Kundenerfolge

Wie sich innogy mit einer digitalen Plattform für die Zukunft rüstet

Auf einen Blick

  • Data-Analytics-System in der Azure Cloud ermöglicht flexibles Wachstum
  • Alle Nutzergruppen können mit Daten arbeiten und neue Werte generieren
  • Daten aus SAP BW können nahtlos in Analysen eingebunden werden

Die Geschäftssituation unseres Kunden

In vielen Unternehmen geraten langjährig gewachsene Analytics-Systeme zunehmend an ihre Grenzen. Sie können die stetig wachsende Zahl an Anwendern und Daten – und mit ihnen die immer höheren Anforderungen an die Datenanalyse – nicht mehr aufnehmen. Vielfältige Potenziale für das Geschäft bleiben dadurch ungenutzt.

In dieser Situation fand sich auch der Energieversorger innogy wieder und hat sich daraufhin hilfesuchend an uns gewendet. Das Unternehmen benötigte eine zukunftssichere Plattform, die folgende Voraussetzungen erfüllt:

  • Neue Datenquellen lassen sich schnell und einfach anbinden
  • Daten können einem größtmöglichen Nutzerkreis bereitgestellt werden
  • Ein flexibles Wachstum bei neuen Anforderungen
  • Datengetriebene Innovationen lassen sich problemlos umsetzen
  • Die Effizienz der unternehmensweiten Datenanalyse wird gesteigert

Eine besondere Herausforderung lag darin, ein bereits vorhandenes SAP BW on Hana in die Lösung einzubinden. Vor allem diese Daten sollten später über das Gesamtsystem nahtlos zur Verfügung stehen.

innogy Projektbericht ORAYLIS

Die Lösung für unseren Kunden

Wegen der hohen Ansprüche an die Flexibilität und Zukunftssicherheit haben wir die neue Data-Analytics-Plattform von innogy in der Microsoft Azure Cloud aufgebaut. Unsere Plattform besteht aus einem Data Warehouse mit klassischer Layer-Architektur sowie einem Data Lake, an den neue Datenquellen schnell angebunden und von definierten Anwenderkreisen genutzt werden können. Somit lassen sich auch Daten aus dem SAP BW sehr einfach annehmen, verarbeiten und bereitstellen.

Als Analyse-Werkzeuge stehen primär die Microsoft-Dienste Power BI und Excel zur Verfügung. Bei Bedarf können aber auch Tools von Drittanbietern verwendet werden. Auf diese Weise lassen sich die Bedürfnisse aller Nutzergruppen abdecken. Es besteht die Möglichkeit, sowohl Fachanwender automatisiert mit interaktiven Standardberichten zu versorgen als auch Data Scientists und Business Analysten die notwendigen Freiräume für Ad-hoc-Analysen zu gewähren. Umfassende Berechtigungskonzepte regeln dabei den Zugriff auf die Daten.

Wie aus Daten neue Werte werden

Mit der neuen Cloud-Plattform ist die innogy bei der wertorientierten Nutzung ihrer Daten nun bestens für die Zukunft aufgestellt:

  • Die Plattform kann mit neuen Anforderungen jederzeit flexibel wachsen
  • Data Scientists, Business Analysten und Fachanwender können gleichermaßen neue Werte aus Daten bilden
  • Daten stehen den Fachabteilungen schnell und einfach für analytische Zwecke zur Verfügung
  • Die Mitarbeiter können sich auf die Kernaufgaben der wertorientierten Datenanalyse konzentrieren
  • Die Effizienz ist gestiegen, während die Kosten gesunken sind
  • Der Schutz sensibler Daten ist vollständig sichergestellt


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Auf einen Blick

  • Data-Analytics-System in der Azure Cloud ermöglicht flexibles Wachstum
  • Alle Nutzergruppen können mit Daten arbeiten und neue Werte generieren
  • Daten aus SAP BW können nahtlos in Analysen eingebunden werden
Jens Kröhnert
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Kundenerfolge

Von SAP zu Microsoft BI: Krones AG modernisiert Datenanalyse

Jonas Heindl
Teamleader Business Intelligence, KRONES AG

Mit ORAYLIS haben wir einen langjährigen Partner mit viel Kompetenz und Verlässlichkeit gewonnen. Ursprünglich haben wir für die Auswertung unserer Daten verschiedene Lösungen genutzt. Hierzu zählten ein SAP BW sowie ein Oracle DWH. Uns stand also keine einheitliche Datenbasis zur Verfügung, die unseren Mitarbeitern weltweit einen übergreifenden Blick auf alle Daten und entsprechende Analyseszenarien ermöglicht hätte. Von unserer neuen Lösung profitiert praktisch jeder Fachbereich – und zuallererst der Kunde.

