Blog

Oct 05, 2023

Estes Express verbessert das Kundenerlebnis durch die Optimierung der Datenabläufe

Das Güterverkehrsunternehmen hat seinen Datenbetrieb neu organisiert

Das Gütertransportunternehmen hat seine Datenabläufe um eine logische Datenstruktur herum neu organisiert, um sowohl internen Benutzern als auch externen Kunden wertvolle umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

Kunden fordern zunehmend Zugriff auf Echtzeitdaten, und der Frachttransportanbieter Estes Express Lines gehört zu der wachsenden Gruppe von Unternehmen, die ihre Datenabläufe zur Bereitstellung dieser Daten überarbeiten.

Um Self-Service-Analysen voranzutreiben und Kunden und internen Stakeholdern die Echtzeitinformationen bereitzustellen, die sie benötigen, um die Versandanforderungen der Kunden zu erfüllen, hat das in Richmond, VA, ansässige Unternehmen, das eine Flotte von mehr als 8.500 Traktoren und 34.000 Anhängern betreibt, eine begonnen Datentransformationsreise zur Verbesserung der Datenintegration und des Datenmanagements. Wie bei vielen großen Unternehmen waren die Daten bei Estes Express Lines vor diesem Vorhaben auf unterschiedliche Datenquellen verteilt, was bedeutete, dass jedes agile Projektteam seinen eigenen Code schreiben musste, um auf Daten aus diesen Quellsystemen zuzugreifen.

„Das Fehlen einer nahtlosen Datenintegrations- und Datenverwaltungsstrategie wirkte sich nicht nur negativ auf das Kundenerlebnis aus, sondern wirkte sich auch negativ auf die Markteinführungszeit aus und raubte wertvolle Personalressourcen“, sagt Bob Cournoyer, Senior Director für Datenstrategie, BI und Analysen bei Estes Express Lines.

Da Versandprobleme immer stärker in den Blickpunkt geraten, sind Kunden von Estes Express Lines zunehmend an aktuellen Details zu ihren Sendungen interessiert, wie z. B. zu erwarteten Kosten, Lieferzeiten und ob ihre Waren beschädigt sind oder nicht. Das Unternehmen verfügte zwar über ein Data Warehouse, dieses wurde jedoch hauptsächlich für Analysen genutzt. Da es alle 24 Stunden stapelweise aktualisiert wurde, funktionierte es nicht in Echtzeit.

„Da die Daten überall vorhanden waren – in der Cloud, vor Ort, in mehreren Datenbanken im gesamten Unternehmen und irgendwann sogar auf Desktops – konnten wir die Bedürfnisse unserer Kunden nicht erfüllen. Das war sowohl für die Kunden als auch für die Betreuer frustrierend.“ sie", sagt Cournoyer.

Das Abrufen von Daten aus mehreren Quellen und deren anschließende gemeinsame Nutzung forderte auch eine Belastung für die IT-Abteilung des Unternehmens. „Unsere Cloud-basierten Systeme sind von Natur aus sehr spezifisch und unterschiedlich. Beispielsweise hatten wir Salesforce CRM für die Verwaltung unserer Kunden und Oracle ERP für unsere Backoffice-Funktionen. Oftmals mussten Daten aus allen verschiedenen Systemen zusammengeführt werden.“ „Das war ein langwieriger Prozess. Die Benutzer konnten sich nicht selbst bedienen und wir mussten ihnen eine Ressource zuweisen, um diesen Bedarf zu decken“, sagt Cournoyer.

Unter dem alten System musste die IT-Abteilung ITIL-Prozesse schreiben, um die angeforderten Daten zu beziehen, die dann in eine andere Datenbank verschoben wurden, um für den Geschäftsbenutzer zugänglich zu sein, anstatt eine direkte Verbindung zur tatsächlichen Datenquelle herzustellen. „Jedes Mal, wenn jemand eine neue Anfrage nach einer neuen Information stellte, mussten wir den Code berühren und den gesamten Testlebenszyklus durchlaufen. Das war gelinde gesagt frustrierend für das Unternehmen“, sagt Cournoyer. „Irgendwann hatte ich 15 Leute in meinem Datenteam und sieben von ihnen waren nur mit der Datenanalyse beschäftigt.“

Diese Datenengpässe führten auch zu einer verzögerten Markteinführung. „Wann immer wir eine Lösung liefern mussten, die einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen würde, mussten wir die gesamte zusätzliche Zeit einplanen, die für die Datenbeschaffung und die Datenanalyse erforderlich war, möglicherweise auch für das Schreiben von Code. Je nach Komplexität konnte dies zu sechs zusätzlichen Zeitaufwand führen „acht Wochen bis zu einem Projekt“, sagt er.

Zusätzlich zu diesen Herausforderungen, die dringend eine Datenverwaltungsplattform erforderten, hatte Estes auch die Aufgabe, die technischen Schulden zu reduzieren. Cournoyer sagt: „Wir wollten die Lücke nicht noch tiefer graben. Das Kopieren und Verschieben von Daten ist mit eigenen Kosten verbunden und wir wollten diese beseitigen.“

Angesichts dieser Herausforderungen machte sich Cournoyer daran, eine Datenstrategie zu entwickeln, die darauf abzielt, Daten internen Geschäftsbenutzern und IT-Systemen in Echtzeit zur Verfügung zu stellen, ohne dass technische Schulden entstehen.

