Die Fakten


Leiter der BU in Deutschland:          Lars von Glahn
Relevante Teamgröße:                     400
Branchen-Fokus:                               Banken, Versicherungen, Life Science, Manufacturing, Logistics, Energy & Utilities, Communication
Vertreten an diesen Standorten:      Hamburg, Frankfurt, München, Duisburg, Wolfsburg

Über die Abteilung

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Innerhalb des Cognizant Digital Business bietet Cognizant-AIA („Artificial Intelligence & Analytics“) fortschrittliche Datenerfassungs- und Datenverwaltungskompetenz sowie Funktionen und Lösungen mit Hilfe künstlicher Intelligenz, mit denen Kunden innerhalb der eigenen Customer Journey hochgradig personalisierte digitale Lösungen, Produkte und Dienstleistungen erstellen können. Unsere AI-Lösungen gewinnen Erkenntnisse aus Daten, um Entscheidungen zu treffen, die Betriebseffizienz zu verbessern und Kosten zu senken. Wir wenden evolutionäre KI-, Konversations-KI- und Entscheidungsunterstützungslösungen an, die auf „Machine Learning“, „Deep Learning“ und fortschrittlichen Analysetechniken basieren, um unseren Kunden zu helfen, ihre Geschäfts- / IT-Strategie zu optimieren, neue Wachstumsbereiche zu identifizieren und die Konkurrenz zu übertreffen. 
Um mehr zu erfahren: https://www.cognizant.com/ai 
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Lernen Sie Philipp Schumacher kennen 

Bitte beschreibe deine Rolle/Tätigkeit bei Cognizant.

Wie lange arbeitest du schon hier?
Ich arbeite seit Anfang 2017 bei Cognizant.

Wie kamst du zu Cognizant?
Ich habe damals, nach dem Abschluss meines Masters, nach Stellen im Bereich Business Intelligence, Data Analytics, etc. gesucht und bin dabei auf Cognizant gestoßen.

Warum hast du dich für CTS entschieden ?     

Ich habe nach einem Einstieg in einem großen Unternehmen gesucht, welches in vielen verschiedenen Branchen aufgestellt ist. Cognizant hat mich, aufgrund des großen Angebotes an Projekten in Bereichen Business Analytics, Data Science und AI, überzeugt.
Ich arbeite bei Cognizant als Data Analyst im Bereich AIA (Artificial Intelligence & Analytics). Ich erstelle hauptsächlich Business Intelligence Berichte und Dashboards für Kunden aus unterschiedlichen Branchen. Diese Berichte visualisieren wichtige Kennzahlen und ermöglichen die interaktive Erforschung der Daten, um geschäftsrelevante Schlüsse abzuleiten. Neben der Anzeige der Ergebnisse spielt die Aufbereitung der Daten für mich eine wichtige Rolle. Die Daten müssen zuvor u.a. gefiltert, bereinigt und in eine angemessene Struktur gebracht werden.
Was macht CTS „besonders“?
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Cognizant bietet insbesondere für Neueinsteiger viele Möglichkeiten sich zu entwickeln. Durch die offene Kommunikationskultur, ist es leicht kreative Ideen einzubringen.
Bei Cognizant wird Eigeniniative sowohl gefordert als auch gefördert.

Mit welchen Technologien arbeitest du?    
Hauptsächlich Microsoft Power BI im Zusammenhang mit anderen Komponenten aus dem Microsoft AI Stack. Außerdem Python.

In welchem Projekt bist du derzeit tätig?
(Inhalt/Ziel des Projektes, Branche, Technologie, etc.)     Im Moment beschäftige ich mich mit einem Projekt im Bereich Life Science. Dort geht es um den Ausbau einer gegebenen Reporting-Landschaft. Der Kunde verwendet MS Power BI und hat bereits eine Vielzahl von Berichten, die Aspekte über Marktdaten, Rezepte, etc. visualisieren. Meine Aufgabe ist die Realiserung von Sicherheitskriterien. Das soll gewährleisten, dass alle Benutzer nur die für sie vorgesehenen Daten sehen.

Wie kann man sich deine Zusammenarbeit mit Offshore vorstellen?    
Häufig werden Anforderungen eines d
eutschen Kunden für unsere Offshore Kollegen ins Englische übersetzt. Da ich mich in den meisten Fällen mit Datenquellen verbinden muss, um meine Berichte zu erstellen, stimme ich mich bei Bedarf mit den Offshore Kollegen ab, die für die Datenaufbereitung zuständig sind.

Bitte beschreibe deinen typischen Arbeitsalltag.    
Meine täglichen Aufgaben arbeite ich entsprechend ihrer Priorität ab.
Nicht-projektspezifische Aufgaben wie die Weiterentwicklung meiner Fähigkeiten (Soft- und Hardskills) sind ebenfalls wesentlicher Bestandteil. Somit gehören auch E-Learnings, Knowledge Sessions mit anderen Kollegen oder Workshops zur Routine. Es  kommt auch vor, dass ich mein Wissen an meine Kollegen weiterreiche.

An welchen Weiterbildungsmaßnahmen hast du bisher teilgenommen?    
Generell bilde ich mich in den Bereichen Microsoft AI und Python durch E-Learnings, Knowledge Sessions mit den Kollegen oder Workshops weiter. Meine letzte Zertifizierung habe ich in Amazon Webservices abgeschlossen.