Auf einen Blick

  • Kunde: Krones AG
  • Branche: Industrie/Abfüll- und Verpackungstechnik
  • Projektziel: Integration von SAP- und Oracle-Daten auf einer einheitlichen Microsoft-Plattform
  • Technologien: Microsoft SQL Server, Excel, SAP-Module, Theobald-Adapter

„Fortschritt“ wird bei der Krones AG von jeher großgeschrieben: Das Unternehmen wurde im Jahr 1951 als klassischer Maschinenbauer gegründet. Seitdem hat sich Krones zum weltweit führenden Anbieter von Systemtechnik mit diversen Tochtergesellschaften entwickelt, wobei das Portfolio moderne Anlagen aus den Bereichen Prozess-, Abfüll- und Verpackungstechnik umfasst. Um diesem Führungsanspruch im globalen Wettbewerb weiterhin gerecht werden zu können, musste die Verantwortlichen die Chancen der Digitalisierung ergreifen und ihre stetig wachsenden Datenbestände möglichst umfassend in neue Werte für das Geschäft, die Mitarbeiter und vor allem den Kunden zu wandeln. Ansatzpunkt bildete hierbei die disparate Systemlandschaft des Unternehmens.

Zentrale Krones AG

Analysen waren nur begrenzt möglich

„Ursprünglich haben wir für die Auswertung unserer Daten verschiedene Lösungen genutzt“, erläutert Jonas Heindl, Teamleader Business Intelligence bei der Krones AG. „Hierzu zählten ein SAP BW sowie ein Oracle DWH mit Business Objects. Uns stand also keine konsistente, einheitliche Datenbasis zur Verfügung, die unseren Mitarbeitern weltweit einen übergreifenden Blick auf alle Daten und entsprechende Anwendungsszenarien ermöglicht hätte.“ Genauso wenig wurden die einzelnen Systeme den Ansprüchen hinsichtlich der Performance und der Analysemöglichkeiten gerecht. „Die Fachabteilungen konnten nur sehr eingeschränkt und mit großem Aufwand selbstständige Auswertungen vornehmen. Daher haben wir uns entschlossen, die vorhandenen Technologien durch ein modernes, integriertes Enterprise Data Warehouse (DWH) mit Self-Service-Ansatz zu ersetzen. Wobei die Arbeiten an der neuen Lösung natürlich das laufende Geschäft nicht beeinflussen durften.“

Alle Daten auf einer Plattform

So wurde mit ORAYLIS als Umsetzungspartner parallel zu aktuellen SAP-Entwicklungen ein konzernweites Enterprise Data Warehouse auf Basis von Microsoft-Technologien aufgebaut, wobei die Umstellung absolut reibungslos verlief. „Mit dieser Plattform steht Krones erstmals ein sogenannter Single Point of Truth zur Verfügung“, erklärt Matthias Petig, Senior Consultant bei ORAYLIS. „Hier werden alle relevanten Quellsysteme konsolidiert zusammengeführt, wie das SAP-ERP und -CRM oder auch die Telefonanlage und Planungsanwendungen. Die Aktualisierung der Daten erfolgt dann automatisiert von den Quellsystemen bis zu den Analyse-Cubes der Fachabteilungen.“

Im Rahmen des Self-Service-Ansatzes erstellen und verwalten Fachbereichs- und Power-User nunmehr alle Auswertungen eigenständig. Neben Werkzeugen für Ad-hoc-Analysen werden auch Templates für alle erforderlichen Standardberichte zur Verfügung gestellt. Das Management erhält erstmals eine einheitliche Vorstandsberichtsmappe über alle Kennzahlen. Zu den übergeordneten Funktionalitäten zählen teils mehrsprachige Auswertungen sowie die Berücksichtigung von mehrstufigen Berechtigungen.

