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Daimler Truck AG

Tätigkeit: Hersteller von Nutzfahrzeugen
Branche: Automobil & Zulieferer
Mitarbeiterzahl: rund 104.000

Fachbereich: Geschäftsführung & Vorstand

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Success Story

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Analyse der IBM Cognos-Umgebung für Daimler Truck

Die Projektherausforderung

Die Daimler Truck AG wollte ihre bestehende BI-Landschaft, insbesondere die IBM Cognos-Umgebung, detailliert analysieren und auf ihre Zukunftsfähigkeit hin bewerten. Zudem sollte eine strategische Planung für den langfristigen Betrieb der eventuell neu einzurichtenden BI-Plattform erarbeitet werden.  

Genau hier haben wir mit unserer Beratungs-Expertise angesetzt und unserem Kunden eine Entscheidungsgrundlage für die Weiterentwicklung der BI-Strategie erarbeitet. Ziel war es, Transparenz über die genutzten BI-Objekte sowie Abhängigkeiten und Systemnutzung zu gewinnen. Gleichzeitig sollte evaluiert werden, ob eine Migration auf Microsoft Power BI eine sinnvolle Alternative zu den bis dato genutzten Lösungen darstellt. 

 

Unser Vorgehen

Die Analyse erfolgte remote durch den Zugriff auf Systemdokumentationen, Audit-Daten und das Cognos Repository. Ergänzend wurden Interviews mit IT- und Fachbereichsvertretern geführt, um Nutzungsmuster, Abhängigkeiten und potenzielle Migrationsszenarien zu evaluieren. 

Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse haben unsere Daten-Experten Handlungsempfehlungen für den zukünftigen Betrieb oder eine mögliche Migration erstellt, einschließlich einer Risikoeinschätzung und Lizenz-Kostenbewertung.

areto unterstützte Daimler Truck mit fundierter BI- und Datenstrategie-Expertise. Die Leistungen umfassten: 

  • Analyse der IBM Cognos-Umgebung, einschließlich aller Objekte und Abhängigkeiten 
  • Bewertung der Migrationsfähigkeit zu Power BI 
  • Strategische Handlungsempfehlungen für den zukünftigen Betrieb 
  • Abschätzung von Risiken, Kosten und erforderlichen IT-Kapazitäten 

 

Expertise

Ergebnis und Nutzen für den Kunden

Die Analyse lieferte eine klare Entscheidungsgrundlage für die Weiterentwicklung der BI-Strategie von Daimler Truck. 

Ergebnisse: 

  • Transparenz über die bestehende BI-Architektur und deren Nutzung 
  • Bewertung von Migrationsoptionen und deren wirtschaftliche Machbarkeit 
  • Identifikation von Risiken und Herausforderungen, insbesondere hinsichtlich Abhängigkeiten und zukünftiger Skalierbarkeit 

Zusätzlich entstanden im Rahmen der Analyse nützliche Assets für den Kunden: Auditberichte, die den aktuellen Status und Bestand der Metadaten im Repository dokumentieren. Dieser ist nicht im Standard der Software enthalten. Außerdem wurden die Inhalte und Komplexität der semantischen Modelle für das Reporting dokumentiert, sodass diese zukünftig weiterverwendet werden können.  

Die Ergebnisse ermöglichen Daimler Truck eine zielgerichtete Weiterentwicklung der BI-Landschaft und eine fundierte Entscheidungsbasis für zukünftige Investitionen. 

 

Technologie-Übersicht

IBM
Power BI

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