{"id":12251,"date":"2025-10-22T14:10:25","date_gmt":"2025-10-22T12:10:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datamart.de\/project\/anwenderbericht-stuttgarter-strassenbahnen\/"},"modified":"2025-10-27T15:24:04","modified_gmt":"2025-10-27T14:24:04","slug":"anwenderbericht-stuttgarter-strassenbahnen","status":"publish","type":"avada_portfolio","link":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-stuttgarter-strassenbahnen\/","title":{"rendered":"Anwenderbericht Stuttgarter Stra\u00dfenbahnen"},"content":{"rendered":"<div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container has-pattern-background has-mask-background nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-padding-top:0%;--awb-padding-bottom:0%;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:1320.8px;margin-left: calc(-4% \/ 2 );margin-right: calc(-4% \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_3_4 3_4 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:75%;--awb-margin-top-large:25px;--awb-spacing-right-large:2.56%;--awb-margin-bottom-large:25px;--awb-spacing-left-large:2.56%;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:1;--awb-spacing-right-medium:1.92%;--awb-spacing-left-medium:1.92%;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:1;--awb-spacing-right-small:1.92%;--awb-spacing-left-small:1.92%;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-title title fusion-title-1 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-top-small:8px;--awb-margin-right-small:0px;--awb-margin-bottom-small:16px;--awb-margin-left-small:0px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.26;\"><span style=\"font-size: 1em; background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Verkehrsunternehmen stellt bestehendes Data <\/span><span style=\"font-size: 1em; background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Warehouse f\u00fcr mehr Qualit\u00e4t und Effizienz sowie <\/span><span style=\"font-size: 1em; background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">besseren Kundenservice neu auf<\/span><\/h2><\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-2 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-four\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-custom_color_4);--awb-margin-top-small:8px;--awb-margin-right-small:0px;--awb-margin-bottom-small:16px;--awb-margin-left-small:0px;\"><h4 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:22;line-height:1.34;\"><div><b style=\"font-size: 1em; background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Die Stuttgarter Stra\u00dfenbahnen AG (SSB) macht gemeinsam mit DATA MART Consulting aus ihrem bestehenden Data Warehouse eine zukunftsf\u00e4hige und hocheffiziente L\u00f6sung zur Verbesserung aller Unternehmensabl\u00e4ufe.<\/b><\/div><\/h4><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-1\"><p><b style=\"background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Als einer der gr\u00f6\u00dften und innovativsten Nahverkehrsbetriebe Deutschlands sorgt die SSB t\u00e4glich f\u00fcr zuverl\u00e4ssige Mobilit\u00e4t in der Landeshauptstadt. Damit tr\u00e4gt sie entscheidend zur Lebensqualit\u00e4t der Menschen und zur Funktionsf\u00e4higkeit der Stadt bei. <\/b><\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-2\"><p><span style=\"background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Mit insgesamt 67 Linien \u2013 darunter 50 Buslinien mit 271 Fahrzeugen und 17 Stadtbahnlinien mit 230 Schienenfahrzeugen \u2013 deckt die SSB ein Streckennetz von 863 Kilometern ab. Erg\u00e4nzt wird das Angebot durch ein flexibles On-Demand-System, das moderne Mobilit\u00e4tsbed\u00fcrfnisse optimal unterst\u00fctzt. <\/span><\/p>\n<p>Das Unternehmen transportiert mit seinen Bussen und Bahnen aktuell t\u00e4glich durchschnittlich rund 616.700 Menschen und erzielte 2024 Einnahmen in H\u00f6he von EUR 202,4 Millionen. Die SSB besch\u00e4ftigt aktuell rund 3.725 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Aufgrund ihrer Gr\u00f6\u00dfe und der unterschiedlichen Anforderungen in ihren verschiedenen Dienstleistungsbereichen ist die strukturierte Erfassung sowie Verarbeitung von Daten f\u00fcr die SSB \u00e4u\u00dferst wichtig. Daher hatte das Unternehmen bereits 1999 basierend auf Produkten unterschiedlicher Anbieter ein Data Warehouse (DWH) eingef\u00fchrt, das seither von vielen Unternehmensbereichen in unterschiedlicher Auspr\u00e4gung genutzt wird.