Nutzen für Kunde und Krones AG

„Durch das einfache Handling der Analysewerkzeuge ist die neue Lösung von unseren Anwendern sehr gut angenommen worden“, sagt Jonas Heindl. „Praktisch jeder Fachbereich profitiert davon – und zuallererst der Kunde.“ So wirken sich Erreichbarkeitsanalysen und eine gezielte Personaleinsatzplanung positiv auf den Kundenservice aus. Gleiches gilt für die Analyse von Bestell- und Reklamationsprozesse. Durch eine 360°-Sicht auf Kunden und deren Anlagen kann der Vertrieb Details zu allen Aufträgen nachvollziehen und Angebotsanfragen schneller bedienen. Ebenso lassen sich Kunden- und Marktpotenziale fundiert bestimmen.

Währenddessen kann das Marketing seine Kampagnenerfolge detailliert bewerten und vorausschauend steuern, sodass Werbegelder deutlich effizienter investiert werden. Der Einkauf hat die Möglichkeit, Preisentwicklungen und Lieferanten einer tiefergehenden Betrachtung zu unterziehen. In der Fertigung optimiert die Auswertung von Produktionsdaten die Durchlaufzeiten sowie den Personal- und Materialeinsatz. Gleichzeitig sorgt die Bewertung von Materialbeständen für eine bessere Lagerauslastung und Kapitalbindung. Der Bereich Finanzen und Controlling verfügt schließlich über deutlich bessere Entscheidungsgrundlagen durch eine automatisierte Lösung für das interne und externe Berichtswesen. Zudem wird eine valide Kontrolle von Kosten und Erträgen inklusive Ergebnisrechnung ermöglicht.

Nicht zuletzt hat Krones eine Grundlage für die weitere Digitalisierung des Geschäfts geschaffen: „Perspektivisch betrachtet geht es uns darum, datengetriebene Szenarien aus dem Bereich Industrie 4.0 umzusetzen. Die neue Lösung bildet hierfür eine ausgezeichnete Basis“, so Jonas Heindl.


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Auf einen Blick

  • Kunde: Krones AG
  • Branche: Industrie/Abfüll- und Verpackungstechnik
  • Projektziel: Integration von SAP- und Oracle-Daten auf einer einheitlichen Microsoft-Plattform
  • Technologien: Microsoft SQL Server, Excel, SAP-Module, Theobald-Adapter
Dirk Ohligschläger
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Predictive Policing: So werden Verbrecher mit Künstlicher Intelligenz gejagt

Auf einen Blick

  • KI-Lösung entlastet knappe Personalressourcen der Polizei
  • Verbrechensschwerpunkte werden vorausschauend identifiziert und Einsatzkräfte gezielt gesteuert
  • Erfolgsquoten sind deutlich höhere als bei erfahrungsbasierten Vorgehensweisen

Die Ausgangssituation unseres Kunden

Künstliche Intelligenz (KI) kann praktisch in jedem Bereich die Abläufe effizienter gestalten und dadurch menschliche Aufwände massiv reduzieren. Beispielsweise haben wir für die Polizeidirektion einer der größten Städte Deutschlands eine KI-Lösung zur Vorhersage von Verbrechen – dem sogenannten Predictive Policing – entwickelt. Wie in ganz Deutschland hatte auch diese Stadt mit viel zu knappen Personalressourcen zu kämpfen, um die steigenden Einbruchszahlen durch organisierte Banden in den Griff zu bekommen. Polizeistatistische Methoden zur Identifikation von spezielle Gefahrengebiete konnten dabei kaum Abhilfe schaffen, da sie die umfangreich vorhandene Falldaten nahezu ungenutzt ließen.

