Bessere Datenanalyse hilft Transportfirma Kraftstoff zu sparen

Durch die konsequente Aufbereitung der Daten und entsprechenden Datenanalysen können Unternehmen in vielen Bereichen erhebliche Kosten einsparen.

Mit einem umfassenden Projekt zur Datenaufbereitung und Qualitätssicherung ist es einem Speditionsunternehmen aus dem US-Bundesstaat Tennessee gelungen, pro Jahr Kraftstoff-Kosten in Millionenhöhe einzusparen und sich so für den erhofften Aufschwung der US-Wirtschaft zu rüsten.

Als Tim Leonard im Sommer 2009 den Posten des CTO und Vice President für IT bei U.S. Xpress Enterprises Inc. übernahm, stieß er schnell auf ein Problem: Die Kunden-, Lieferanten- und Flottendaten des Unternehmens mit seinen immerhin 7000 Fahrzeugen befanden sich in einem desolaten Zustand. „Ich habe diese Daten mit eigenen Augen gesehen. Dort war schon allein der Name 'Walmart' ganze 176 Mal falsch geschrieben“, berichtet Leonard. Der Zustand der Adressdaten war nach seinen Worten „absolut grauenhaft“.

Verschärfend kam hinzu, dass die verschiedenen Geschäftseinheiten von U.S. Xpress über keine standardisierte, zentrale Möglichkeit des Datenaustauschs verfügten. Und zusätzlich fand Leonard noch eine Reihe weiterer Daten aus vergangenen Zeiten, die zwar nützlich hätten sein können, für die Nutzer im Unternehmen jedoch überhaupt nicht abrufbar waren.

Der CEO wusste bereits, dass das Unternehmen ein Problem mit der Datenqualität hatte, und beauftragte Leonard sofort damit, sich des Problems anzunehmen. Gleichzeitig sollte der CTO dabei weitere Möglichkeiten ausfindig machen, um die Kosten spürbar zu senken. „Das Ziel dabei war, sich gut vorzubereiten und ein zentralisiertes Daten-Archiv einsatzfähig zu haben, sobald die wirtschaftliche Talsohle durchschritten war. Das Unternehmen sollte in der Lage sein, schnell auf Nachfrage für Transporte durch die ganzen USA zu reagieren“, erläutert Leonard.

Leerlaufdaten als Einsparmöglichkeit

Nach ersten Gesprächen im Unternehmen wurde Leonard bald bewusst, dass die Kraftstoffkosten dort stets zu den drei größten Ausgabeposten gehörten. Außerdem hatte er festgestellt, dass es zwischen einem Teil der in verstreuten Systemen abgelegten Daten und den Stillstandszeiten, die bei jedem Lastwagen täglich anfielen, einen Zusammenhang gab. Die Informationen über diese Standzeiten wurden zwar über Monitoring-Geräte in den Fahrzeugen an die Firmenzentrale übermittelt. Aber mit der Zeit, so Leonard, landeten diese Daten in vielen verschiedenen Datenbanken: „Es hatte einfach nie eine übergreifende Überwachungsfunktion für alle Stillstandszeiten gegeben.“

Mit der Verbesserung der Qualität dieser Daten und gründlichen Analysen müssten sich Möglichkeiten zur Kostensenkung zeigen, überlegte Leonard. Zuerst musste er dafür natürlich die richtige Software für die Bereinigung dieser Daten finden.

Lösungen für Qualitätssicherung bei Daten im Vergleich

Leonard und sein Team begannen, sich durch Recherchen und Nachfragen einen Eindruck von den Herstellern von Software-Lösungen zur Datenqualität zu verschaffen. Von allen Anbietern kamen schließlich Trillium Software und Informatica Corporation in die engere Auswahl.

Anfangs neigte der CTO zu Trillium, später aber befand er, dass deren Produkte für die Speditionsbranche doch nicht ganz das Richtige seien – insbesondere nicht für sein eigenes Unternehmen, das aus mehreren Einheiten besteht. „Mit der Datenqualität auf unterschiedlichen Ebenen sieht es bei Speditionsfirmen ganz anders aus als in allen anderen Unternehmen, in denen ich gearbeitet habe“, erklärt Leonard. „Ich brauchte ein Software-Paket, das die hierarchischen Datenstrukturen des Unternehmens wirklich dynamisch abbilden kann, und mein Eindruck war letztlich, dass Trillium dem nicht ganz gerecht wird.“

Deswegen entschied sich U.S. Xpress letztlich für Informatica Data Quality (IDQ) und Informatica Data Explorer (IDE). IDQ ist ein Produkt für Datenbereinigung und rollenbasiertes Daten-Management, IDE dient hauptsächlich zum Daten-Profiling.