<\/p>\n<p><span style=\"background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Das DHW der SSB liefert einen essenziellen Wertbeitrag zur Unternehmens- und Bereichssteuerung sowie die Erreichung der strategischen Ziele. Um die jeweils ben\u00f6tigten Anforderungen abzudecken, wurden seit der Einf\u00fchrung des Data Warehouses dessen Inhalte und die jeweiligen Verarbeitungsprozesse immer wieder erg\u00e4nzt. Dennoch entsprachen die Datenstrukturen zunehmend nicht mehr dem aktuellen Stand der Technik, einige Bereiche der urspr\u00fcnglichen DWH-Architektur wurden dar\u00fcber hinaus vom jeweiligen Hersteller nicht mehr unterst\u00fctzt <\/span>.<\/p>\n<p><b style=\"background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Externe Unterst\u00fctzung n\u00f6tig<\/b><\/p>\n<p><span style=\"background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Aufgrund einer technischen und fachlichen Analyse entschied sich die SSB daher daf\u00fcr, ein neues und zukunftsf\u00e4higes Data Warehouse auf Basis von Microsoft-Technologien aufzubauen. Damit das neue Data Warehouse alle wesentlichen Anforderungen der Unternehmensbereiche der SSB auch weiterhin erf\u00fcllen kann, musste das Datenmodell an eine neue Datenarchitektur angepasst werden. Daf\u00fcr musste die Datenspeicherung und -verwaltung auf Basis der heutigen technischen M\u00f6glichkeiten neu aufgesetzt sowie in der Folge vollst\u00e4ndig neu entwickelt werden. Um das damit verbundene Arbeitsvolumen effizient und schnell genug bew\u00e4ltigen zu k\u00f6nnen sah die SSB es als erforderlich an, in Erg\u00e4nzung ihres internen IT-Teams auf externe Unterst\u00fctzung zur\u00fcckzugreifen. <\/span><\/p>\n<p><b style=\"background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">DATA MART \u00fcberzeugte im Auswahlverfahren<\/b><\/p>\n<p><span style=\"background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Die zu vergebenen Beratungsleistungen wurden in mehrere Schritte unterteilt:<br \/>\n<\/span><span style=\"background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Einf\u00fchrung einer neuen IT-Infrastruktur, Entwicklung neuer Datenmodelle, <\/span><span style=\"background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Prozessoptimierungen sowie die nahtlose und unterbrechungslose Migration des alten Data Warehouses auf die neue L\u00f6sung.<\/span><\/p>\n<p>Um auch w\u00e4hrend der Umstellung einen stabilen Betrieb des neuen Systems zu gew\u00e4hrleisten, musste die neue L\u00f6sung m\u00f6glichst schnell eingef\u00fchrt werden. Au\u00dferdem sollte eine einzige L\u00f6sung alle Anforderungen und Teilbereiche des gesamten Unternehmens von Controlling \u00fcber Planung, Finanzen und SAP-Einbindung bis hin zu Fahrpl\u00e4nen der Stadtbahn und Kilometer- oder Fahrgastauswertungen abdecken.<\/p>\n<p>Um die f\u00fcr das Gesamtprojekt n\u00f6tige Unterst\u00fctzungsleistung variabel und gegebenenfalls auch kurzfristig anfordern zu k\u00f6nnen, sollten die jeweils n\u00f6tigen Bestellungen auf Basis von Meilensteinen oder Paketen abgeschlossen werden. In diesen Unterteilungen wurden die jeweiligen Anforderungsprofile f\u00fcr jeden Teilabschnitt mit allen Aufgaben der Unterst\u00fctzungsleistung sowie ein Festpreis definiert. Ferner wurde beschrieben, welche internen Prozesse der SSB einzuhalten sind. Im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlprozesses wurde auch ein Testbeispiel zur Bearbeitung genannt. DATA MART Consulting \u00fcberzeugte im Auswahlverfahren sowohl mit seinen Antworten auf die Fragestellungen sowie durch seine L\u00f6sung f\u00fcr das Testbeispiel und gleichzeitig auch durch das Preis-Leistungs-Verh\u00e4ltnis seines Angebots.