PTA unterstützt sowohl bei der Datenbewirtschaftung und -integration als auch bei der Datenmodellierung und Berichterstellung (Reporting).

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Development of data warehouse

Im Rahmen des Projektes wird für den Kunden ein auf MS SQL Server basierendes Data Warehouse (DWH) konzipiert und aufgebaut. Für den Import und Integration der Unternehmensdaten ins DWH wird ein ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) implementiert. Die Kundendaten, die in verschiedenen Dateien und Formaten monatlich verfügbar sind, werden durch den ETL-Prozess aus den entsprechenden Dateien mittels der durch 'SQL Server Machine Learning Services' bereitgestellten Python-Komponente extrahiert und in eine STAGING Datenbank übernommen. Nach der anschließenden Transformation werden die Daten in einer DWH-Datenbank abgelegt. Darauf basierend erstellt der Kunde KPI-Reports zur detaillierten Auswertung seiner Geschäftsaktivitäten.

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