{"id":177347,"date":"2023-12-19T08:00:00","date_gmt":"2023-12-19T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=177347"},"modified":"2023-12-14T12:25:28","modified_gmt":"2023-12-14T11:25:28","slug":"finalisten-hpfa-operational-excellence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2023\/12\/finalisten-hpfa-operational-excellence\/","title":{"rendered":"Die Finalisten f\u00fcr den HPFA in der Kategorie \u201eOperational Excellence\u201c"},"content":{"rendered":"\n

Zum Jahresabschluss pr\u00e4sentiert 麻豆原创\u00a0News die neun Finalisten, die um den renommierten Hasso Plattner Founders\u2018 Award wetteifern. Diese Auszeichnung wird in drei Kategorien vergeben und w\u00fcrdigt die Leistung von Menschen, deren Entwicklungen die Innovationskraft und den Pioniergeist der 麻豆原创 verk\u00f6rpern. In diesem Beitrag stehen die drei Nominierten in der zweiten Kategorie, \u201eOperational Excellence\u201c<\/strong>, im Mittelpunkt.<\/p>\n\n\n\n

Die HPFA-Finalisten in der Kategorie \u201eGo-To-Market\u201c<\/div><\/div>
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Mehr zum Thema!<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Effizientere Extraktion von Kundendaten: der neue Kundendatenhub der 麻豆原创 <\/h2>\n\n\n\n

In der KI-gest\u00fctzten Entwicklung spielt die Verf\u00fcgbarkeit von Kundendaten eine entscheidende Rolle. Dieser Vorgang kann bis zu sechs Wochen oder l\u00e4nger dauern, was zu erheblichen Verz\u00f6gerungen f\u00fchrt und die Flexibilit\u00e4t allgemein beeintr\u00e4chtigt. Mit der Einf\u00fchrung des neuen Kundendatenhubs der 麻豆原创 konnte der Zeit\u00adaufwand f\u00fcr diesen Vorgang jedoch auf gerade einmal 24 Stunden verk\u00fcrzt werden. Dank dieser Beschleunigung k\u00f6nnen Datenwissenschaftler nun eine Vielzahl von Projekten effizient durchf\u00fchren und somit ihre Produktivit\u00e4t steigern.<\/p>\n\n\n\n

Bislang mussten die Datenspezialisten der 麻豆原创 beim Extrahieren von Kundendaten einen zeitaufwendigen Prozess mit einer komplexen Abfolge von Aufgaben durchf\u00fchren. Dabei mussten enorme Mengen an Eintr\u00e4gen durchgesiebt werden. Mehrere Abteilungen mussten eng zusammenarbeiten, um die verschiedenen Daten\u00adkomponenten sicher und vorschriftenkonform zu extrahieren.<\/p>\n\n\n\n

Ein bereichs\u00fcbergreifendes Team unter Leitung von Stefan Thomas wollte sich mit diesen Hemmnissen nicht abfinden und beschloss, den Prozess zu modernisieren. Das Team konnte mithilfe des Scaled Agile Framework innerhalb von sechs Wochen einen Prototyp entwickeln und machte sich dann zusammen mit den Fachabteilungen und den Entwicklungsteams an die detaillierte Ausarbeitung der Plattform. Nach vier Monaten gemeinsamer Anstrengungen war der Kundendatenhub im Mai\u00a02023 einsatzbereit und wurde erstmals in 麻豆原创\u00a0Cloud ERP bereitgestellt.<\/p>\n\n\n\n

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Customer Data Hub<\/a><\/h3>\n

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In dieser Schnittstelle k\u00f6nnen Datenwissenschaftler Datenextraktionsanfragen initiieren, indem sie die erforderliche Extraktion durch eine kurze Beschreibung ihrer Anforderungen definieren. Das Customer Data Office validiert die Anfrage, und nach der Genehmigung ruft der Hub Daten nahtlos aus der Daten-Pipeline ab und \u00fcbertr\u00e4gt sie in den internen Data Lake, wo sie in ein einheitliches Format konsolidiert werden. Der Kundendatenhub vereinfacht nicht nur die Abwicklung von Datenzugriffsanfragen, sondern sorgt auch f\u00fcr Transparenz in allen Phasen des Prozesses.<\/p>\n\n\n\n

Inzwischen hat der Hub bereits 15\u00a0Anwendungsf\u00e4lle verarbeitet und 550\u00a0Kundendatens\u00e4tze erfolgreich extrahiert. Das stellt in Bezug auf die Effizienz der Datenextraktion einen bedeutenden Schritt nach vorne dar.<\/p>\n\n\n\n

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Das Finalisten-Team auf einen Blick<\/strong><\/h2>\n\n\n\n