Das Unternehmen bedient als Energieversorger mittlerer Größe seit mehr als 100 Jahren seine Kunden mit Energie.
Die Liberalisierung des Energiemarktes sowie der verstärkte Wettbewerbsdruck zwingt das Unternehmen, Geschäftsprozesse zu automatisieren und zu digitalisieren.
Die IT-Landschaft ist geprägt durch mehrere „gewachsene“, isolierte Systeme. Probleme mit der Datenqualität führen zu häufigen Prozessfehlern und hemmen das Automatisierungspotential.
Es gilt die Ursachen von Datenqualitätsproblemen zu identifizieren, deren Auswirkung auf die Prozesse zu quantifizieren und diese automatisierbar zu machen
Lösung
Integration mehrerer heterogener Datenquellen (ERP, CRM) in einer zentralen Graphdatenbank (Neo4j) als Basis für die weitere Datenanalyse.
Erkennung von Datenredundanzen durch Entity Matching im konsolidierten Graph.
Identifikation, Quantifizierung und Behebung von Datenqualitätsproblemen.
Root Cause Analyse von Datenqualitätsproblemen und Prozess-Bruchstellen / Engpasse durch Frequent (Graph) Pattern Mining.
Ergebnisse
Rasche Konsolidierung mehrerer Datenquellen in Analytics Datenbank
Ursachenidentifikation und Impact-analyse von Datenqualitätsproblemen
Ableitung von automatisierbaren SOLL-Prozessabläufen
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