Kundenreferenz
LNER – Kennzahlen
Branch: Transport
Abteilung: Analytik
Region: Großbritannien
21 Millionen
Passagiere pro Jahr
150
Zugverbindungen pro Tag
Die London North Eastern Railway (LNER) kennt sich damit aus, Millionen von Fahrgästen effizient von A nach B zu befördern, und das gilt auch für Millionen weiterer Datenpunkte.
Die britische Bahngesellschaft befördert über 21 Millionen Passagiere pro Jahr, mit etwa 150 Zugverbindungen pro Tag und fünf Zügen pro Stunde, die zu wichtigen Zielen in ganz England und Schottland fahren.
Das sind eine Menge Züge, die es auf Kurs zu halten gilt. Rob Taylor, Business Analysis Manager bei LNER, hilft dem Unternehmen, Erkenntnisse zu gewinnen, die LNER in der schnelllebigen Bahnbranche auf dem Laufenden halten und flexibel machen.
Umleitung der Datenstrategie: Von begrenzten Tabellenkalkulationen zu umfangreichen Visualisierungen
Das Analyseteam von LNER begann seine Arbeit mit Excel und einem Analysten, der manuelle Analysen und Berichte erstellte, die auf die 65.000 Zeilen des Tabellenformats beschränkt waren. Die Daten wurden nur wöchentlich aktualisiert und waren hochgradig aggregiert – was bedeutete, dass das LNER-Team nicht über die detaillierten Echtzeitinformationen verfügte, die es benötigte, um proaktiver auf eine sich schnell verändernde Branche zu reagieren.
LNER führte dann Tableau ein, um die Visualisierung zu unterstützen und Erkenntnisse leichter zugänglich zu machen. Taylor stellte fest, dass Tableau Beschäftigten, die weniger datenaffin sind, geholfen hat, sich stärker für Datenergebnisse zu interessieren.
„Mit Tableau konnten wir ihnen die Daten wirklich visuell zeigen und ihnen die Möglichkeit geben, zu verstehen, was sie sehen und welche Änderungen sie vornehmen müssen,“ so Taylor.
Tableau brachte jedoch neue Herausforderungen mit sich: Je mehr sich die Mitarbeiter:innen mit den Daten beschäftigten, desto mehr Fragen kamen auf und desto tiefere Einblicken wünschten sie sich (ein gutes Problem, wenn ein Unternehmen seine Analysekompetenz verbessert). LNER benötigte eine Analyseplattform, die diese fundierteren Fragen beantworten konnte.
Alteryx Designer und Server: Die Lokomotive, die den Zug antreibt
LNER entschied sich für Alteryx aufgrund seiner Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, unterschiedliche Datentypen zu erfassen und komplexe analytische Herausforderungen zu meistern. Mit der einfachen Anbindung an Tableau stellt Alteryx die perfekte Ergänzung dar: LNER kann die Leistungsfähigkeit von Alteryx nutzen, um Daten zu ermitteln, vorzubereiten, zusammenzuführen, anzureichern und zu analysieren, bevor Erkenntnisse mit optisch ansprechenden Tableau-Visualisierungen umfassend geteilt werden.
Wenn man sich den Datenprozess als Zug vorstellt, ist Tableau der Triebwagen, der die Passagiere befördert, während Alteryx die leistungsstarke Lokomotive zur Erfassung, Transformation und Analyse ist.
„Das hat das Geschäft massiv verändert", so Rob Taylor. „Alteryx ist die Schaltzentrale hinter den Kulissen, wie unser Team es nennt, denn es gibt uns die Möglichkeit, alles, was wir tun wollen, selbst zu steuern.“
Taylor begann schon bald, die positiven Auswirkungen auf das Geschäft zu sehen. Da Alteryx die ETL-Einschränkungen beseitigt und eine enorme Zeitersparnis ermöglicht hat, konnte das Team von wöchentlichen zu täglichen Berichten übergehen – und das mit besseren Erkenntnissen.
„Wir erhielten eine größere Detailtiefe, mehr und häufigere Daten, und es war für die Leute einfacher, Dinge zu vergleichen und Antworten auf ihre Fragen zu erhalten,“ so Taylor.
Aber auch hier gab es mehr Leute, die Daten konsumierten, was zu mehr Fragen und mehr Nachfrage nach schnellen Ergebnissen führte. Der nächste logische Schritt war daher die Anschaffung von Alteryx Server. Server ermöglichte es dem LNER-Team, viele der manuell ausgeführten Prozesse zu automatisieren, einschließlich der automatischen Bereinigung und Aktualisierung von Daten.
„Die Analyse wurde erstellt und an das Team übermittelt, noch bevor die Analysten überhaupt ins Büro kamen“, erzählt Taylor.
3 Gründe, warum sich LNER für Alteryx und Tableau entschieden hat
End-to-End-Stack
Alteryx sorgt für eine einfache Verbindung mit Tableau, um die Ergebnisse auszugeben, sodass die Daten nahtlos transformiert und die Ergebnisse visualisiert werden können.
Vielseitigkeit
Alteryx Designer bietet eine breite Palette an Tools, die das Team für kreative Problemlösungen und innovative Anwendungsfälle benötigt, mit denen dann in Tableau aussagekräftigere Berichte generiert werden.