Die Lösung für unseren Kunden

Der Aufbau unserer Lösung zeigt, dass für die Entwicklung von KI-Anwendungen nicht zwangsläufig hohe Investitionen in neue Technologien erforderlich sind. Da die IT-Infrastruktur der Polizeidirektion im Kern schon aus Microsoft-Technologien bestand, haben wir einfach den bereits vorhandenen SQL Server als Basis genutzt. Mit den Analysis Services haben wir eine individuelle Prognosesoftware aufgebaut, die direkt auf die polizeiinternen Datenbestände zugreift, wie z.B. Falldetails oder geografische und demografische Daten. Die Reporting Services dienten der Erstellung eines leicht zu bedienenden Prognosewerkzeuges sowie einer Prognosegütebestimmung. Ein spezielles Klassifizierungsverfahren identifiziert schließlich die Quadranten mit der höchsten Einbruchswahrscheinlichkeit und stellt diese auf einer Übersichtskarte in Power BI farblich dar. Die resultierenden Prognosen werden täglich automatisiert erstellt und an alle Polizeidirektoren der Stadt verteilt.

Wie aus Daten neue Werte werden

Mit den vielfältigen Polizeidaten als Basis leistet die Prognosesoftware einen effektiven Beitrag zur Vorbeugung von Wohnungseinbrüchen durch Intensivtäter. Aktuell wird eine bis zu siebenfach bessere Vorhersage künftiger Einbrüche gegenüber den bisherigen, erfahrungsbasierten Vorgehensweisen erzielt. Die Einsatzkräfte der Polizei zeigen in den identifizierten Gefahrengebieten gezielt Präsenz. Auf diese Weise werden potenzielle Täter abgeschreckt und Anwohner für mögliche Folgetaten sensibilisiert. Da die genutzten Daten laufend durch neue Erkenntnisse ergänzt werden, lernt das System weiter hinzu und liefert immer genauere Erkenntnisse. Ebenso erweist sich die neue Lösung als effizienter Speicher langjähriger Polizeierfahrung. Nicht zuletzt lässt sich die Prognosesoftware von Seiten der Polizei eigenhändig warten und auch auf andere Deliktfelder ausweiten.


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Auf einen Blick

  • KI-Lösung entlastet knappe Personalressourcen der Polizei
  • Verbrechensschwerpunkte werden vorausschauend identifiziert und Einsatzkräfte gezielt gesteuert
  • Erfolgsquoten sind deutlich höhere als bei erfahrungsbasierten Vorgehensweisen
Dirk Ohligschläger
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Energieriese schafft mit einer Cloud-Plattform den digitalen Wandel

Auf einen Blick

  • Digitale Plattform in der Microsoft Azure Cloud stellt Massendaten zentral bereit
  • Bereichsübergreifende Analysen ermöglichen vielfältige Synergien für das Geschäft
  • Neue Anforderungen lassen sich schnell und effektiv umsetzen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Eines der grundlegenden Hindernisse bei der Digitalisierung von Unternehmen ist, dass jede Fachabteilung nur isoliert auf ihren eigenen Datenbeständen arbeitet. Das musste auch einer unserer Kunden aus der Energiebranche erkennen. Der Anbieter wollte die Potenziale in seinen Daten endlich ausschöpfen und unternehmensweit valide Erkenntnisse erzielen.

Die Hindernisse im Überblick:

  • Die Mitarbeiter konnten nicht fachübergreifend mit Daten arbeiten, sodass mögliche Synergien ungenutzt blieben
  • Ohne einen „Single Point of Truth“ kursierten im Unternehmen abweichende Kennzahlen und Ergebnisse
  • Neue Anwendungen und Innovationen konnten mangels einer einheitlichen, konsolidierten Datenbasis nicht umgesetzt werden
  • Innerhalb der Fachabteilungen wurden unnötig Ressourcen für den Betrieb eigener, kleiner Datenlösungen gebunden

Folglich lautete die Zielsetzung unseres Kunden:

  • Alle Regionen und Unternehmensbereiche zusammenzuführen
  • Alle vorhandenen Anwendungsfälle und Daten zu übernehmen
  • Strukturierte und unstrukturierte Daten zu speichern und zu bearbeiten
  • Den Betrieb der Lösung durch die unternehmenseigene IT zu ermöglichen
  • Die technologische Basis innerhalb von drei Monaten umzusetzen

Die Lösung für unseren Kunden

Basis unserer Lösung bildet eine digitale Plattform, die wir schnell und effizient mit den Diensten der Microsoft Azure Cloud aufgebaut haben. So konnten wir nicht nur den straffen Zeitplan einhalten. Vielmehr hat unser Kunde die Möglichkeit, Speicher- und Rechenkapazitäten ganz nach seinem aktuellem Bedarf in Anspruch zu nehmen.

