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Fachabteilungen analysieren so die Daten mehrerer Millionen Kunden

E WIE EINFACH

In einem Pilotprojekt hat E WIE EINFACH seine BI-Plattform auf eine Infrastruktur in der Microsoft Cloud überführt und so weiterentwickelt, dass Mitarbeiter aus allen Fachbereichen eigene Analysen fahren können. Der Energieanbieter erhofft sich davon, individueller auf Kundenwünsche eingehen zu können.

Ausgangslage bei E WIE EINFACH

E WIE EINFACH verfügt über eine große Datenbasis bezüglich seiner Kunden. Um diese auch für Kollegen aus anderen Fachbereichen bereitzustellen, benötigte das BI-Team ein geeignetes Data Warehouse und eine leistungsfähige Infrastruktur.

Lösung: Data Warehouse in die Microsoft Cloud

Der Energieversorger übersiedelte sein Data Warehouse in die Microsoft Cloud auf Azure Virtual Machines und migrierte gleichzeitig auf SQL Server 2014. Danach modellierte das BI-Team eine BI-Umgebung, welche den Kollegen eigene Analysen im Data Warehouse ermöglicht.

Kundenreferenz

E WIE EINFACH war 2007 der erste bundesweite Strom- und Gasanbieterin Deutschland. Das 100-prozentige Tochterunternehmen der E.ON Beteiligung GmbH bietet Energieprodukte für privateHaushalte sowie für kleine und mittlere Unternehmen an.

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Verbesserungen

Heute führen Kollegen mit den Power BI Tools in Excel 2013 und Power BI Desktop Analysen aus dem Blickwinkel ihres Fachbereichs durch. Neue Prototypen für Auswertungen kann das BI-Team sofort testen – Azure stellt stets eine leistungsfähige Plattform bereit.

 

Tanja Hohl lehnt sich zurück. Sie hat noch einige Augenblicke, ihre Abfrage greift gerade auf ein Data Warehouse mit mehreren Millionen Vertragsdatensätzen zu. Langsam bauen sich die Grafiken auf. „Ich suche nach Kunden mit mehreren Verträgen“, erklärt sie. „Tatsächlich bin ich überrascht: Wir haben viel mehr solcher Kunden als angenommen. Nicht wenige haben einen Vertrag für Strom und einen weiteren Vertrag für Gas oder sogar mehrere Stromverträge bei uns abgeschlossen.“

 

Hohl trägt bei E WIE EINFACH den Titel „Business Intelligence Analyst“ im Bereich „Customer Insights & Produkte“. Sie soll unter anderem dem Produkt-Management fundierte Informationen über den Kundenstamm liefern, das daraus Strom- und Gastarife für individuelle Kundengruppen entwickeln kann. Aber auch die Selektion von Adressdaten für Kampagnen direkt aus dem Data Warehouse gehört zu ihren Aufgaben. „Solch eine Datenbasis ist eine Schatzkiste im deutschen Energiemarkt, in dem ein intensiver Wettbewerb herrscht“, erörtert Hohl, die das Data Warehouse betreut. Bei ihrer Ad-hoc-Analyse ging es darum, herauszufinden, welche Kunden, die ehemals einen Gasanschluss hatten, sich am ehesten anzusprechen lohnt.

 

„Für so umfangreiche Analysen musste ich die Daten früher zunächst in einer Datenbank aufbereiten und dann in Excel exportieren“, berichtet Hohl. Heute nutzt sie oft Power Query und Power Pivot aus Microsoft Excel. „Die beiden Tools liefern rasch Ergebnisse und bieten ansprechende Visualisierungen. Diese Tools kann ich mir gut als Self-Service-BI-Tool für die Fachbereiche vorstellen.“

Jeder Fachbereich mit eigenem Blickwinkel

Tatsächlich lagen schon länger Pläne für eine Self-Service-BI vor. „Wir hatten rund 20 Kollegen identifiziert, die sehr analytisch arbeiten und für die eine Self-Service-BI-Umgebung von Nutzen sein könnte“, so Hohl. Interessant für sie wäre beispielsweise ein Dashboard, das die eingegangenen Kündigungen mit der Zahl derjenigen vergleicht, die ihren Vertrag schließlich doch nicht beendet haben. „Solche Daten - wie die Quote der Kundenrückgewinnung - wollten wir in neue interaktive Dashboards einbauen, damit andere Nutzer sie aus dem Blickwinkel ihres Fachbereichs mit Power BI detaillierter auswerten können.“