Entscheidungsunterstützung
Alteryx demokratisiert den Analyseprozess und Tableau macht Erkenntnisse leichter verständlich – so werden mehr Teammitglieder für die datengestützte Entscheidungsfindung gewonnen.
Von Türsensoren zu Tableau-Dashboards in wenigen Minuten
Rob Taylor hat viele kreative Möglichkeiten gefunden, Alteryx und Tableau zu kombinieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Ein aktuelles Beispiel für die innovativen Anwendungsfälle, die LNER mit Alteryx angeht, ist die Analyse von Türsensordaten.
Als zukunftsorientiertes Bahnunternehmen hat LNER Technologien eingeführt, die seine Fähigkeit zur Informationserfassung verbessern, wie z. B. Hightech-Züge von Hitachi, die es ermöglichen, IoT-Daten zu sammeln.
LNER verfügt über Sensoren an den Außen- und Innentüren, die den Fahrgastfluss anzeigen, wenn sie in den Zug ein- und aussteigen oder von einem Waggon zum anderen gehen. Die Daten werden jedes Mal gesendet, wenn ein Zug den Bahnhof verlässt, und die JSON-Rohdatei wird an einen AWS S3-Bucket geschickt.
Das Team hat drei Designer-Workflows eingerichtet, die Tools wie Amazon S3 Upload und Tableau Output sowie benutzerdefinierte Makros nutzen. Die Workflows prüfen, ob eine Datei neu ist, bringen sie in ein brauchbares Format, verknüpfen die Dateien mit zusätzlichen Datenquellen wie Zugtypen und Buchungen und übertragen sie an Tableau Server.
Die Alteryx Workflows wandeln die JSON-Daten von ungeordnetem, halbstrukturiertem, unlesbarem Text in intelligente, interaktive Visualisierungen in Tableau um, wie z. B. eine Routenkarte mit farbigen Punkten, die den Status der einzelnen Stationen anzeigen.
Mit diesem Prozess kann LNER die Tableau-Visualisierungen alle paar Minuten aktualisieren und dem LNER-Personal auf einen Blick die Informationen geben, die es benötigt, um Maßnahmen zu ergreifen – wie z. B. die Verteilung der Fahrgäste auf dem Bahnsteig, je nachdem, welche Waggons wie voll sind. Dies ist besonders hilfreich, um die strengen Zeitpläne für die Züge einhalten zu können. Eine Zunahme der Verspätungen kann Tausende von Pfund kosten!
„Die Möglichkeit, einen Alteryx Workflow zu haben, der alle fünf Minuten mit den neuesten Daten aktualisiert werden kann, direkt an Tableau überträgt und Tableau mit diesen Live-Daten füttert, bedeutet für uns einfach, dass die Mitarbeiter und Teams in der Lage sind, Entscheidungen im Zweifelsfall in Echtzeit zu treffen,“ so Taylor.
Unterstützung der Ticketkontrolle bei 200 km/h
Hier ist ein weiteres Beispiel, das Rob Taylor „Ticketkontrolle bei 200 Stundenkilometer" nennt, denn so schnell können die Züge der LNER fahren. LNER hat Gastfahrkarten, die an Personen vergeben werden, die z. B. Arbeiten für LNER ausführen oder mit LNER-Zügen zu einem Büro fahren.
Vor der Erstellung eines Prozesses mit Alteryx gab es keine effiziente Möglichkeit, nachzuverfolgen, wer die Fahrkarten nutzte, wie viele Fahrkarten im Umlauf waren oder wie viel es das Unternehmen kostete.
Das Analyseteam nahm sich der Aufgabe an und nutzt Microsoft Forms für die Anforderung von Gastfahrkarten, um die Datenerfassung in einem Standardformat zu erleichtern. Mithilfe eines Designer-Workflows zieht das Team die Formulardaten ein, analysiert sie, kombiniert sie mit anderen relevanten Daten wie Datumsangaben und verknüpft Genehmigungen mit den entsprechenden Details zu den Gastfahrkarten, bevor es die Informationen an Tableau ausgibt.
Das Zugpersonal kann auf einen Link zu Tableau klicken, wodurch die PDF-Datei mit der unterschriebenen Genehmigung geöffnet wird, in der die Details der Gastfahrkarte angezeigt werden. Dank Alteryx und Tableau können LNER-Mitarbeiter:innen direkt von ihren Mobilgeräten aus auf Informationen zugreifen, eine falsche Verwendung der Gastfahrkarte verhindern und Fragen von Passagieren beantworten – und das alles bei einer Geschwindigkeit von 200 Stundenkilometern.
Nächster Halt: Erkundung neuer Anwendungsfälle mit Data Science und Machine Learning
Das LNER-Team befasst sich ständig mit weiteren datenwissenschaftlichen Anwendungsfällen wie Prognosen und Geoanalysen. LNER deckt ein riesiges geografisches Gebiet mit einem breiten Spektrum an Stationen in England und Schottland ab, und Rob Taylor möchte herausfinden, wie das Team räumliche Erkenntnisse von Alteryx nutzen könnte, um GPS-Daten zu erkunden. LNER hat außerdem ein neues Machine-Learning-Team, das sich mit Alteryx vertraut machen kann.
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