Mittels Echtzeitanalysen im Data Lake können wir nun Performancebeeinträchtigungen in unserem Retailsystem CROSS 2 erkennen, noch bevor sie sich auf die User auswirken.
Ein schneller Überblick
Früher sah die Welt im Support so aus: Ein User meldete uns, dass eine Aktion im System gerade nicht so läuft wie gewohnt. Darauf begannen mehrere Teams eine aufwändige Analyse; die endgültige Lösung der Thematik zu erarbeiten war oft zeitintensiv.
Das zu verbessern, hat sich ein bereichsübergreifendes Team zur Aufgabe gemacht. Das Ziel war, Einschränkungen proaktiv zu erkennen, ohne auf eine Meldung der Anwender*innen angewiesen zu sein. Im ersten Schritt wurden wichtige Messwerte wie die Dauer für eine Auftragseröffnung oder für Rechnungsdruck in Echtzeit erfasst.
Data Lake visualisieren: Einfach ein komplexes Bild
Thomas Taus und Janine Hoffinger vom Data-driven Supportprojekt im Interview
Doch diese Daten sind komplex und schwer zu visualisieren. Der Durchbruch gelang hier mit intelligenten Analysen im Data Lake: Log-Dateien werden jetzt kontinuierlich von CROSS 2 an unsere zentrale Datenplattform geschickt, wo die aktuellen Messwerte mit historischen verglichen werden. Diese Daten werden unmittelbar in unserem Supportsystem visualisiert. Bei Abweichungen wird ein Alarm ausgelöst. So erkennen die Support-Kolleg*innen auf einen Blick, wo sich Performance-Einschränkungen abzeichnen. Sie können sofort und proaktiv ins System eingreifen.
Unsere Kolleg*innen haben mit diesem datengetriebenen Supportmodell die Servicequalität für unsere 40.000 User in allen 19 Märkten auf ein neues Niveau gehoben. Ein echter Meilenstein! Die Lösung war dermaßen wegweisend, dass das Data-driven-Support Projekt in unserem firmeninternen Wettbewerb ausgezeichnet wurde. Wir gratulieren dem Projektteam zum Change Award 2020!
