Datum
04.11.2024
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Im letzten Beitrag habe ich bereits die besondere Methodik des Projekts beleuchtet. Dabei stand stets die enge Zusammenarbeit mit den Nachhaltigkeitsexperten des Unternehmens im Mittelpunkt, bei der wir uns auf dessen fachliche Analyse- und Reporting-Anforderungen konzentrierten. Im Gegensatz zu traditionellen IT-Projekten stand hier weniger die Diskussion über technische Funktionen im Vordergrund, sondern die Ausrichtung auf den größtmöglichen Mehrwert im Nachhaltigkeits-Reporting.
Iterativer Prozess bei der Umsetzung
Obwohl die fachlichen Anforderungen frühzeitig dokumentiert waren, gestaltete sich die finale Abstimmung der „Master Data Matrix“ komplexer als erwartet. Interne Abstimmungen führten zu einer ständigen Weiterentwicklung der Dokumentation und immer wieder mussten neue Abhängigkeiten geklärt werden. Diese verlangten eine wiederholte Überarbeitung von Hierarchien und Strukturen bei „Locations“, „Accounts“, „Account Styles“, „Data Types“ und „Data Type Categories” innerhalb von Envizi, bis schließlich der finale Konfigurationsplan zur Freigabe eingereicht werden konnte. Anfang August konnten wir diesen Task abschließen und Envizi durch die technischen Expert:innen der IBM final konfiguriert werden.
Erkenntnis 1: Eine klare Kommunikation und das umfassende Verständnis der Envizi-Terminologie im Projektteam waren ausschlaggebend für den Erfolg.
- „Locations“: Wir definieren Hierarchien und deren Auswirkungen auf das Reporting und die Analysen, z.B. Firmenstruktur, Geografische Strukturen, Produktlinien, aber auch künstliche Reporting-Strukturen
- „Accounts“, „Account Styles“, „Data Types“ und „Data Type Categories”: Wir spezifizieren zu speichernde Datenpunkte, inkl. der Zuordnung zu Scopes nach GHG.
- „Emission Factors“: Envizi stellt in seiner Anwendung ein umfangreiches Set von vordefinierten Emissionsfaktoren bereit, mit der die Eingaben z.B. in CO²-Äquivalente umgerechnet werden kann, aber nicht für JEDEN Anwendungsfall. Bei unserem Kunden ist die Aufnahme von „custom managed factors“ für die Inhaltsstoffe von Reinigungsmitteln relevant. In der Praxis zeigt sich, dass die Beschaffung der notwendigen Information nicht ganz leicht ist.
Envizi bietet eine Vielzahl von vordefinierten Möglichkeiten, die individuell ausgewählt werden müssen.
Herausforderungen bei der Datenintegration in Envizi
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Parallel zur Konfiguration haben wir die Integration der Datenquellen für Envizi vorbereitet, wobei wir zwischen historischen Daten („Historical Data Load“) und laufenden Daten („Ongoing Data Load“) unterschieden haben. Historische Daten sollten in einem festgelegten Format gesammelt und importiert werden, während laufende Daten kontinuierlich über Schnittstellen bereitgestellt werden. Die größte Herausforderung lag in der Abstimmung der Herkunft und des Formats der Daten, da viele Quellen schwer zugänglich waren oder nicht den Anforderungen des neuen Systems entsprachen. Einige Daten mussten wir mühsam manuell erfassen oder umformatieren. Um den Aufwand zu reduzieren, wurde bereits im Vorfeld beschlossen, vorerst auf automatisierte Schnittstellen zu verzichten.
Trotz enger Zusammenarbeit mit den Fachabteilungen des Unternehmens konnten wir bis zum Projektabschluss nicht alle notwendigen Daten aus verschiedenen Ländern und Abteilungen beschaffen. Besonders bei komplexeren Datenstrukturen war maschinelle Unterstützung notwendig, um die Daten in das passende Format zu bringen. Diese Schwierigkeiten führten letztlich zu Verzögerungen, sodass wir die Fertigstellung des Systems auf Mitte September verschieben mussten.
Erkenntnis 2: Klare Deadlines und Absprachen des gesamten Projektteams sind entscheidend, um Verzögerungen zu minimieren und das Projekt termingerecht abzuschließen.
Übergabe und Schulungen als fester Bestandteil des Projektplans
Parallel zur Datenintegration haben wir nach einem mit Tasks und Vorlagen definierten Projektplan Schulungen für Administratoren und Endnutzer durchgeführt. Diese Schulungen ermöglichten es dem Team des Kunden, die restlichen Datenlieferungen selbstständig abzuwickeln. Am 25. September 2024 fand schließlich die offizielle Übergabe des Systems statt. Neben der technischen Übergabe haben wir alle notwendigen Maßnahmen getroffen, um den Support durch den IBM Helpdesk sicherzustellen.
Alle wichtigen Erkenntnisse im Überblick:
Wissensvermittlung und Kommunikation
Realistische Planung und Dokumentation
Konstante Teamzusammensetzung
Mit diesen Erkenntnissen schließen wir unser ESG-Tagebuch ab. Bei Fragen rund um Envizi oder andere ESG-Themen stehe ich Ihnen jederzeit zur Verfügung!
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Strategische Bedeutung von APIs in digitaler Transformation
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DevOps und APIOps in der Praxis: Best Practices
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Given/When/Then und ATDD - Eine Win-Win-Win-Situation!?
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Optimierung von Serverless Funktionen
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Grafana Loki: Die nächste Generation des Log-Managements
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Roadmap zu digitalen Produkten
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Bestandteile und Dienste einer API Plattform
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Unterschätzte Vielschichtigkeit – API-Management
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DevOps? Warum APIOps der nächste logische Schritt ist
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