 

Hohl wusste aber auch: Das würde eine leistungsfähige BI-Umgebung auf einer flexiblen Infrastruktur erfordern. Bis dato war diese jedoch im Rechenzentrum des IT-Dienstleisters untergebracht und für jede größere Erweiterung musste Hardware beschafft und eingerichtet werden. „Es dauerte oft vier Wochen, bis wir den Prototyp für eine komplexe Anfrage aus dem Business umsetzen konnten“, erläutert Hohl.

 

Die Gelegenheit für den Neuaufbau kam im Sommer 2015. Die Mutter E.ON hatte gerade einen Vertrag mit Microsoft abgeschlossen, der konzernweit galt und auch Daten- sicherheit und Datenschutz einschloss. „Mit einer Cloud-Lösung sind wir viel flexibler“, erörtert Hohl. „Und vergleicht man die Leistung aus der Cloud mit der Hardware beim Provider, reduzieren sich unsere Kosten um etwa 20 Prozent.“ So entschied E WIE EIN- FACH, ihr Data Warehouse in die Microsoft Cloud auf Azure Virtual Machines zu migrie- ren.

Erstmals im E.ON-Konzern: ein Pilot in die Microsoft Cloud

Erstmals sollte eine komplett produktive Umgebung als Infrastructure-as-a-Service (IaaS) im Konzern aufgebaut werden. Daher wurde für die Migration der Microsoft Partner pmOne hinzugezogen. „Wir haben zunächst die Cloud-Infrastruktur auf- gebaut und dann sämtliche Ressourcen und die Datenbeladungsstrecken migriert“, erläutert Fabian Nilgen, Projekt-Manager von pmOne. Gleichzeitig migrierte E WIE EINFACH von SQL Server 2008 auf die damals aktuelle Version 2014 von SQL Server.

Hohl war als Product Owner täglich bei den Scrum-Meetings dabei. „Das war hochinteressant, wir haben viel gelernt für künftige Projekte“, erzählt Hohl. „Vor allem von den pmOne-Mitarbeitern, die sowohl SQL Server als auch Azure beherrschen.“ Seit Anfang 2016 läuft die BI-Plattform nun produktiv auf Azure Virtual Machines, Ende Januar wur- den die Server beim Provider abgeschaltet. Die Grundlage für eine flexibel erweiterbare BI-Umgebung war gelegt.

Start der Self-Service-BI

Das BI-Team begann nun in Zusammenarbeit mit pmOne, die Kennzahlen zu konsolidieren und eine prototypische Business Intelligence Umgebung zu modellieren, die bereits die gesamte Berechnungslogik im Data Warehouse enthält. Im Sommer 2016 war das Analyse-Portal fertig.

 

Seitdem können Nutzer in den Fachbereichen eigene Auswertungen fahren. Dazu grei- fen sie mittels Remote-Apps für Excel 2013 oder Power BI Desktop auf die Daten in der Microsoft Cloud zu und nutzen die Client-Tools von Power BI, Power Query und Power Pivot. „Unsere Kollegen haben noch einige Schulungen erhalten und sind jetzt fit in den Analysen“, erläutert Hohl.

 

Mit Spannung erwartet sie nun die nächste Erweiterung. „E WIE EINFACH ist mit einem Smart-Living-Webshop an den Start gegangen und bald integrieren wir die Daten aus diesem neuen Geschäftsfeld in das Data Warehouse“, erzählt Hohl. Dann werden sie und ihre Kollegen analysieren, welche Bestandskunden sich am ehesten für die neue Smart-Living-Hardware gewinnen lassen und ob sich Pakete zusammen mit Stromta- rifen lohnen. „Ich bin überzeugt, dass durch die Self-Service-BI viele meiner Kollegen unsere Kunden immer besser kennen und verstehen lernen werden“, erzählt Hohl. „So wie ich auch.“