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26.09.2025
Wie GEODIS seine Datenpraktiken neu definiert, um die Zukunft der Logistik zu gestalten
Intelligentere Daten für intelligentere Logistik
In der Logistik sind Daten weit mehr als nur Sendungsverfolgung oder eine Kennzahl – sie sind der Kompass, der jede strategische Entscheidung lenkt. Traditionell wurden Daten in isolierten Systemen gehandhabt, die jeweils getrennt voneinander betrieben und nur von den direkt verantwortlichen Teams oder Abteilungen genutzt wurden. Bei GEODIS ändern wir dieses Verständnis grundlegend.
Wir haben eine Transformation eingeleitet, um das Management, die Nutzung und die Weitergabe von Daten über unsere globalen Aktivitäten hinweg neu zu denken. Dieser Wandel bedeutet nicht nur die Einführung eines weiteren Tools oder Reporting-Systems. Es geht vielmehr darum, das Fundament für eine Zukunft zu schaffen, in der unsere Kunden von schnelleren Reaktionszeiten, intelligenten Analysen und personalisierten Services profitieren – ermöglicht durch bessere Datenpraktiken.
Diese Transformation ist nicht nur technischer, sondern vor allem kultureller Natur. Es geht darum, unsere Mitarbeiter zu befähigen, Daten als ein Produkt zu behandeln, das sich stetig weiterentwickelt, skalierbar ist und kontinuierlich Mehrwert schafft.
Von Datensilos zu skalierbaren Erkenntnissen
Als global agierendes Unternehmen ist GEODIS in 166 Ländern in Europa, Amerika und der APAC-Region tätig – mit vielfältigen Geschäftsanforderungen, Plattformen und Teams. Mit der Zeit sind Umfang und Komplexität unserer Daten stark gestiegen, was es insbesondere für fachfremde Nutzer erschwert hat, auf diese wertvolle Ressource zuzugreifen, sie zu verstehen und sinnvoll zu nutzen.
Uns war klar: Es ist Zeit für einen Paradigmenwechsel – weg von der Betrachtung von Daten als Nebenprodukt, hin zur aktiven Steuerung von Daten als Produkt. Genau hier setzen Data Products an: maßgeschneiderte Lösungen, die Daten zugänglich, nutzbar und handlungsrelevant machen. Sie unterstützen die Anforderungen aller Nutzergruppen, erstrecken sich über sämtliche Funktionsbereiche und fördern eine einheitliche Datenlandschaft innerhalb unserer dezentralen Organisation.
Was sind Data Products?
Dabei handelt es sich um kuratierte, speziell entwickelte Datensätze oder Services, die darauf ausgerichtet sind, konkrete Fragestellungen zu lösen oder fundierte Entscheidungen zu unterstützen. Das Spektrum reicht von einfachen Tabellen bis hin zu komplexeren Formaten wie Kunden-Segmentierungsmodellen, Echtzeit-Dashboards, Empfehlungssystemen und APIs, die angereicherte Erkenntnisse liefern.
Das Datenmanagement mit der gleichen Disziplin wie traditionelle Produkte sorgt für einen strategischeren und strukturierten Ansatz. Dies bedeutet einen grundlegenden Wandel im Denken: Daten werden nicht länger als Nebenprodukt betrachtet, sondern als zentraler Werttreiber für interne und externe Nutzer.
Obwohl die Philosophie „Data as a Product“ definiert, wie Daten gemanagt werden, liegt der eigentliche Mehrwert darin, Datenassets nutzbar, qualitativ hochwertig und für Entscheidungen relevant zu machen.
Die Logik hinter der Entwicklung eines Data Products ist vergleichbar mit der Konstruktion einer Wasserflasche.
Das Framework hinter dem Wandel
Um diese Transformation im großen Maßstab zu ermöglichen, haben wir das Data Mesh-Prinzip eingeführt – einen modernen, föderierten Ansatz für das Datenmanagement. Dadurch kann unsere lokale und globale Belegschaft unabhängig agieren und bleibt gleichzeitig durch gemeinsame Prinzipien aufeinander abgestimmt. Die vier Säulen von Data Mesh sind:
- Domänenorientierte Verantwortung: Kritische Informationen werden in funktionale Domänen gruppiert und jeweils von verantwortlichen Datenmanagern eigenständig gehandhabt.
- Data as a Product: Hierbei werden Prinzipien des Produktmanagements auf den Umgang mit Informationen angewendet – mit Fokus auf klar definierte Verantwortlichkeiten, umfassende Metadaten und strukturierte Katalogisierung zur Steigerung von Nutzbarkeit und Vertrauen.
- Self-Service-Plattform: Eine Plattform, auf der Nutzer eigenständig Daten bearbeiten, transformieren und abrufen können.
- Föderierte rechnergestützte Governance: Jede Domäne organisiert ihre eigene Governance, während eine zentrale Koordinationseinheit die Einhaltung globaler Richtlinien und Interoperabilitätsstandards sicherstellt.
Abbildung – Vier komplementäre Säulen der Data Products bei GEODIS
Dieses Framework entwickelt sich zunehmend zum Standard für große, dezentral organisierte Unternehmen. Die Einführung von Data Mesh ist 2023 deutlich gestiegen – von nur 13 % auf 78 % der befragten Unternehmen im Vergleich zu 2022, also um 65 Prozentpunkte (Capgemini, 2024).
Indem wir unsere Mitarbeiter mit den richtigen Tools, Schulungen und Dokumentationen ausstatten, möchten wir Daten für alle – unabhängig vom technischen Hintergrund – zugänglich und intuitiv nutzbar machen.
