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Data Challenges

Das DataHub Ruhr ist ein Business-Building-Programm, das Startups mit etablierten Unternehmen aus dem Ruhrgebiet zusammenbringt. Eure Aufgabe ist es, die Use Cases unserer Partnerunternehmen mit innovativen, datengetriebenen Ideen zu lösen. Innerhalb eines 3-monatigen Kooperationszeitraums soll ein Proof of Concept erstellt werden, dafür erhaltet Ihr bis zu 20.000 €. Die Equity bleibt stets bei euch.
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Innovation Insights Map
Ergebnis
Hilf der Vonovia SE, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem Du eine Vielzahl hochrelevanter externer Datenpunkte sammelst und in einer einfach zu bedienenden "Innovation Insights Map" zusammenführst. Dieses Tool soll zu einer zentralen Quelle der Wahrheit werden, wann immer das Unternehmen neue Ideen oder Dienstleistungen für seine Mieter in ganz Deutschland umsetzen und lokalisieren möchte. Es wird die unternehmenseigenen Daten über jedes seiner Gebäude und deren Standorte mit aufschlussreichen Informationen aus anderen Quellen verknüpfen und Vonovia so in die Lage versetzen, sein Wissen über die Umgebung jedes seiner vielen Gebäude und die Bedürfnisse der Mieter vor Ort systematisch zu erweitern. Datengesteuert wird Vonovia mit Hilfe der "Innovation Insights Map" die besten Standorte für die Umsetzung von Innovationsprojekten finden können.

Use Case

Als Europas führendes privates Wohnimmobilienunternehmen besitzt die Vonovia SE derzeit rund 416.000 Wohneinheiten in allen attraktiven Städten und Regionen in Deutschland, Schweden und Österreich. Deren Portfolio hat einen Wert von rund 58,9 Mrd. €. Zusätzlich verwaltet Vonovia rund 74.000 Wohnungen für Dritte. Als modernes Dienstleistungsunternehmen setzt Vonovia auf Kundenorientierung und Mieterzufriedenheit. So hat sich das Unternehmen auf die Fahnen geschrieben, aktuelle und potenzielle Mieter und ihre Familien dabei zu unterstützen, ein tolles Zuhause zu finden, das ihren individuellen Bedürfnissen und Grenzen entspricht. Um dies zu erreichen, setzt Vonovia auf "Value-Add"-Ansätze, die die Art und Weise definieren, wie das Unternehmen in Zukunft mit Wohnen umgeht. Um erfolgreich zu sein, wird es entscheidend sein, solche Ansätze so datengetrieben wie möglich weiterzuentwickeln. Nichtsdestotrotz gibt es noch eine unbestimmte Menge an verfügbaren Datensätzen (sowohl intern als auch extern), die derzeit ungenutzt sind oder zumindest nicht systematisch in Kombination genutzt werden.

Das Ziel dieses Use Cases ist es, eine große Anzahl zusätzlicher externer Daten als Layer einer interaktiven Karte leicht zugänglich zu machen. Diese Karte soll bestehende Informationen zu Gebäuden im Besitz von Vonovia (z.B. Lage, Alter, Anzahl der Wohnungen) mit Details zur Umgebung (z.B. nächstgelegener Supermarkt, beste Schule in kurzer Entfernung, Verfügbarkeit von Ladestationen, Erreichbarkeit von Einkaufsmöglichkeiten, etc.) und möglichst einer Fülle von "wirklich nicht leicht zugänglichen Informationen" anreichern, um die Community und die Bedürfnisse der Menschen vor Ort noch besser kennen zu lernen.

Davon ausgehend sollte es dann möglich sein, individuell abgeleitete "Best-Location-Layer" für bestimmte Innovationsideen zu definieren, z.B. beste Standorte für die Realisierung eines Carsharing-Platzes oder beste Standorte für zusätzliche ÖPNV-Angebote. Damit spielt das Tool eine zentrale Rolle bei der Suche nach geeigneten Zielgruppen für die Erprobung und Pilotierung neuer Geschäftsmodelle für Vonovia, bei der Auswahl und Einordnung von geografischen Gebieten für bestimmte Vertriebsaktivitäten und nicht zuletzt bei der Quantifizierung des Marktpotenzials für weitere "Value-Add"-Ansätze (z.B. Investitionen in die E-Mobilitätsinfrastruktur).

Wir gehen davon aus, dass die Lösung durch zusätzliche Kartenebenen und Standortattribute leicht erweiterbar ist, so dass das Tool für die Zukunft vielseitig einsetzbar ist und noch mehr interne und externe Datenquellen integriert werden können. Ein dediziertes Datenmodell und gut dokumentierte, universell nutzbare Schnittstellen werden zusätzlich erforderlich sein.

Hilf uns beim Aufbau der "Innovation Insights Map" und lege damit die Basis für einen neuen datengetriebenen Ansatz, um zu entscheiden, wo Innovationen platziert werden sollen!


WAS DU MITBRINGEN SOLLTEST


  • Erfahrung im Umgang mit georeferenzierten Geodaten und GIS-Technologien
  • Vertiefte Kenntnisse in Datenbankentwicklung / Data Engineering / API-Management
  • Software-Engineering-Fähigkeiten zur Implementierung eines hochperformanten MVP, das in einer operativen IT-Umgebung voll nutzbar ist
  • Verständnis für UX/UI und Visualisierung, vorzugsweise Tableau
  • Erfahrung im Umgang mit Daten in einem GDPR-sensiblen Umfeld (General Data Protection Regulation)

ERWARTETES ERGEBNIS

  • Kreative und umfangreiche Suche nach einer Vielzahl neuer und sehr wertvoller externer Datenquellen (dominante Interessensgebiete, die im Vorfeld mit Vonovia zu definieren sind), bevorzugt zum Knacken "harter Nüsse", die nicht einfach verfügbar sind
  • Ein erweiterbares universelles Datenmodell, das interne und externe Daten mit Bezug auf die Lage einzelner Gebäude oder Gebäudegruppen (z.B. Stadtteile, Quartiere) verarbeiten kann
  • Einfache Datenauswahl und -visualisierung für geschäftliche Endanwender über eine interaktive Karte
  • Möglichkeit der Auswahl und Hervorhebung von Kartenebenen, die durch externe Daten definiert sind (Tipp: Stellen Sie eine Liste von Ebenen zur Verfügung, die Sie für Vonovia als am relevantesten erachten und die als Teil Ihrer Anwendungsdokumente leicht zu implementieren sind)
  • Reibungslose Benutzerführung
  • Vollständig GDPR-konformes Backend und Schnittstellen
  • Möglichkeit, die endgültige Lösung vor Ort in einem Vonovia Rechenzentrum zu hosten

MILESTONES

Das Projekt kann in drei Meilensteine unterteilt werden:

1. Sammlung und Integration der verfügbaren externen Kartendaten auf Basis der aktuellsten Anforderungen von Vonovia

2. Schaffung einer professionellen Datenmanagement-Infrastruktur und eines einfach zu bedienenden Visualisierungs-Frontends (eine interaktive Karte mit der Möglichkeit zu expandieren, zu selektieren, Attribute zu kombinieren usw.)

3. Realisierung der Bereitschaft für weitere Datenanreicherungen (z.B. zur möglichen Kombination mit internen Daten)

Die Vonovia SE ist das größte deutsche Wohnungsunternehmen mit rund 400.000 Wohnungen in Deutschland, Österreich und Schweden.
Website
Startup

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Felix Schröder
Programmleiter DataHub Ruhr

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