Welchen Rat gibst du neuen Kollegen oder Kandidaten, die an einer Zusammenarbeit interessiert sind?    
Für Neueinsteiger geht es in den ersten 3-4 Monaten darum, sich entsprechend der eigenen Fähigkeiten, aufzustellen. So lässt sich herausfinden, welches die eigenen Stärken sind und in welchen Bereichen es Fortbildungsbedarf gibt. 
Von Beginn an ist es wichtig sich ein Netzwerk aufzubauen und dieses konsequent zu pflegen. Es notwendig eigeninitiativ zu handeln. Das heißt unaufgefordert und uneigennützig zu agieren, Kontakte knüpfen, „am Ball bleiben“, etc. Dieses Vorgehen wird auf Dauer der Zeit belohnt.  

​​​​​​​Beispielprojekte

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Seit mehr als 15 Jahren verwendet der Geschäftsbereich Consumer Health, einer  unserer größten Kunden im Life Science-Umfeld, eine ältere CRM-Anwendung. Aufgrund von Funktionseinschränkungen und Kostenerhaltung entschied sich der Kunde, diese durch eine Salesforce-basierte CRM-Lösung der neuen Generation  zu ersetzen. 
Die Implementierung erfordert Datenintegration zwischen mehreren ERP-Systemen mit der Hauptquelle für Master Data, Kundendaten und Rechnung. Abgesehen davon benötigt es Schnittstellen zur Unterstützung anderer Anwendungen wie GUMS, Prima4P usw. Das entwickelte System wird in mehreren europäischen Ländern eingeführt.

Die wichtigsten Ziele für das System sind:
•  Verwalten und teilen der Kunden- und Produktinformationen und die zugehörigen Hierarchien
•   Darstellen der Preismodelle (aktuelle und kommende) für in der transparentesten und effizientesten Art und Weise
• Unterstützen der Vertriebsmitarbeiter bei der Planung von Besuchen unter Berücksichtigung von Frequenzbeschränkungen und verschiedener Kriterien für die Priorisierung und Optimierung der Planung, um die Reisezeit zu minimieren
•   Vertriebsmitarbeiter einen schnellen 360 ° -Überblick über den Status des Kunden geben (frühere Besuche, Ziele für den nächsten Anruf, vergangene Bestellungen, Informationen zum               Kreditrisiko usw.).
•   Verwalten der Zuordnung von Kunden zu Vertriebsmitarbeitern, indem mehrere Vertriebslinien und Rollen berücksichtigt werden
•   Unterstützung für eine maßgeschneiderte Interaktion mit den Kunden im Geschäft
•   Der Vertriebsorganisation ermöglichen kommerzielle und / oder Merchandising-Ziele mit Kunden zu definieren, zu verhandeln und zu unterzeichnen

Die wichtigsten Herausforderungen bei der Implementierung des System waren:
•     Die Geschäftsanforderungen wurden nicht endgültig festgelegt, was zu ständigen Änderungen während der Entwicklungsphase führte
•     Koordinierungsprobleme aufgrund mehrerer Regionen und Teams sowie unterschiedlicher Zeitzonen und Sprachen usw.
•     Schulungsherausforderungen aufgrund neuer Konzepte und Funktionsimplementierung im Datenintegration-Bereich
•     Implementierung komplexer Regeln für die Master-Data-Schnittstellen


Bei der Datenintegration wurde der inkrementelle Ansatz wie folgt benutzt, da der Big-Bang-Ansatz zu Überraschungen und Risiken geführt hätte:
•    Identifizieren Schlüsseldatenanforderungen und priorisieren der Schnittstellenentwicklung in Wellen
•    Anpassen der Wellen auf den Gesamtmasterplan und die Geschäftserwartungen aus
     1. Welle-Schnittstellen hatten die kritischen Masterdaten-, Basispreis- und Auftragserfassungsschnittstellen.
     2. Welle hatte Schnittstellen zu Vereinbarungen / Rabatt, Preisgestaltung, Zustand und Werbung
     3. Welle hatte Order Response & Invoice-Schnittstellen enthalten
     4. Welle hatte Schnittstellen für Shared Services Framework (SSF)
•    Das Cognizant-Team übernahm die Führung bei der Koordination mit den übrigen Parteien um End-to-End-Tests und Bereitstellungen sicher zu stellen
•    Die Aspekte der „Konfigurierbarkeit“ und „Wiederverwendbarkeit“ wurde in jedem möglichen Bereich bei Design- und Entwicklungsphasen berücksichtigt
•    Einhaltung der Architekturstandards und -prinzipien (IPSE 2020) des Kunden
•    Es wurden Entwurfsmuster und wiederverwendbare Artefakte erstellt

 Für den Kunden:
•    Welle-1 wurde im September 2018 erfolgreich live geschaltet, gefolgt von Welle-2 im März 2019 und Welle-3 im Dezember 2019
•    Das System ist mittlerweile ein fester Bestandteil des Geschäfts von dem Kunden. Laut den in der DI-Schicht gesammelten Statistiken wurden seit der Inbetriebnahme bis jetzt fast                       123.000 Bestellungen von BayTouch an SAP gesendet, mit durchschnittlich 240 Auftragseingaben pro Tag
•    Mit dem Erfolg von dem System in dem Pilot-Land wurde die Implementierung in 5 weiteren Ländern erfolgreich vorangetrieben

Für Cognizant:
•    Auch nachdem Consumer Health-Projekte an einen anderen Anbieter vergeben wurden hat der Kunde beschlossen, die Implementierung von dem System mit Cognizant fortzusetzen.
•    Aus diesem Projekt sind mehrere wertvolle Entwurfsmuster hervorgegangen, die in Zukunft für ähnliche Projekte genutzt werden können
•    Für das beteiligte Cognizant-Team war es ein ausgezeichnetes Lernen und eine hervorragende Motivation

Whitepapers zum Download
Accelerate Business Growth and Outcomes with Data and AI 
Cognizant AI Data Modernization Platform