Auf der zentralen Plattform werden nun sämtliche Unternehmensdaten vereint und für unterschiedlichste Anwendungsszenarien zur Verfügung gestellt:

  • Daten zu Kundenverträgen, Preisen und Smart Metering speichern wir in einem Data Lake
  • Das lokale ERP ist an die Plattform angebunden und stellt seine Daten ebenfalls über die Cloud bereit
  • Daten aus dem Bereich Wasserkraft werden direkt in Echtzeit-Dashboards visualisiert
  • Auch die Daten aus dem Bereich Windkraft stellen wir den Fachabteilungen über eine Echtzeitstrecke zur Verfügung

Als Frontend-Werkzeug für die Darstellung der Informationen sowie freie Analysen durch die Fachabteilungen dient Microsofts führender Analyse-Dienst Power BI.

Wie aus Daten neue Werte werden

Mit der digitalen Plattform hat unser Kunde in technologischer Hinsicht die idealen Voraussetzungen für seinen digitalen Wandel geschaffen. Anwender aus allen Bereichen können nun endlich Daten kombiniert auswerten, um neue Werte und Synergien für das Unternehmen erschließen.

Einige Beispiele:

  • Kundenmanagement: Bereichsübergreifende Analysen sorgen für neue Erkenntnisse und ermöglichen den Aufbau von Prognosemodellen.
  • Finanzen: Anwender können erstmals eigenständig Reportings vornehmen und diese für andere Unternehmensbereiche zugänglich machen.
  • Wasserkraft: Echtzeit-Dashboards lassen sich über eine Kollaborationsplattform veröffentlichen und für die gemeinschaftliche Bearbeitung bereitstellen.
  • Windkraft: Anwender können freie Analysen auf Echtzeitdaten vornehmen und diese auch mit anderen Quellen kombinieren.

Hinzu kommt der technische Nutzen:

  • Die IT kann Fachbereichen eine integrierte Plattform für alle Anwendungsfälle bieten
  • Entwicklungsprozesse lassen sich agil gestalten
  • Alle Fachabteilungen können innerhalb weniger Minuten neue Anwendungsprojekte starten
  • Data Scientists können Analysen in isolierten Umgebungen durchführen, ohne die Plattform oder Anwender zu belasten


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Auf einen Blick

  • Digitale Plattform in der Microsoft Azure Cloud stellt Massendaten zentral bereit
  • Bereichsübergreifende Analysen ermöglichen vielfältige Synergien für das Geschäft
  • Neue Anforderungen lassen sich schnell und effektiv umsetzen
Jens Kröhnert
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Wie ein Energieversorger Kundenabwanderungen verhindert

Auf einen Blick

  • Datenbasiertes Churn-Modell bildet Kundenverhalten in der Zukunft ab
  • Potenzielle Wechselkandidaten werden automatisch erkannt
  • Modell optimiert sich selbstständig durch Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Der Markt für Energieversorger ist von einem ähnlichen Leistungs- und Qualitätsniveau der Anbieter sowie sehr geringen Wechselbarrieren für die Verbraucher geprägt. Entsprechend hoch ist die Bereitschaft eines Anbieterwechels. Die Unternehmen reagieren auf diese sinkende Kundenloyalität mit dem sogenannten Churn Management, wobei „Churn“ ein englisches Kunstwort ist, das sich aus „Change“ (Wechsel, Veränderung) und „Turn“ (umschwenken) zusammensetzt. Es geht also um Maßnahmen, die eine Kundenabwanderung verhindern.

Dabei kann der umfassende Einsatz von Daten den Erfolg beachtlich steigern, während die Aufwände sinken. Das zeigt das Beispiel eines unserer Kunden. Frühzeitig haben wir für den inzwischen etablierten Markteinsteiger ein lernendes Churn-Modell aufgesetzt, dass nicht nur potenzielle Wechselkandidaten zuverlässig ermittelt. Gleichzeitig stellt es sicher, dass die zu den Produkten passenden Kunden angesprochen werden.