„Zunächst wurde die gesamte IT-Abteilung neu organisiert. Das Datenteam wurde entkoppelt und alle Datenanalysten wurden zu agilen Teams zusammengefasst, damit sie alle Datenanforderungen unterstützen konnten. Anschließend begannen wir mit der Suche nach einer Lösungsplattform.“ das Datenproblem", sagt Cournoyer.

Estes Express Lines evaluierte alle großen Player, darunter auch IBM, bevor es sich entschied, die logische Datenstruktur von Denodo zu nutzen, um auf alle Unternehmensdaten zuzugreifen und diese an einem zentralen Ort verfügbar zu machen.

„Vor der Bereitstellung der Lösung beschlossen wir, einen sechswöchigen Proof of Concept durchzuführen. Wir wählten einige Schlüsselbereiche unserer Daten aus, die im Unternehmen am meisten nachgefragt wurden, und virtualisierten sie, was etwa 10 % unseres gesamten Datenuniversums ausmachte.“ „Wir haben innerhalb von sechs Wochen einige darauf basierende APIs erstellt und bereitgestellt, und das haben wir mit dem internen Team gemacht, das das System noch nie zuvor gesehen hatte. So einfach war es, die neue Lösung zu erlernen und zu nutzen“, sagt er .

Am Ende der sechs Wochen konnten Cournoyer und sein Team „zwei oder drei Schlüsselkonzepte zurück an das Unternehmen genehmigen“ und die Machbarkeitsnachweisarbeit wurde auf das nächste Projekt übertragen. „In dieser Zeit konnten wir über 50 % aller unserer Daten abbilden und begannen, einige der fortgeschritteneren Funktionen des Produkts zu nutzen. Jetzt, eineinhalb Jahre später, sind wir damit bestens vertraut“, sagt er sagt und fügt hinzu, dass der Gütertransportdienstleister inzwischen „weit über 90 % der Daten in der Organisation vollständig abgebildet“ habe.

Während sich Estes Express für eine On-Premise-Implementierung entschieden hat, weil immer noch ein großer Teil der Betriebsdaten vor Ort vorhanden ist, deckt die Datenstruktur alle internen und cloudbasierten Datenquellen des Unternehmens ab und sorgt durch die Einrichtung einer einzigen Quelle der Wahrheit für Datenkonsistenz in Echtzeit .

Mit der vorhandenen logischen Datenstruktur und der Datenvirtualisierung ist Estes Express nun in der Lage, Daten in Echtzeit zu verwalten, zu integrieren und an jeden Benutzer bereitzustellen, unabhängig vom Speicherort und Format der Quelldaten.

„Unsere Kundenbetreuer haben jetzt alle Informationen zur Hand und müssen nicht mehr herumfummeln oder danach suchen. Diese Fähigkeit, unseren Kunden und auch unseren internen Kunden einen Mehrwert zu bieten, war enorm. Beispiellose Einblicke in den Ort und den Zustand der Sendungen.“ „Das Durchlaufen von Systemen sorgt für ein optimales Kundenerlebnis“, sagt Cournoyer.

„Wir messen die Stimmung unserer Kunden über ein Drittunternehmen. Sie sind zurückgekommen und haben uns mitgeteilt, dass unsere Zahlen gestiegen sind. Außerdem können wir Kundenbewertungen analysieren und Stimmungsanalysen durchführen, um Angebote anzupassen, um das Kundenerlebnis zu verbessern“, er sagt.

Durch die neue Datenstrategie konnte zudem die Time-to-Market verkürzt werden. „Früher brauchten wir Wochen und in manchen Fällen Monate, um Lösungen zu liefern. Jetzt können wir es in Tagen und sogar in Stunden schaffen. Die Verkürzung der Markteinführungszeit hat uns geholfen, Daten schneller an Geschäftsanwender von Anwendungen zu liefern, und hat auch unseren Arbeitsaufwand reduziert.“ Kosten um 10 % senken“, sagt er. Durch die Bereitstellung zentralisierter, konsistenter Daten für alle Projekte sind auch Probleme nach der Bereitstellung gesunken, was dem Unternehmen Zeit und Ressourcen spart.

Die IT-Abteilung muss keine Daten mehr verschieben und speichern, was die technische Verschuldung des Unternehmens durch die Reduzierung der Anzahl der SQL-Datenbanken reduziert und die Lizenz- und Speicherkosten senkt.

Die neue Strategie hat Estes Express auch dabei geholfen, die API-Entwicklung wieder intern durchzuführen. „Wir haben ein Drittunternehmen dafür bezahlt, APIs für uns zu erstellen. Früher brauchten wir sechs bis acht Wochen, um eine API zu bekommen, aber wenn sich die Anforderungen in der Mitte dieses Zyklus änderten, mussten sie zurückgehen und neu starten. Damit.“ Mit der neuen Datenplattform haben wir in zwei Stunden ein paar APIs erstellt. Ich weiß nicht, wie ich das beziffern soll, aber unsere Abhängigkeit von Drittanbietern beim Erstellen von APIs ist deutlich zurückgegangen, was für uns zu enormen Kosteneinsparungen geführt hat. „ Cournoyer fügt hinzu, dass die auf Datenstrukturen basierende Strategie auch den Grundstein für das neue Data-Governance-Programm des Unternehmens gelegt hat.