Es wurde ein automatisierter Ansatz benötigt, um eine große Anzahl von Hotelzimmern durch einen regelbasierten Genehmigungsprozess zu schicken und sie dann dem Endkunden über verschiedene Vertriebskanäle anzubieten. Unter ständigem Austausch mit anderen Teams wurde eine Anwendung entworfen und entwickelt, welche für die Definition, Verwaltung und Konfiguration der Regeln zuständig ist. Die Anwendung wurde in Angular 8 und Spring Boot entwickelt.

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Wir entwickelten eine Webplattform, die Whitepapers in Form von PDF-Dateien und Podcasts bereitstellt. Sie wurde so konzipiert, dass sie sowohl von Unternehmen als auch von Privatpersonen genutzt werden kann. Wir entwickelten eine responsive Single-Page-Application (SPA) bei kontinuierlicher gemeinsamer Ideen- und Entscheidungsfindung, regelmäßigen User-Tests sowie Anwendung agiler Methoden und Tools. Die Web-App wurde in Angular 8 und NodeJS + ExpressJS entwickelt und auf Firebase - unter Verwendung von Firebase Functions, FireStore, Cloud Storage for Firebase und Firebase Authentication - gehostet. Die implementierten Features umfassten den Up- und Download von Whitepapers, die Suche von Whitepapers (unter anderem mithilfe von Tags zu diversen Innovationsthemen), das automatisierte Spreading auf verschiedenen anderen bekannten Plattformen, die automatisierte Generierung von Audio-Dateien, die als Podcasts dienen und ebenfalls automatisiert auf andere bekannte Plattformen gespreadet wurden und sehr hohes SEO-Ranking mithilfe von Server-Side-Rendering (Angular Universal), regelkonformem Einsatz von HTML-Tags und Backlinks. Hierbei spielte Robotic Process Automation (RPA) eine große Rolle. Das Hochladen eines Whitepapers erfordert über die PDF-Datei hinaus Metadaten, wie Name des Autors, Veröffentlichungsdatum und einen kurzen Einleitungstext, der vor dem Download auf der Detail-Page angezeigt werden kann. Diese Werte wurden automatisiert ausgelesen und in einem Formular vorbelegt, sodass der User möglichst wenig Arbeit hat. Das Generieren von Audio-Dateien lösten wir durch einen Python-Script, der die PDFs nach Content durchsucht und diesen kategorisiert (bspw. nach Haupttext, Überschriften und Bildunterschriften). Ein externer Online-Dienst generierte aus diesem Text eine Audio-Datei durch Einsatz einer Computer-generierten Stimme. Dieser Prozess lief asynchron und der Podcast ist nach Upload eines PDFs innerhalb weniger als einer Stunde online.

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Käufer sollen durch Virtualisierung von Fahrzeugen mit einem möglichst hohen Gehalt an Informationen das Fahrzeug aus jedem Blickwinkel betrachten und alle technischen Daten und Ausstattungsinformationen erhalten, ohne vor Ort sein zu müssen. Dies ist auch bei größeren Fahrzeugflotten dank RPA möglich. Es wurde eine aus vielen Microservices bestehende Anwendung entwickelt, die automatisiert Daten, basierend auf einer Fahrzeug-Identifikations-Nummer (FIN), von verschiedenen Drittanbietern sammelt. Diese Daten wurden im weiteren Prozess analysiert und durch vom Kunden eingerichteten Regeln erkannt und zusammengefasst. Dabei wurden Abgleiche zwischen den verschiedenen Anbietern getätigt und Duplikate entfernt. Am Ende des Prozesses erhielt der Kunde, Verkäufer und Käufer die aufbereiteten Daten zu genau dem vom Verkäufer eingestellten Fahrzeug. Mein Anteil am Projekt war die Entwicklung von mehreren Spring-Boot Microservices in einer Azure Cloud Umgebung, die mit weiteren Anwendungen in .NET, JavaScript und Python Daten austauscht.

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