Kundengeschichten
Finanzdatenanalyse und Process Mining
KLM hat sich mit Xebia zusammengetan, um die Finanzabteilung in den Master of Information für die Geschäftsabteilungen von KLM zu verwandeln
Die niederländische Fluggesellschaft KLM wollte, dass ihre Finanzabteilung zum Meister der Informationen für ihre Geschäftsabteilungen wird. Xebia entwickelte mehrere Anwendungsfälle für die Datenanalyse und veranstaltete zu diesem Zweck Workshops in Amsterdam und Paris. KLM ist nun dabei, die daraus resultierenden Proofs of Concept zu industrialisieren.
Verwandeln Sie die Finanzabteilung in den Master of Information für die Geschäftsabteilungen von KLM
Warum
Entwickeln und implementieren Sie Anwendungsfälle und schulen Sie KLM-Mitarbeiter in der Entwicklung und Produktisierung von Lösungen.
Was
Die Finanzabteilung von KLM war in der Lage, KI-Anwendungsfälle unabhängig weiterzuentwickeln und zu vermarkten
Wie
Stefan van Heukelum von KLM erinnert sich noch genau an den schwarzen Koffer. Zu meiner Überraschung enthielt er mehrere Knoten und ein Modem, womit das Team sofort loslegen konnte, sagt er. Das Xebia-Team hatte den Koffer mitgebracht, weil der Hadoop-Big-Data-Cluster von KLM nicht sofort nach Beginn des Projekts verfügbar war.
Van Heukelum ist einer der 30.000 Mitarbeiter der niederländischen Fluggesellschaft und der Product Owner für Datenanalyse innerhalb der Finanzabteilung von KLM. Er begann seine Tätigkeit in dieser Rolle im Juli 2017, demselben Jahr, in dem KLM 32,6 Millionen Passagiere zu 320 Zielen in 114 Ländern beförderte. Es war auch derselbe Sommer, in dem er die Data Scientists von Xebia, Steven Nooijen und Rogier van der Geer, einstellte, um ihn bei der Finanzdatenanalyse und dem Process Mining bei KLM zu unterstützen.
"Die Arbeit von Xebia hat unserer Organisation einen echten Mehrwert gebracht. Sie haben uns geholfen, operative Daten mit Finanzdaten zu kombinieren, und dadurch sind wir dem Ziel, ein Meister der Information zu werden, näher gekommen." - Stefan van Heukelum.
Große Daten und Analytik
Jeroen Mulder arbeitet eng mit Van Heukelum zusammen. Als Analyst im Bereich Operations Research war Mulder Teil des Teams, das KLM vor einigen Jahren dazu brachte, mit Big Data und Analytik zu arbeiten, und das mit sehr positiven Ergebnissen. Damals half uns Xebia beim Aufbau eines Empfehlungssystems für die Handelsabteilung und brachte uns viel über Datenanalyse bei. Wir wollten bei diesem Projekt unbedingt wieder mit ihnen zusammenarbeiten", erklärt Mulder.
Eines der wichtigsten Dinge, die wir in den ersten Jahren bei der Arbeit mit Big Data und externen Datenwissenschaftlern gelernt haben, war, dass das Engagement des Unternehmens von größter Bedeutung ist.
Wenn die Leute aus den verschiedenen Abteilungen kein Gefühl der Dringlichkeit verspüren, passiert nichts. Sie müssen Daten oder relevante Probleme für die Datenwissenschaftler bereitstellen, sonst kommen Sie nicht weiter, erklärt Mulder.
KLM möchte der kundenorientierteste, innovativste und effizienteste Netzwerk-Carrier in Europa sein. Angesichts der Rolle des Big-Data-Vorreiters innerhalb der Finanzabteilung von KLM fragte Van Heukelum sich und sein Team: Wie können wir zum Erfolg der Ambitionen von KLM beitragen? Die Antwort lautete: Wir müssen ein Meister der Information werden, ein Partner für das Unternehmen, der die intelligentesten und wertvollsten Informationen liefern kann. Deshalb hat die Abteilung begonnen, sich auf Datenanalysen und datengesteuerte Lösungen zu konzentrieren - es ist notwendig, einen Mehrwert zu schaffen und Prozesse gründlich zu analysieren, sagte er
Process Mining für die digitale Kostenabrechnung war der erste Anwendungsfall, den Steven Nooijen und Rogier van der Geer von Xebia in Angriff nahmen.
Buchhalter sind mit Stichproben vertraut, aber mit der Datenanalyse können wir alle Daten überprüfen. Wir fanden heraus, dass 90 Prozent der Prozesse gut liefen, erklärte Nooijen. Danach konnten wir tief in die zehn Prozent der Prozesse eintauchen, die nicht wie vorgeschrieben durchgeführt wurden, erklärte er.
Das Xebia-Team arbeitete auch an Anwendungsfällen für die Vorhersage von Kosten im Zusammenhang mit Beschwerden und Ansprüchen bei Verspätungen und Annullierungen. Diese halfen KLM zu bestimmen, wie man Betriebsstörungen am besten löst, indem man sowohl die Kosten als auch die Kundenzufriedenheit berücksichtigt. Das Team nutzte Data Science auch, um Online-Zahlungsmethoden zu verbessern, ein Leistungswarnsystem einzuführen und den Einsatz von Wartungskapital zu optimieren.
