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Bahn: aisupport, Analyse-O2C-C2S, awesome-bahn-mcp-servers, beam-mcp,
Confluence_Bot, db-planet-mcp-server, O2C-Harness, project-audit,
Projekt-KIQ-HP, teamlandkarte-mcp
Dhive: Jury-Voting
Privat: CV, NoteGraph (NOTE: NoteGraph needs complete redo after consolidation)
Shared: AI-Orchestrator, OrgMyLife, power_skills_and_more
Shared/references: symphony (read-only)
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inclusion: auto
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# Analyse O2C-C2S — Projektkontext
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## Ziel
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Strategische Reorganisationsanalyse der O2C- und C2S-Teamlandschaft bei DB InfraGO.
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Ergebnis: Synergien identifizieren, Doppelungen eliminieren, blinde Flecken aufdecken, neue Organisations- und Ablaufstrategie entwickeln.
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## Kernfragen
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1. Wo gibt es Doppelungen (Teams mit überlappenden Zielen/Technologien)?
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2. Wo sind blinde Flecken (fehlende Fähigkeiten, nicht abgedeckte Domänen)?
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3. Wie können Teams neu geordnet werden, um:
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- Prozesse zu beschleunigen
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- Abstimmungen zu reduzieren
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- Ressourcen zu sparen
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- Schneller lieferfähig zu sein
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## Datenquellen
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### Bereits eingebunden
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- Confluence (arija): Alle Team-Seiten aus O2C und C2S Spaces
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- Token: CONFLUENCE_TOKEN (Bearer auth)
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- **Organigramm O2C** (PDF): `data/O2C Value Team Übersicht.pdf` — Aufbauorganisation mit allen Teams, Rollen, Personenzahlen
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- **Organigramm C2S** (PDF): `data/C2S Organigramm.pdf` — 13 Seiten, alle ARTs mit Teams und Personen
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- **Screenshots Aufbauorganisation**: `data/Organigramm F1.png`, `data/Organigramm F9.png`
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### Noch einzubinden (blinde Flecken)
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- Jira (arija) — Team-Boards, Velocity, Bug-Rates (benötigt VPN)
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- Jira (systelone/SAB) — Weitere Boards
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- GitLab — Code-Ownership, Repo-Zuordnung zu Teams
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- Organigramme / People-Daten
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- PI-Planning-Ergebnisse
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- DB Planet — Kein Zugriff von extern (Intranet)
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### Bereits identifizierte Querschnitts-/Sonderteams
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- **Data Team (IWF9)** — 5 Data Scientists, Leitung Markus Germany. Direkt bei IWF9 verortet. Zentrale Anlaufstelle für Datenanalysen (Abrechnung, Vertriebsdaten, kundenrelevante Daten). Power BI Self-Service-Tools + spezifische Anfragen von Abteilungen/Behörden. NICHT identisch mit FINANCE 4 DB (CXF 2).
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- **INKA** — Teil von ART CM / Team CMDP (Lücke geschlossen).
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## Ordnerstruktur
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Analyse-O2C-C2S/
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├── .kiro/steering/ # Projektregeln und Kontext
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├── data/ # Rohdaten aus Quellen (Confluence-Export, etc.)
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├── analysis/ # Auswertungen und Erkenntnisse
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├── output/ # Grafische Outputs (HTML, SVG)
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├── O2C-*/ # O2C Team-Daten nach ART
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├── C2S-*/ # C2S Team-Daten nach ART/Space
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└── README.md # Projektübersicht
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## Regeln
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1. Alle Dateinamen OneDrive-kompatibel (keine Klammern, &, @, #)
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2. Team-Daten als Markdown mit Confluence-Quellreferenz (Page-ID)
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3. Analysen in `analysis/` — immer mit Datum versehen
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4. Grafische Outputs als statisches HTML (kein Server nötig, im Browser öffnen)
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5. Conventional Commits: `feat:`, `fix:`, `docs:`, `data:`, `analysis:`
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6. Before commit: `gitleaks detect --source . --no-git` — no secrets
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## Quality Gates
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1. No secrets in committed files (gitleaks)
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2. No personal data (emails, phone numbers) in exported team pages
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3. All filenames OneDrive-safe before commit
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4. HTML outputs must be self-contained (no external dependencies)
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## Confluence-Zugang
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- Base URL: https://arija-confluence.jaas.service.deutschebahn.com/rest/api
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- Auth: Bearer Token (CONFLUENCE_TOKEN aus .secrets)
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- CQL für Suche: `/content/search?cql=<encoded>`
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- Seiten-Inhalt: `/content/<id>?expand=body.storage`
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