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Machine Learning macht Rechercheprozesse effizienter

Mit einem neuen, durch Machine Learning unterstützten Prozess kann die Redaktion der DTAD-Plattform relevante Auftragsinformationen aus dem öffentlichen und gewerblichen Sektor für ihre Kundschaft effizienter recherchieren und bereitstellen. Der Curator ist ein neues internes Produkt, welches DTAD und codecentric gemeinsam entwickelt haben.

Die DTAD GmbH betreibt mit der DTAD-Plattform ein digitales Tool, mit dem täglich mehr als 5.500 aktive Kunden*innen neue Aufträge aus dem öffentlichen und gewerblichen Sektor finden. Die DTAD-Plattform erleichtert damit Unternehmen den Zugang zu öffentlichen Ausschreibungen sowie qualifizierten B2B-Leads und hilft ihnen dabei, diese optimal im Akquise-Prozess zu managen.

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Das Projekt auf einen Blick

  • Task-basierte Arbeitsweise bietet Fokus
  • AI-unterstützter Prozess entlastet die Redaktion
  • Zufriedene Nutzende, die den Curator gern verwenden
  • Ein flexibles neues Cloud-System reduziert Kosten

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Ausgangssituation

Das IT-System der DTAD GmbH ist über die letzten 20 Jahre stetig gewachsen. Die Redaktionsmitglieder recherchieren Details zu u. a. Ausschreibungen, Bauvorhaben und Gebäuden sowie Ansprechpersonen von geplanten und veröffentlichten Projekten. In dieser Zeitspanne haben sich die Arbeitsweise der Redaktion und die Bedürfnisse der Kundschaft geändert. Das System hat sich entsprechend angepasst, teils haben sich technische Altlasten aufgebaut.

Mit dem internen Projekt, Curator MVP (Minimum Viable Product), sollte schnell ein neuer und solider Grundstein gelegt werden. Dieser sollte den heutigen und zukünftigen Anforderungen von Kundenseite und auf der technischen und prozessgerichteten Ebene gewachsen sein. Konkret heißt das: Für Bauvorhaben war bisher bspw. ein Prozess mit verschiedenen Tools und Personen nötig. Die Aufgaben wurden manuell den Redaktionsmitgliedern zugeteilt.

Eines war im Projekt schnell klar: Eine neue Lösung kann nicht auf der grünen Wiese entwickelt werden, denn das tägliche Business sollte nahtlos weiterlaufen. Die 30 Redaktionsmitglieder mussten mit möglichst geringem Mehraufwand weiterarbeiten und die über 5.500 Kund*innen sollen weiterhin neue Ausschreibungen und gewerbliche Auftragschancen einsehen können. Dieses Vorhaben allein zu realisieren, ist herausfordernd, weshalb sich die DTAD GmbH für codecentric als Partner entschied.

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Lösung

Im ersten Schritt führten wir zusammen mit unserem Partner UX&I einen Designsprint durch. Dann erarbeiteten wir gemeinsam mit Stakeholdern und Nutzenden den Scope für das Minimum Viable Product (MVP). Das Ziel des MVPs war es, der Redaktion eine webbasierte und priorisierte Aufgabenliste für Bauvorhaben mit noch zu recherchierenden Ansprechpersonen zur Verfügung zu stellen. Der gesamte Prozess ist aufgabenbasiert ausgerichtet. Das bedeutet: Rechercheaufgaben werden automatisch erstellt; Machine Learning unterstützt die Redaktionsmitglieder an verschiedenen Stellen. Dazu wurden Daten analysiert und ein Modell trainiert, welches die Priorisierung der Aufgaben übernimmt, um für Kund*innen interessante Bauvorhaben zu recherchieren.

Die Entwicklung erfolgte in einem gemischten Team, bestehend aus DTAD- und codecentric-Mitarbeitenden. So sah die technologische Umsetzung aus: Bauvorhaben werden aus dem On-premises-Bestandssystem in einer neu erstellten Amazon-Web-Services-(AWS-)Umgebung mit einer Event-driven Architecture (EDA) publiziert, um dort weiterverarbeitet zu werden. Für die Verarbeitung in der Cloud werden u. a. AWS Lambda, SNS (Simple Notification Service) und SQS (Simple Queue Service) benutzt. Diese Konzepte und Services bieten den Vorteil flexibel, skalierbar und kosteneffizient die Events zu prozessieren.

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Ergebnis

Nach fünf Monaten Entwicklungszeit konnten die Redaktionsmitglieder den Curator in den produktiven Betrieb übernehmen. Neu hinzugekommene Bauvorhaben mit Recherche von Projektbeteiligten werden jetzt im neuen System verarbeitet und können von der Redaktion einfacher kuratiert werden. Diese Beschleunigung der Arbeitsabläufe kommt den Kund*innen des DTAD zugute, die so noch schneller interessante Bauvorhaben erhalten.

Im Projekt ist es uns gelungen, erfolgreich eine Brücke zwischen Bestands- und Neusystem zu bauen. Die Redaktionsmitglieder konnten ohne großen Mehraufwand und ohne Unterbrechung während des Umbaus weiterarbeiten. Die Nutzer*innen der DTAD-Plattform wurden weiter reibungslos über Bauvorhaben informiert. Zudem ist das System so flexibel gestaltet, dass der DTAD Änderungen einfach und schnell umsetzen kann.

Das Curator-Team hat exzellent zusammengearbeitet, wodurch es gemeinsam, iterativ und nutzerorientiert das Ziel erreicht hat. Zudem wurde für den Livegang auf das wirklich erforderliche „M“ von MVP geachtet. Der gemeinsame Ansatz für Machine Learning ist in den Prozessen erfolgreich eingebunden und ein ML-Modell zeigt, dass Bauvorhaben bereits auf drei Kunden-Views genau vorhergesagt werden. Auch andere Stellen zeigen, dass der Ansatz ein hohes Potenzial für weitere Optimierungen hat. Dieses Potenzial werden wir mit dem DTAD in Folgeprojekten heben.

Profilbild, Kai Noffke - DTAD GmbH

Kai Noffke

Head of Technology, DTAD GmbH

Die codecentric-Kolleg*innen haben eine exzellente Expertise, sind super kompetent, sehr erfahren und wahnsinnig schnell. Es hat wirklich Spaß gemacht, zusammenzuarbeiten. Auch das Ergebnis kann sich sehen lassen: Unsere Redakteur*innen können nun noch schneller und einfacher die richtigen Bauvorhaben bearbeiten und so den gestifteten Wert für unsere Kund*innen erhöhen.

Kai Noffke

Head of Technology, DTAD GmbH

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