CINTONA: Dr. Albrecht, welche Rolle spielt Big Data bei der digitalen Transformation der Deutschen Bahn?
Albrecht: Big Data spielt eine zentrale Rolle. Im Zuge der Digitalisierung werden mehr und mehr Daten erzeugt, z.B. Sensordaten aus Infrastrukturanlagen oder vom rollenden Material. Wenn wir diese in geeigneter Weise verknüpfen, können wir große Mehrwerte erzielen und die Servicequalität für unsere Kunden verbessern.
CINTONA: Sie haben zum Thema „Digitale Bahn und Big Data“ referiert. Worum ging es?
Albrecht: Das Thema "Big Data" ist im DB-Konzern tatsächlich angekommen und sowohl strategisch als auch organisatorisch verankert. Dies ist zum großen Teil auch unserer Community-Arbeit zu verdanken. Damit meine ich die Vernetzung im gesamten Konzern und der Austausch von Best Practices im Bereich Big Data. Darüber hinaus bieten wir aus unserem virtuellen Big Data Center Analyse-Know-how und IT Data Services an. Dieses Start-Setup ist im Konzern positiv aufgenommen worden.
CINTONA: Wo sehen Sie die größten Probleme bei der Umsetzung der digitalen Transformation?
Albrecht: Eine große Herausforderung ist auf jeden Fall, den in einzelnen Proof of Values oder Proof of Concepts erkannten Mehrwert dann auch wirklich produktiv umzusetzen, damit wir im operativen Geschäft davon profitieren können.
CINTONA: Was hat Sie positiv überrascht?
Albrecht: Positiv überrascht hat mich das enorme Interesse an Big Data-Themen und die Bereitschaft über alle Ebenen und Geschäftsfelder hinweg hier etwas zu bewegen.
CINTONA: Welche Entwicklungsansätze verfolgen Sie bei Ihrer Big Data Roadmap?
Albrecht: Eines unserer Kernthemen für die nächste Zeit ist der Know-how-Aufbau im gesamten Konzern. Es genügt nicht, das Thema Big Data in den Centers of Excellence zu konzentrieren, sondern es muss auch in den Fachbereichen etabliert werden. Denn dort entstehen die besten Ideen, was die Daten wert sind und wie man an die Werte herankommen kann. Ein weiterer Baustein wird eine geeignete Plattform sein, um verschiedenartige Daten aus unterschiedlichen Bereichen miteinander verknüpfen zu können.
CINTONA: Wenn Sie Managern, die Big Data Projekte angehen möchten, drei Ratschläge geben müssten, wie würden diese lauten?
Albrecht:
1. Gehen Sie nach dem Fail-Fast-Ansatz vor. Das haben auch andere Referenten des Strategiedialogs betont. Starten Sie unkompliziert und pragmatisch ohne Projektaufsatz und erreichen Sie möglichst schnell den Punkt, an dem man sieht, ob das Weitermachen lohnt oder nicht.
2. Bringen Sie dabei alle Beteiligten zusammen, d.h. Kollegen aus den Fachbereichen, Daten-Analysten und IT-Experten.
3. Kommunizieren Sie die Ergebnisse und Erkenntnisse. Schreiben Sie Success Stories, damit sich Big Data viral im Unternehmen verbreitet.
CINTONA: Die aktuelle Transformation mit Themen wie Big Data, Industrie 4.0 oder Künstliche Intelligenz hat Auswirkungen auf die Organisation. Vor welchen Herausforderungen stehen die Mitarbeiter und wie reagieren Sie darauf?
Albrecht: Die Deutsche Bahn hat im Zuge der Digitalisierung eigene 4.0-Initiativen ins Leben gerufen und Labs gegründet, die von Natur aus agiler und flexibler agieren können als der klassische Großkonzern. Hierzu zählt bei der DB auch die Intensivierung der Zusammenarbeit mit Startups. Kreative Arbeitsweisen treffen hier mit Eisenbahnwissen zusammen und diese Kombinationen setzen ganz neue Impulse. Nicht von ungefähr hat die DB auf der CeBIT 2016 ihren Messestand in der Startup-Halle SCALE11 platziert. Die Mitarbeiter sollten sich offen gegenüber diesen Ansätzen zeigen.
CINTONA: Big Data und Predictive Analytics stehen noch am Anfang. Wie schätzen Sie die künftige Entwicklung und die Potenziale für die Deutsche Bahn ein?
Albrecht: Bei der Deutschen Bahn hat Predictive Maintenance momentan einen hohen Stellenwert. Erste Ansätze zeigen, dass sich Weichenstörungen und dadurch bedingte Verspätungen reduzieren lassen. Auf der anderen Seite gibt es bereits Pilotprojekte, mit denen die Instandhaltung der Loks optimiert und Ausfälle verringert werden. Im Programm „Zukunft Bahn" steuern wir konsequent auf 100% Anlagen- und Fahrzeugverfügbarkeit zu. Im Ergebnis sind die Fahrplanungen robuster und deutlich weniger störanfällig.