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-image-element\" style=\"--awb-aspect-ratio: 100 \/ 33;--awb-object-position:52% 89%;--awb-caption-title-font-family:var(--h2_typography-font-family);--awb-caption-title-font-weight:var(--h2_typography-font-weight);--awb-caption-title-font-style:var(--h2_typography-font-style);--awb-caption-title-size:var(--h2_typography-font-size);--awb-caption-title-transform:var(--h2_typography-text-transform);--awb-caption-title-line-height:var(--h2_typography-line-height);--awb-caption-title-letter-spacing:var(--h2_typography-letter-spacing);\"><span class=\" fusion-imageframe imageframe-none imageframe-1 hover-type-none has-aspect-ratio\"><img decoding=\"async\" width=\"1800\" height=\"801\" title=\"\u00d6komobil Bus Stadtbahn\" src=\"https:\/\/www.datamart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Oekomobil-Bus-Stadtbahn-20200217_PKa_C01_0100-Std-Web.jpg\" data-orig-src=\"https:\/\/www.datamart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Oekomobil-Bus-Stadtbahn-20200217_PKa_C01_0100-Std-Web.jpg\" class=\"lazyload img-responsive wp-image-12220 img-with-aspect-ratio\" data-parent-fit=\"cover\" data-parent-container=\".fusion-image-element\" alt srcset=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%271800%27%20height%3D%27801%27%20viewBox%3D%270%200%201800%20801%27%3E%3Crect%20width%3D%271800%27%20height%3D%27801%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-srcset=\"https:\/\/www.datamart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Oekomobil-Bus-Stadtbahn-20200217_PKa_C01_0100-Std-Web-200x89.jpg 200w, https:\/\/www.datamart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Oekomobil-Bus-Stadtbahn-20200217_PKa_C01_0100-Std-Web-400x178.jpg 400w, https:\/\/www.datamart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Oekomobil-Bus-Stadtbahn-20200217_PKa_C01_0100-Std-Web-600x267.jpg 600w, https:\/\/www.datamart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Oekomobil-Bus-Stadtbahn-20200217_PKa_C01_0100-Std-Web-800x356.jpg 800w, https:\/\/www.datamart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Oekomobil-Bus-Stadtbahn-20200217_PKa_C01_0100-Std-Web-1200x534.jpg 1200w, https:\/\/www.datamart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Oekomobil-Bus-Stadtbahn-20200217_PKa_C01_0100-Std-Web.jpg 1800w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, (max-width: 640px) 100vw, 1200px\" \/><\/span><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-3\" style=\"--awb-margin-top:30px;\"><p><b style=\"background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Gemeinsames Team<\/b><\/p>\n<p>F\u00fcr die Einf\u00fchrung ihrer neuen Data Warehouse-L\u00f6sung stellte die Stuttgarter Stra\u00dfenbahnen AG ein eigenes Projekt-Team aus Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Bereiche IT, Controlling und Marketing zusammen. Diese entwickelten gemeinsam mit den Experten von DATA MART Consulting die Architektur der neuen Datenl\u00f6sung.<\/p>\n<p>In einem ersten Schritt entwarfen die Fachleute zun\u00e4chst drei kleinere Prototypen f\u00fcr Teilbereiche des neuen Data Warehouse.<br \/>\n<span style=\"background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Diese basierten auf dem Vertriebssystem PATRIS, der SAP-Plattform sowie verschiedenen dateibasierten Inhalten einzelner Unternehmensbereiche innerhalb der SSB. Das n\u00f6tige Know-how f\u00fcr die L\u00f6sungen wurde vom Projekt-Team gemeinsam mit DATA MART erarbeitet und auf interne Mitarbeiter verteilt. <\/span><\/p>\n<p>Vor dem Rollout f\u00fchrte DATA MART Consulting eine gro\u00dfe Power BI-Schulung f\u00fcr zun\u00e4chst 60 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aller relevanten Fachbereiche durch. Dabei wurden Testdaten, aber auch bereits echte Data Marts verwendet. Anschlie\u00dfend gaben die geschulten Fachleute ihr Wissen innerhalb ihrer Abteilungen weiter.<\/p>\n<p><b>Mehr Effizienz und Qualit\u00e4t<\/b><\/p>\n<p>F\u00fcr eine \u00dcbergangszeit liefen das alte und neue Business Intelligence (BI)-System jeweils parallel, die jeweiligen L\u00f6sungen wurden flie\u00dfend implementiert. Mittlerweile arbeiten die Stuttgarter Stadtbahnen nahezu komplett mit dem neuen System und profitieren von seiner Leistungsf\u00e4higkeit. Es verf\u00fcgt \u00fcber eine vollst\u00e4ndig neue Benutzeroberfl\u00e4che und bietet dar-\u00fcber hinaus unter anderem ein \u00fcbergreifendes fachliches Kennzahlenmodell, Self-Service BI, ad-hoc-Analysen und eine Vielzahl neuer Auswertungen sowie grafischer Darstellungsm\u00f6glichkeiten. Die Anzahl der dem Data Warehouse zugrunde liegenden Datenw\u00fcrfel konnte durch die Konsolidierung bestehender Datenmodelle deutlich reduziert werden \u2013 von urspr\u00fcnglich rund 50 auf nunmehr 15. Aktualisierungen neuer Inhalte, die fr\u00fcher teilweise eine ganze Nacht dauerten, sind mittlerweile binnen 20 Minuten abgeschlossen. Da alle Unternehmenskennzahlen schneller und besser aufbereitet vorliegen, kann die SSB zuk\u00fcnftig datenbasierte Unternehmensentscheidungen besser und schneller treffen.