Wettbewerbsfähig werden durch digitale Geschäftsmodelle: ... / 3.3 Digitalisierung von Kernprozessen unter dem Radar des Wettbewerbs

Es ist eine beunruhigende Tatsache, dass Deutschland durch eine verfehlte Ausbaustrategie, mangelhafte Planung und Fokus auf Vectoring-Technologie von der EU schwere Mängel beim Breitbandausbau bescheinigt werden,^[1] was die digitale Entwicklung der Gesellschaft behindert. Regionale Netzbetreiber und Telekommunikationsdienstleister wie die envia TEL, eine Tochter von enviaM, setzten daher frühzeitig auf einen eigenfinanzierten Glasfaserausbau, um in Mitteldeutschland Industrie, Gewerbe und Carrier ein leistungsstarke Glasfasernetz und ultraschnelles Internet anbieten zu können. Um ökonomisch valide Ausbauentscheidungen treffen zu können, müssen Daten aus diversen Systemen und Quellen verknüpft, analysiert und modelliert werden, um datenbasiert strategische und operative Entscheidungen zu unterstützen.

Die Ausgangslage: Der TK-Netzausbau von envia TEL^[2] erfolgt bedarfsorientiert nach dem zu erwartenden Kundenpotenzial und den zur Erschließung notwendigen Investitionen. Diese wiederum sind von bereits verfügbarer Infrastruktur und Bauvorhaben der Muttergesellschaft abhängig. Um möglichst viele Erschließungsmaßnahmen in einem Bauplanjahr umsetzen zu können,

• muss Klarheit herrschen, in welchen Gebieten das Netz ausgebaut werden soll,
• sollten genehmigte Planungen vorliegen und
• die Baukapazitäten für zu erbringenden Leistungen müssen beauftragt sein.

Um den maximalen Bauzeitraum nutzen zu können, ist eine frühzeitige Bindung der Baukapazitäten wichtig, um unmittelbar nach den Wintermonaten unter optimaler Auslastung von Budgets und Ressourcen mit dem Jahresbauplan beginnen zu können.

Dafür müssen in einem Netzgebiet von ca. 27.000 km² je nach strategischem Ansatz unter Nutzung aller für das Thema relevanter Daten die möglichen Bauprojekte identifiziert, nach Strategien bewertet und priorisiert werden, vgl. Abb. 4.

Zeitbedarf für Entscheidungen und Daten als Herausforderungen: Die ITK-Branche unterliegt einem sehr harten Wettbewerb. Da man bei Befragung potenzieller Kunden davon ausgehen muss, dass davon schnell die Mitbewerber erfahren, soll die Informationsbeschaffung bis hin zur Entscheidung in Dunkelverarbeitung d. h. nur anhand von Daten außerhalb des Blickfelds der Mitbewerber erfolgen. Schnell wurde deutlich, dass der bisherige administrative Aufwand für die Datenverarbeitung viel zu hoch ist, wodurch das kreative Arbeiten gehemmt wird bzw. Entscheidungsprozesse in vertretbaren Antwortzeiten kaum unterstützt werden. Bei der gemeinsamen Betrachtung von Daten aus diversen Systemen wurden Qualitätsprobleme offensichtlich. Daten- und Informationslücken sollten durch Anreicherung um weitere Informationen geschlossen werden, da damit wesentlich bessere Entscheidungen möglich werden. Zu diesem Zeitpunkt war auch erkennbar, dass sich nicht nur im Bereich des Marketings Fragestellungen ändern, was wiederum eine andere Aufbereitung erfordert. Das Kreativteam von envia TEL hatte mit Big Data keine Erfahrungen und envia TEL lief die Zeit für die Ausbauentscheidungen davon.

Abb. 4: Netzgebiet mit den für eine Potenzialanalyse zu berücksichtigenden Daten

Die digitale Lösung: Der Wendepunkt war die Digitalisierung der Kernprozesse, mit der envia TEL Simba n³ beauftragte. Die Automatisierung der analytischen Wertschöpfungskette (vgl. Abb. 5) ist ein ideales Betätigungsfeld für Data Scientists. Zur Datenanreicherung wurden von Simba n³ diverse digitale Technologien eingesetzt. Ein Beispiel dazu: Da wenig Firmeninformationen zu Gewerbegebieten vorlagen, wurden Gewerbegebiete grob als Polygone erfasst, für die dann automatisiert die darin liegenden oder kreuzenden Straßen ermittelt wurden. Zu den Straßen wurden passende Firmen gesucht, deren Geokoordinaten bestimmt und gegengeprüft, ob diese in den Gewerbegebieten liegen. Weiterhin wurden diese Adressen um öffentlich zugängliche Informationen aus Jahresabschlüssen und Bilanzen angereichert, sofern diese vorhanden waren.

Abb. 5: Digitalisierung der Kernprozesse und der analytischen Wertschöpfungskette bei envia TEL.^[3] Der rot hinterlegte Aufbereitungsprozess der Daten wird strategieabhängig automatisiert

Im Projekt verlagert sich durch Automatisierung von Datenbeschaffung und -aufbereitung der Schwerpunkt der envia TEL-Mitarbeiter von administrativen Tätigkeiten (wie z. B. Datenpflege) hin zur kreativen Arbeit zur Entscheidungsunterstützung. Dadurch verringern sich die Prozesskosten. Der Output digitalisierter Prozesse hat eine deutlich bessere Qualität und führt dadurch zu besseren, objektiveren Entscheidungen. Das Kreativteam kann mit der Lösung selbständig flexibel Strategien definieren, nach denen eine spezifische Aufbereitung der Daten erfolgt. Mittels Machine Learning werden zur gewählten Strategie passende Potentialcluster gesucht, die vom Kreativteam mittels Visual Analytics auf ihre Eignung für einen Ausbau bewertet werden. All das geschieht automatisiert und in Dunkelverarbeitung.

Der Nutzen des ersten agilen Smart-Data-Projektes von envia TEL hat mehrere Dimensionen:

• Samml...