Albrecht: Big Data spielt eine zentrale Rolle. Im Zuge der Digitalisierung werden mehr und mehr Daten erzeugt, z.B. Sensordaten aus Infrastrukturanlagen oder vom rollenden Material. Wenn wir diese in geeigneter Weise verknüpfen, können wir große Mehrwerte erzielen und die Servicequalität für unsere Kunden verbessern.
CINTONA: Sie haben zum Thema „Digitale Bahn und Big Data“ referiert. Worum ging es?
Albrecht: Das Thema "Big Data" ist im DB-Konzern tatsächlich angekommen und sowohl strategisch als auch organisatorisch verankert. Dies ist zum großen Teil auch unserer Community-Arbeit zu verdanken. Damit meine ich die Vernetzung im gesamten Konzern und der Austausch von Best Practices im Bereich Big Data. Darüber hinaus bieten wir aus unserem virtuellen Big Data Center Analyse-Know-how und IT Data Services an. Dieses Start-Setup ist im Konzern positiv aufgenommen worden.
CINTONA: Wo sehen Sie die größten Probleme bei der Umsetzung der digitalen Transformation?
Albrecht: Eine große Herausforderung ist auf jeden Fall, den in einzelnen Proof of Values oder Proof of Concepts erkannten Mehrwert dann auch wirklich produktiv umzusetzen, damit wir im operativen Geschäft davon profitieren können.
CINTONA: Was hat Sie positiv überrascht?
Albrecht: Positiv überrascht hat mich das enorme Interesse an Big Data-Themen und die Bereitschaft über alle Ebenen und Geschäftsfelder hinweg hier etwas zu bewegen.
CINTONA: Welche Entwicklungsansätze verfolgen Sie bei Ihrer Big Data Roadmap?
Albrecht: Eines unserer Kernthemen für die nächste Zeit ist der Know-how-Aufbau im gesamten Konzern. Es genügt nicht, das Thema Big Data in den Centers of Excellence zu konzentrieren, sondern es muss auch in den Fachbereichen etabliert werden. Denn dort entstehen die besten Ideen, was die Daten wert sind und wie man an die Werte herankommen kann. Ein weiterer Baustein wird eine geeignete Plattform sein, um verschiedenartige Daten aus unterschiedlichen Bereichen miteinander verknüpfen zu können.
CINTONA: Wenn Sie Managern, die Big Data Projekte angehen möchten, drei Ratschläge geben müssten, wie würden diese lauten?
Albrecht:
1. Gehen Sie nach dem Fail-Fast-Ansatz vor. Das haben auch andere Referenten des Strategiedialogs betont. Starten Sie unkompliziert und pragmatisch ohne Projektaufsatz und erreichen Sie möglichst schnell den Punkt, an dem man sieht, ob das Weitermachen lohnt oder nicht.
2. Bringen Sie dabei alle Beteiligten zusammen, d.h. Kollegen aus den Fachbereichen, Daten-Analysten und IT-Experten.
3. Kommunizieren Sie die Ergebnisse und Erkenntnisse. Schreiben Sie Success Stories, damit sich Big Data viral im Unternehmen verbreitet.
CINTONA: Die aktuelle Transformation mit Themen wie Big Data, Industrie 4.0 oder Künstliche Intelligenz hat Auswirkungen auf die Organisation. Vor welchen Herausforderungen stehen die Mitarbeiter und wie reagieren Sie darauf?
Albrecht: Die Deutsche Bahn hat im Zuge der Digitalisierung eigene 4.0-Initiativen ins Leben gerufen und Labs gegründet, die von Natur aus agiler und flexibler agieren können als der klassische Großkonzern. Hierzu zählt bei der DB auch die Intensivierung der Zusammenarbeit mit Startups. Kreative Arbeitsweisen treffen hier mit Eisenbahnwissen zusammen und diese Kombinationen setzen ganz neue Impulse. Nicht von ungefähr hat die DB auf der CeBIT 2016 ihren Messestand in der Startup-Halle SCALE11 platziert. Die Mitarbeiter sollten sich offen gegenüber diesen Ansätzen zeigen.
CINTONA: Big Data und Predictive Analytics stehen noch am Anfang. Wie schätzen Sie die künftige Entwicklung und die Potenziale für die Deutsche Bahn ein?
Albrecht: Bei der Deutschen Bahn hat Predictive Maintenance momentan einen hohen Stellenwert. Erste Ansätze zeigen, dass sich Weichenstörungen und dadurch bedingte Verspätungen reduzieren lassen. Auf der anderen Seite gibt es bereits Pilotprojekte, mit denen die Instandhaltung der Loks optimiert und Ausfälle verringert werden. Im Programm „Zukunft Bahn" steuern wir konsequent auf 100% Anlagen- und Fahrzeugverfügbarkeit zu. Im Ergebnis sind die Fahrplanungen robuster und deutlich weniger störanfällig.
