Kontiki 2014: Voller Erfolg für cc|bi public transport solutions von COSMO CONSULT

Großes Interesse an ÖPNV-spezifischen Business-Intelligence-Lösungen

Die Premiere der COSMO CONSULT auf der 51. Kontiki in Wuppertal - der Fachkonferenz des Arbeitskreises Kontiki – kontaktlose Chipkartensysteme für Electronic Ticketing e.V. in Wuppertal - war ein voller Erfolg. Rund 150 Teilnehmer aus dem deutschsprachigen Raum widmeten sich zwei Tage dem Thema „Omni-Channel als Herausforderung – Kundenservice und Vertrieb in der digitalen Welt“.

Zahlreiche Verkehrsunternehmen informierten sich über die ÖPNV-spezifischen BI-Lösungen und Predictive Analytics der COSMO CONSULT. Mit den vordefinierten und ÖPNV-spezifischen Dashboards, Kennzahlen, Reports und Detailanalysen lassen sich Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten Quellen wie Vertriebssystemen, Werkstattsoftware, SAP, Microsoft Dynamics NAV (Navision) oder anderen kaufmännischen Anwendungen sowie Echtzeitdaten automatisiert konsolidieren und analysieren. Zur Verfügung gestellt werden Applikationen für nahezu alle Geschäftsbereiche – etwa für Vertriebsanalysen, Linienerfolgsrechnung, Verifikation der Einnahmenaufteilungen und Fahrdatenanalyse. Verschiedene Visualisierungsoptionen (Grafiken, Diagramme, Straßenkarten etc.) sorgen für eine verständliche Darstellung der Kennzahlen.

Eine große Zuhörerschaft fand sich auch zu dem Impulsvortrag, „Fakten aus der Datenflut“, in dem Jan Herold, Sales Manager der COSMO CONSULT BI GmbH, thematisierte, welches Potential in den Daten steckt, die heute schon vorhanden sind und wie dieses nutzbar gemacht werden kann. Beschrieben wurden Möglichkeiten zur Zusammenführung von Informationen aus ETicketing, Finanzbuchhaltung, Planungssystemen und weiteren Datenquellen bei Verkehrsunternehmen.

„Die Resonanz auf der Kontiki hat uns gezeigt, dass wir mit unseren cc|bi public transport solutions die passende Antwort auf eine der größten aktuellen Herausforderungen der Verkehrsunternehmen bieten: Die einfache und schnelle Gewinnung relevanter Informationen aus komplexen, datenintensiven Systemumgebungen“, fasst Herold zusammen.