Leonard gefiel die Tatsache, dass sich IDQ gut mit dem Informatica PowerCenter integrieren ließ – ein Hub zur Daten-Integration, der bei U.S. Xpress kurz zuvor implementiert worden war. Außerdem sah er die graphische Benutzeroberfläche (GUI) von IDQ als Vorteil: „Bei IDQ beruht alles so sehr auf der GUI, dass eine unserer Abteilungen zusammen mit dem Senior Data Architect schon nach etwa sechs Tagen alles eingerichtet und das erste Mapping von Geschäftsregeln erzeugt hatte. Die Integration mit dem PowerCenter nahm nur zwei Tage in Anspruch, und nach weniger als drei Wochen hatten wir den eigentlichen Prozess der Bereinigung und Korrektur von Kunden- und Leerlauf-Daten in Gang gebracht.“

Allerdings lassen nach Leonards Ansicht die vorhandenen Funktionen zur Datenbereinigung von Web-Services noch etwas zu wünschen übrig: „Eine bessere Umsetzung der Datenbereinigung praktisch in Echtzeit würde ich mir schon wünschen, in einer Nachrichtenschicht, die es erlauben würde, vier oder fünf Daten-Elemente in Sekundenbruchteilen abzuarbeiten.“

Gartner beurteilt Produkte zur Qualitätssicherung bei Daten

Nach einem von Gartner unter dem Titel „Magic Quadrant for Data Quality Tools“ veröffentlichten Anbieter-Vergleich können sowohl Informatica als auch Trillium als führende Hersteller auf diesem Gebiet gelten. In dieser Kategorie sieht das Beratungshaus auch IBM und SAP mit BusinessObjects sowie DataFlux. „Informatica hat sich in letzter Zeit sehr auf das Gebiet der Datenqualität fokussiert und war auch erfolgreich dabei, solche Produkte als Ergänzung seiner Tools zu Daten-Integration an seine bestehenden Kunden mitzuverkaufen“, sagte der Gartner-Analyst Ted Friedman in einem Interview im Juni.

Gartner schreibt allerdings auch Negatives: Nutzer von Informatica Data Quality (dessen Version 9 im Herbst 2009 veröffentlicht wurde) hätten sich darüber beschwert, dass das Produkt in mancher Hinsicht zu komplex sei, etwa bei der Workflow-Integration, beim Umgang mit Sicherheit und der Verwaltung von Regeln. Auch von einem „Mangel an zuverlässigen Funktionen zur Erstellung von Berichten über die Datenqualität“ hätten mehrere Anwender berichtet, und einige hätten mit Problemen beim Upgrade auf Version 9.0 zu kämpfen.

Mit IDQ 9.01 hat Informatica mittlerweile eine überarbeitete Version veröffentlicht, die Besserung in den beiden kritisierten Bereichen bringt: Sie bietet ein Hilfsprogramm für die Automatisierung von Upgrades und zusätzliche Berichtsfunktionen.

Software zur Datenqualität zahlt sich aus

Leonard ist der Auffassung, dass sich IDQ bei der Erarbeitung von Geschäftsregeln zur Definition und Verwaltung von Datensätzen als sehr nutzbringend erwiesen hat. „Anstatt mit 32 verschiedenen Regeln für die Definition eines Kunden zu arbeiten, haben wir jetzt alles in einer einzigen zusammengefasst. Und diese eine wird dann auch überall im Unternehmen eingesetzt.“

Durch den Einsatz des Programms bei der Bereinigung seiner Daten zu den Standzeiten war U.S. Xpress zudem in der Lage, neue Regeln zu definieren, die eine spürbare Verringerung des Kraftstoffverbrauchs bewirken. Eine zentrale Rolle dabei spielt eine Anweisung, nach der die Motoren abgestellt werden müssen, wenn die Fahrer ihre vorgeschriebenen Ruhezeiten einlegen. Nach Aussage von Leonard hat diese neue Richtlinie dazu beigetragen, dass das Unternehmen täglich um die 11.000 Liter Diesel weniger verbraucht.

Aus alledem leitet Leonard einen – wortwörtlich – ganz einfachen Rat für jeden ab, der mit ähnlichen Problemen bei Datenqualität konfrontiert ist: „Man sollte alles so einfach wie möglich halten. Um einen Nagel in die Wand zu bekommen, braucht man nicht gleich einen Vorschlaghammer.“

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