<\/p>\n<p>\u201eDank der Beratung durch DATA MART haben wir in das neue Data Warehouse erweiterte Datenqualit\u00e4tspr\u00fcfungen eingebaut. Diese steigerten die Qualit\u00e4t unserer Datenauswertung erheblich und trugen gleichzeitig zur Stabilit\u00e4t des Gesamtsystems bei\u201c, sagt Alexander Laible, Leiter des Projekt-Teams der SSB. \u201eDies ist sehr wichtig f\u00fcr unser Serviceziel, unseren Kundinnen und Kunden die bestm\u00f6gliche Transportdienstleistung zu bieten.\u201c<\/p>\n<p><b>Begeisterte Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter<\/b><\/p>\n<p>Grundlage des aktuellen Systems ist eine neue, mit Unterst\u00fctzung von DATA MART Consulting entwickelte hybride Microsoft-Architektur, die teilweise in der Cloud und teilweise im Unternehmen angesiedelt ist. Dank DATA MART ist das gesamte Data Warehouse voll zukunftsf\u00e4hig. Es kann auch w\u00e4hrend des laufenden Betriebs erweitert und aktualisiert werden, ein sp\u00e4terer vollst\u00e4ndiger Wechsel in die Cloud ist problemlos m\u00f6glich.<\/p>\n<p>Das Projekt-Team hatte die Notwendigkeit der Data Warehouse-Umstellung bereits fr\u00fchzeitig umfassend kommuniziert. Da der Handlungsbedarf \u00fcberzeugend dargelegt und akzeptiert wurde, war die Resonanz der Belegschaft durchweg positiv. Es entstand eine eigene Community innerhalb der SSB, die auch neue Ideen f\u00fcr das zuk\u00fcnftige System beisteuerte. Durch das <span style=\"background-color: rgba(0, 0, 0, 0);\">Einbinden aller notwendigen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in die Abl\u00e4ufe, auch durch teilweise informelle \u201eon-the-Job&#8221;- Einweisungen durch die von DATA MART geschulten Fachleute, ist eine Vielzahl von Mitarbeitenden der SSB auch nach der Umstellung an Bord und arbeitet gerne und aus \u00dcberzeugung mit dem neuen System.<\/span><\/p>\n<\/p>\n<p><b>Erfolgreiche Zusammenarbeit wird fortgesetzt<\/b><\/p>\n<p>\u201eDATA MART Consulting hat alle Projektschritte individuell, konstruktiv und mit hoher Qualit\u00e4t begleitet \u2013 und das immer in einem Dialog auf Augenh\u00f6he\u201c, sagt IT-Projektleiter Alexander Laible. \u201eDadurch wurden alle Phasen der Umstellung unseres Data Warehouse schnell und effizient umgesetzt. Erkannte Probleme wurden gemeinsam beschrieben und gel\u00f6st, teilweise durch spezifisch entwickelte Berichte und Formeln. Zusammen haben wir so die bestm\u00f6gliche L\u00f6sung in einer bemerkenswert kurzen Zeit geschaffen.\u201c<\/p>\n<p>Nach dem erfolgreichen Abschluss des aktuellen Projekts setzt die Stuttgarter Stra\u00dfenbahnen AG ihre Zusammenarbeit mit DATA MART Consulting fort. Im Mittelpunkt der weiteren Partnerschaft steht zun\u00e4chst die Auslagerung weiterer Abl\u00e4ufe des Data Warehouse in die Cloud sowie eine KI-unterst\u00fctze-L\u00f6sung f\u00fcr \u201ePredictive Maintenance\u201c, also die vorausschauende Vorhersage von Wartungen und m\u00f6glichen St\u00f6rungen.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-image-element\" style=\"--awb-caption-title-font-family:var(--h2_typography-font-family);--awb-caption-title-font-weight:var(--h2_typography-font-weight);--awb-caption-title-font-style:var(--h2_typography-font-style);--awb-caption-title-size:var(--h2_typography-font-size);--awb-caption-title-transform:var(--h2_typography-text-transform);--awb-caption-title-line-height:var(--h2_typography-line-height);--awb-caption-title-letter-spacing:var(--h2_typography-letter-spacing);\"><span class=\" fusion-imageframe imageframe-none imageframe-2 hover-type-none\"><img decoding=\"async\" width=\"1800\" height=\"1200\" title=\"Plakat Imagekampagne Marienplatz\" 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