Von der Vision zur Umsetzung
Dies ist kein einmaliges IT-Projekt – es ist eine unternehmensweite Weiterentwicklung. Gemeinsam mit Capgemini haben wir einen zweiphasigen Fahrplan entwickelt, der diesen Wandel begleitet:
1. Fundament schaffen: Richtlinien erstellen, die passenden Tools auswählen und die Umsetzung durch Pilotprojekte validieren.
2. Skalierte Einführung: Kommunikation fördern, praxisnahe Schulungen anbieten und die Einführung in allen Geschäftsbereichen ausweiten.
Unser Fahrplan sieht vor, bis Anfang 2026 mehr als 20 Data Products in sechs unterschiedlichen Daten-Domänen zu entwickeln. An diesem Vorhaben sind verschiedenste Stakeholder beteiligt – von den operativen Bereichen bis hin zum Data Engineering. Zur Unterstützung der Einführung haben wir eine Akkulturations-Kampagne gestartet, die bereits mehr als 1.500 Mitarbeiter erreicht hat.
Die Einführung im großen Maßstab erforderte ein Tool, das sich unseren spezifischen Anforderungen anpasst und von neuen Anwendern leicht übernommen werden kann. Nach einer umfassenden Analyse der bestehenden Tools haben wir uns für den Data Mesh Manager von Entropy Data / INNOQ als unseren zentralen Data Product-Katalog entschieden. Diese All-in-One-Plattform hilft, Dokumentation zu standardisieren, die Auffindbarkeit zu verbessern und Wiederverwendbarkeit sicherzustellen. Sie wird die zukünftige Einführung beschleunigen und den Entwicklungsaufwand reduzieren.
Wir haben klein begonnen und eng mit Pilotgruppen zusammengearbeitet, um einfache Use Cases gemeinsam zu entwickeln. Mit wachsendem Verständnis wuchs auch unser Ehrgeiz – das Programm wurde auf neue Teams sowohl auf Gruppen- als auch auf Business-Unit-Ebene ausgeweitet. Das Ergebnis ist ein skalierbares, föderiertes Modell, das auf realer Praxis basiert und nicht nur auf Theorie.
Operative Exzellenz durch bessere Daten
Auch wenn die Transformation noch läuft, werden ihre Vorteile bald auf allen Unternehmensebenen spürbar sein. Sie ermöglichen:
1. Beschleunigte, datenbasierte Entscheidungen
Zugängliche, gut strukturierte Daten reduzieren Silos, beschleunigen Analysen und verbessern die Entscheidungsqualität – mit einer möglichen Verkürzung der Markteinführungszeit um bis zu 90 % (Capgemini, 2024).
2. Optimierte Abläufe
Bessere Datenqualität unterstützt Automatisierung, präzise Prognosen und effizientere Prozesse – so werden Mitarbeiter von manuellen Aufgaben entlastet und können sich auf Tätigkeiten mit größerer Wertschöpfung konzentrieren.
3. Produktdenken in der Praxis verankern
Der produktorientierte Ansatz stellt sicher, dass Datenlösungen benutzerzentriert gestaltet werden. Klare Verantwortlichkeiten, Dokumentation und Nutzen fördern Konsistenz und Vertrauen.
4. Mehr Zusammenarbeit und Wiederverwendbarkeit
Jeder Daten-Asset wird mit klarer Zuständigkeit betreut, wodurch Roadmaps im Einklang mit den Unternehmenszielen entwickelt werden können. Einmal erstellt, können diese Assets einfach geteilt und als zuverlässige Quelle für Analysen und weitere Use Cases genutzt werden. Dieses Modell vereinfacht das Teilen, fördert die Zusammenarbeit und ermöglicht laut Opendatasoft (2024) eine Wiederverwendung von bis zu 30 % zwischen Domänen. Es ist ein entscheidender Schritt hin zu einem offenen, vernetzten Netzwerk für nahtlose Interaktionen mit Partnern und Kunden.
5. Stärkere KI-Grundlagen
Durch die Organisation von Informationen in strukturierte, wiederverwendbare Assets schaffen wir die Basis für skalierbare KI-Anwendungen. Modelle können auf konsistenten, vertrauenswürdigen Daten trainiert werden, während KI-Agenten den richtigen Kontext erhalten, um fundierte Entscheidungen und zeitnahe Maßnahmen zu ermöglichen.
Mit wachsender Akzeptanz der Data Products werden diese Vorteile Teil des Arbeitsalltags – GEODIS wird dadurch schneller, intelligenter und vernetzter.
Was kommt als Nächstes: Ein Ökosystem für intelligente Supply Chains
Unser Fokus liegt darauf:
- Erweiterung der Implementierung auf alle Geschäftsbereiche und Regionen mit voller Unterstützung und den notwendigen Ressourcen für den Erfolg.
- Weiterentwicklung, um realen Bedürfnissen gerecht zu werden, durch Verfeinerung der Lösungen auf Basis von Use Cases und zur Unterstützung unserer KI- und Innovationszielen.
- Kultureller Wandel durch Schulungen, Kommunikation und Produktinitiativen, um eine datenorientierte Denkweise aufzubauen.
Dies ist nicht nur eine Initiative, sondern ein Wegbereiter für geschäftsorientierte Innovation. Mit jedem entwickelten Produkt nähern wir uns einem Ökosystem, das proaktiv, reaktionsschnell und zukunftsbereit ist.
Bei GEODIS sind wir überzeugt: Hochwertige, strukturierte Daten führen zu intelligenterer Logistik – und intelligente Logistik bringt bessere Ergebnisse für unsere Mitarbeiter, unsere Partner und, am wichtigsten, unsere Kunden.