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Öffentlicher Sektor
Projekte von öffentlichen Auftraggebern
Wir begleiten die digitale Transformation im Public Sector und unterstützen als Partner öffentliche Auftraggeber in Planung und Umsetzung Ihrer Digitalisierungs- und Business Intelligence Vorhaben.
Herausforderungen
Regierungsbehörden und öffentliche Einrichtungen sind darauf angewiesen, ihre IT-Infrastruktur und -Dienste bedarfsgerecht und somit kosteneffizient zu nutzen. Im Zuge der Digitalisierung ist die Auslagerung von Daten und Geschäftsprozessen in die Cloud unabdingbar und ermöglicht neben der Skalierung der Ressourcen zudem die effizientere Informationsweitergabe zwischen verschiedenen Behörden, Abteilungen und Stakeholdern im öffentlichen Sektor. Insbesondere Institutionen und Einrichtungen der kritischen Infrastruktur (KRITIS) bedürfen hierbei eines sehr hohen Maßes an Ausfallsicherheit, Datenschutz und Datensicherheit. Vor diesem Hintergrund sind im Public Sector wesentliche Faktoren zu beachten und ein iteratives Vorgehen erforderlich, um Risiken frühzeitig zu identifizieren und komplexe IT-Projekte zielgerichtet und kosteneffizient umzusetzen.
Unser Beitrag
Unser Beitrag
Die 29FORWARD begleitet die digitale Transformation im Public Sector und unterstützt als jahrelanger Partner öffentliche Auftraggeber im Programm- und Projektmanagement, der Business Analyse sowie der technischen Umsetzung. Eine iterative Vorgehensweise mit einer agilen Projektumsetzung schafft die stetige Transparenz und kontinuierliche Verbesserung sowie die Möglichkeit frühzeitig auf Risiken zu reagieren. Mit unseren Werten und unserem fundierten Fachwissen beherrschen wir die Komplexität von IT-Projekten und arbeiten gemeinsam mit unseren öffentlichen Auftraggebern lösungsorientiert, um nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.
1. Beispielprojekt
Programmmanagement Daten- und Analyseplattform
Ziel des Programms ist der Aufbau einer konzernweiten Daten- und Analyseplattform zur Erfüllung der Digitalstrategie eines europäischen Verkehrsflughafens. Der datenschutzkonforme Datenpool dient als zentrales Repository in einer Private Cloud unter strengster Einhaltung der Security Vorgaben, um alle relevanten Konzerndaten für die Entscheidungs- und Innovationsfähigkeit zentral bereitzustellen und so die wachsenden Datenmengen effizient zu nutzen. Der Data Lake bildet die essenzielle Grundlage für maschinelles Lernen und AI.
Erfolge
-50-80%
Reduzierung des Aufwands für das Reporting um 50-80% durch effiziente Datenaufbereitung
Reduktion der IT-Betriebskosten
durch die bedarfsgerechte Skalierung der technischen Ressourcen zu Speicher und Rechenleistung in der Cloud
Erkenntnisgewinnung
aus verknüpften Daten
Erkenntnisgewinnung
aus verknüpften Daten
2. Beispielprojekt
PoC für Passenger Tracking an einem europäischen Verkehrsflughafen
Durchführung eines Proof of Concept (PoC) für ein Passenger Tracking im Rahmen der Datensammlung zur Customer-Journey Analyse anhand verfügbarer Datenquellen (z.B. WLAN-Handover Daten). Der PoC diente als Machbarkeitsnachweis und innovative Basis zur Verbesserung von Servicequalität und Erweiterung des Servicenagebots durch die Verknüpfung von verschiedenen Datenquellen.
Erfolge
Erhöhung des Passenger Experience Index (PEI)
Passenger Experience Index
Optimierung der Laufwege
und Reduzierung der Wartezeiten
Umsatzsteigerung
durch dynamische Werbung
Umsatzsteigerung
durch dynamische Werbung
3. Beispielprojekt
Einführung eines neuen Kernbankensystems
Transformation des Reportings für National Health Service (NHS) Integrated Care System (ICS) in der Region BNSSG durch Nutzung von Big Data Technologien und ein PowerBI Reporting sowie dem dafür notwendige Cultural Change Management.
Das Reporting wurde von einem manuelle, arbeitsintensiven Berichterstattungsprozess zu einem modernen Microsoft PowerBI Performance Dashboard weiterentwickelt, welches Einblicke und Querverweise für die Anwender in den Mittelpunkt stellt. Automatisierte Data Pipelines und Berichterstellung in Microsoft Azure sowie PowerBI rationalisierten den Gesamtprozess. Unterstützt wurde dies durch unser Change Management mit dem Ziel einer Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung.
Erfolge
Tieferes Verständnis
für die Bedürfnisse und das Verhalten der Patienten
Auswirkungsanalyse
von KPI-Änderungen auf die Qualität der Patientenversorgung
Klare Datenvisualisierung
für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung
Klare Datenvisualisierung
für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung
Weitere Sektoren
Bankensektor
Versicherungssektor
Einzelhandel
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