Die Wiener Linien erweitern Business-Intelligence-Lösung mit Fiplana um Planung und Forecasting effizienter zu gestalten

Datengetrieben in die Zukunft

Die Wiener Linien GmbH & Co KG ist der städtische Verkehrsbetrieb der Bundeshauptstadt Wien und Bestandteil der Wiener Stadtwerke GmbH. Über zwei Millionen Fahrgäste bringt Österreichs größter Mobilitätsanbieter täglich auf 161 Linien per U-Bahn, Autobus und Straßenbahn rasch, sicher und verlässlich an ihr Ziel.

Digitalisierung wird bei Wiener Linien bereits seit einigen Jahren großgeschrieben. So verfolgt der Verkehrsbetrieb einen datengetriebenen Ansatz. Ziel ist es, mit qualitativ hochwertigen Daten effiziente und effektive Entscheidungen zu treffen, den Datenaustausch gewinnbringend zu nutzen und neue Geschäftsmodelle zu kreieren. Zum Einsatz kommt unter anderem die KI-gestützte Cloud-Analytics-Lösung Qlik Sense.

Qlik-Sense-Manko Editierbarkeit

„Was uns fehlte, um den Mehrwert von Qlik Sense als leistungsstarkes Datenanalysewerkzeug umfassend zu nutzen, war eine Möglichkeit, Daten direkt in Qlik Sense zu bearbeiten“, berichtet Alexandra Eckelhart, Senior Business Intelligence Expert bei der Wiener Linien GmbH & Co KG. „Datenänderungen manuell in Excel vorzunehmen und dann in Qlik Sense zu laden, war für unsere Zielvorstellung, eine Single Source of Truth mit sämtlichen relevanten Daten für Reporting, Analyse, Planung und Prognose bereitzustellen, nicht das passende Vorgehen. Man verliert schnell den Überblick über Änderungen und es ist schwierig, mit den verschiedenen Dateiversionen Schritt zu halten. Außerdem werden die Dateien oft auf lokalen Computern gespeichert, sind also nicht für alle Datenkonsumenten verfügbar.“

Fiplana überzeugt

Dass es technische Möglichkeiten für die Editierung und Rückschreibung von Daten in Qlik Sense gibt, wusste die Business-Intelligence-Expertin aus eigener – sehr guter – Erfahrung: Sie hat in der Vergangenheit für ein Chemie-Unternehmen auf Basis von Qlik Sense und Fiplana (ehemals Write!) eine hochfunktionale, einheitliche Plattform realisiert, auf der sämtliche relevanten Daten aus beliebigen Quellsystemen zentral für die Erstellung von Analysen, Berichten, Budgets und Forecasts bereitgestellt, ausgewertet und kommentiert werden können.

„Wir haben zusätzlich zwei andere Tools getestet, die aber bei Weitem nicht so fortschrittlich waren wie Fiplana“, sagt Alexandra Eckelhart. Fiplana bietet eine breite Palette von Funktionen für die Bearbeitung von Daten direkt in Qlik Sense. Daten lassen sich direkt in der Oberfläche anlegen, editieren, kommentieren sowie in verschiedene Datenbanken zurückschreiben.

„Pluspunkte für Fiplana waren außerdem Features wie die Historisierung der Änderungen, die einfachen, frei wählbaren Eingabemasken wie Freitext- oder Dropdown-Felder sowie Check-Boxen“, erläutert Alexandra Eckelhart. „Und auch kostenseitig hat Fiplana überzeugt.“

Einsatzbereiche Planung, Prognosen und Optimierung der Datenqualität

Von der Implementierung bis zur Produktivsetzung von Fiplana vergingen wenige Wochen. „Fiplana ist ein sehr benutzerfreundliches Werkzeug“, so Alexandra Eckelhart. „Ein Vorteil war auch, dass ich bereits in meinem vorherigen Unternehmen Erfahrung mit Fiplana gesammelt habe.“

Zudem unterstützte das INFORM-DataLab-Team den Verkehrsverbund mit technischem Support in Form von Demo-Tutorials und einer allgemeinen Fiplana-Schulung für neue Benutzer sowie einer Kundenfeedback-Session.

Genutzt wird Fiplana im Controlling, in der IT, im Bereich Sicherheitsmanagement sowie in der operativen Planung und Innovation. Rund 27 Mitarbeitende verwenden die Qlik-Sense-Extension für die Planung, Prognosen und die Verbesserung der Datenqualität.

„Unter anderem verwenden wir Fiplana in Kombination mit unserem maschinellen Lernmodell für eine Qlik-basierte Sicherheits-App. Unser maschinelles Lernmodell lernt aus den von uns über Fiplana vorgenommenen Bearbeitungen“, erklärt Alexandra Eckelhart.

Das Verkehrsunternehmen profitiert mit dem Einsatz von Fiplana von der Möglichkeit, dass sämtliche Daten für alle analytischen und planerischen Aufgaben von einer einheitlichen Single Source of Truth bereitgestellt, angepasst und kommentiert werden können. „Für mich liegen die größten Vorteile in der effizienteren Planung und Vorhersage in Verbindung mit der Möglichkeit, Daten in Qlik Sense zu kommentieren und in der Verwendung von Fiplana mit maschinellem Lernen zur Optimierung der Datenqualität“, sagt Alexandra Eckelhart abschließend.

„Zudem ermöglicht Fiplana unseren Benutzern ein intensiveres BI-Erlebnis, bei dem sie aktiv Änderungen vornehmen und die Visualisierung direkt aktualisieren können, ohne dass Updates anderer Datenquellen erforderlich sind. Das ist im Hinblick auf die Akzeptanz unserer digitalen Transformation ein großer Gewinn.“

Der Einsatz von Fiplana bei Wiener Linien soll künftig ausgeweitet werden, um beispielsweise Reparaturen analysieren zu können.