Schifffahrtspferde
Xebias Proof of Concept trug entscheidend dazu bei, dass KLM die datengesteuerte Arbeitsweise übernahm. Ein berühmter Anwendungsfall, den sie dem CFO vorstellten, betraf entgangene Einnahmen in der Frachtabteilung. KLM verschifft viele Pferde, was sich stark von anderen Transporten unterscheidet; der bestehende Prozess war dafür nicht ausgelegt. Nachdem wir mehrere Datensätze kombiniert hatten, fanden wir mehrere Diskrepanzen zwischen dem im Voraus vereinbarten Preis und dem, was schließlich in Rechnung gestellt wurde, erklärte der Datenwissenschaftler Van der Geer. Wir stellten fest, dass im Finanzsystem von KLM eine Umgehungslösung für die Organisation von Pferdetransporten verwendet wurde, was zu Verzerrungen in der Umsatzabrechnung führte, erklärte er.
Corporate Controller David van Mechelen, der mit dem Leadership in Finance Award 2018 ausgezeichnet wurde, beschrieb diesen speziellen Anwendungsfall in einem (niederländischen) Interview, in dem er die allgemeine Einführung von Datenanalysen in der Finanzabteilung von KLM und die entscheidende Rolle von Xebia bei dieser Transformation beschrieb.
Ein tiefes Eintauchen in Zahlen
Jede Veränderung ist eine Herausforderung, besonders in einem traditionellen Umfeld wie dem Finanzwesen und der Kontrolle, erklärt Mulder. Zunächst gab es ein wenig Widerstand von Seiten der Finanzmitarbeiter, aber das änderte sich schnell, als die Leute sahen, wie die Anwendungsfälle ihnen helfen konnten, ihre Arbeit besser zu machen, sagte er. Menschen, die im Finanz- und Kontrollwesen arbeiten, tauchen gerne tief in ihre Zahlen ein, aber die zyklische, anspruchsvolle Natur ihrer Arbeit hält sie oft davon ab, dies zu tun. Datengesteuerte Lösungen können die sich wiederholende Arbeit übernehmen und dabei helfen, die Probleme zu identifizieren und zu definieren, die sie gründlich untersuchen müssen. Letztlich können datengesteuerte Lösungen die Arbeit für unsere Mitarbeiter herausfordernder und interessanter machen, erklärte er.
Neben der Erstellung der Proofs of Concept half Nooijen von Xebia auch bei der Identifizierung von Schmerzen und Gewinnen innerhalb der Finanzabteilung in mehreren Discovery-Sitzungen mit Hilfe eines Value Canvas. Der Value Canvas hat sich als ein leistungsfähiges Werkzeug erwiesen, um zwanglos Ideen zu entwickeln, so Van Heukelum. Infolgedessen kamen wir auf vier oder fünf Ideen, die den größten Mehrwert bringen würden. KLM hat den Value Canvas nun in seinen Ideenfindungsprozess integriert.
In der Ideenfindungsphase ist die Rolle der externen Datenwissenschaftler entscheidend, erklärt Mulder. Sie bringen ihre Erfahrungen aus der Arbeit mit anderen Kunden ein und kombinieren diese mit dem Input unserer Mitarbeiter, was zu äußerst relevanten Anwendungsfällen führt.
Aufbau und Entwicklung von Wissen
Die Xebia Berater haben auch dazu beigetragen, das Wissen und Verständnis für die interne Datenanalyse bei KLM zu verbessern. Eine unserer Mitarbeiterinnen ist Werkstudentin und was sie von den Xebia-Beratern gelernt hat, war wertvoller als vieles, was im Klassenzimmer gelehrt wird. Auch andere Nachwuchskräfte haben durch die Zusammenarbeit mit Steven und Rogier Fähigkeiten erworben, bemerkte Van Heukelum.
Auch die Xebia-Berater sind sehr lernwillig. Wenn etwas nicht funktioniert, kommen sie auf neue Ideen, bis sie etwas finden, das funktioniert. Alle zwei Wochen arbeiten sie einen Tag im Xebia-Büro, wo sie mit Kollegen ein Brainstorming über die Proofs of Concept machen, die sie hier entwickeln. Danach kommen sie immer mit einem Haufen neuer Ideen zurück, so Van Heukelum.
Nachdem KLM in der Lage war, die Lösungen weiterzuentwickeln und in die Produktion zu überführen, gingen die Xebia-Berater zum nächsten Kunden weiter.
Van Heukelum sagte: "Wir sind derzeit dabei, mehrere der von Steven und Rogier entwickelten Proof of Concept zu industrialisieren, so dass ihre Arbeit einen echten Mehrwert für unser Unternehmen darstellt. Sie haben uns geholfen, operative Daten mit Finanzdaten zu kombinieren, und dadurch sind wir dem Ziel, ein Meister der Information zu werden, näher gekommen. Unsere Finanzabteilung hat die Datenanalyse in ihre tägliche Routine integriert, was uns in die Lage versetzt hat, eine bessere und effizientere Organisation zu werden.
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