Die Lösung für unseren Kunden

Das Modell lebt von der Verknüpfung vielfältiger Quellen und Variablen auf einer modernen, digitalen Plattform. Ziel ist es, jeden Kunden möglichst exakt abzubilden. So fließen in das Modell vorhandene Kundenfeedbacks aus dem Call Center und aus Marketingaktionen ein. Ebenso werden die jeweiligen Verbrauchsdaten hinzugezogen, da auch ein unpassender Tarif für Unzufriedenheit sorgen kann. Zudem kommen Informationen zur Wirtschaftlichkeit des Vertrages. Alle diese Daten werden mit Preisvergleichsportalen abgeglichen – heißt: Gibt es Konkurrenztarife, die für den Kunden interessanter sein könnten? Und: Wie steht das Unternehmen überhaupt in einzelnen Tarif-Segmenten gegenüber dem Wettbewerb da?

Weitere Informationen liefern Aktionen wie „Kunden werben Kunden“. Denn aktive „Werber“ gelten als verhältnismäßig sicher. Gleiches gilt für die Angeworbenen. Im Gegenzug steigt bei der Abwanderung solcher Meinungsführer die Gefahr, dass andere Kunden mitziehen. Nicht zuletzt werden externe Quellen einbezogen, wie die Bevölkerungsdichte und Marktdurchdringung in bestimmten PLZ-Gebieten. Beispielsweise wandern in Regionen mit geringer Bevölkerungsdichte und Durchdringung schneller Kunden durch die Empfehlungen von Nachbarn ab.

Wie aus Daten neue Werte werden

Auf dieser Grundlage gibt das Churn-Modell selbstständig zu jedem profitablen Kunden mit potenziellen Wechselabsichten rechtzeitig eine Warnmeldung. Entsprechend kann der Anbieter mit individuell zugeschnittenen Marketingmaßnahmen gezielt – und meist auch erfolgreich – gegensteuern.

Das Besondere an dem Modell ist, dass es sich durch Künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Funktionen fortlaufend optimiert und veränderten Rahmenbedingungen anpasst. Ausgangpunkt bilden dabei die vorhandenen Daten aus Vertragsverlängerungen und Vertragskündigungen. Dieses „Lernmaterial“ wird kontinuierlich nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern durchsucht. Mit der Zeit kristallisieren sich relevante Variablen heraus, wie z.B. eine Unzufriedenheit mit Preisen oder etwa bestimmten Serviceleistungen. Auch der ideale Zeitpunkt für die Ansprache des Wechselkandidaten lässt sich auf diese Weise ermitteln.


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Auf einen Blick

  • Datenbasiertes Churn-Modell bildet Kundenverhalten in der Zukunft ab
  • Potenzielle Wechselkandidaten werden automatisch erkannt
  • Modell optimiert sich selbstständig durch Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Jens Kröhnert
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So ermöglichen Visualisierungsstandards schnellere und bessere Entscheidungen

Auf einen Blick

  • Information-Design-Schulungen und ein unternehmensweiter Style Guide optimieren das Berichtswesen
  • Standardisierte Berichtselemente erhöhen Lesbarkeit und Informationsfluss
  • Eindeutige Darstellung von Informationen ermöglicht zuverlässigere Entscheidungen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Das Management eines führenden deutschen Seehafens war unzufrieden mit seinem Reporting: Die verschiedenen Geschäftsbereiche arbeiteten alle mit unterschiedlichen Analyselösungen, sodass ein Wildwuchs unterschiedlicher Berichte und Dashboards im Unternehmen kursierten. Dokumente der einen Abteilung waren somit für die andere nur schwer verständlich. Hinzu kamen oftmals ungenaue Zahlen sowie überflüssige Inhalte.

Grund genug, um die Einführung eines neuen SAP-Systems dafür zu nutzen, das gesamte Berichtswesen zu standardisieren. Dabei sollte auch die Darstellung der für das Hafenmanagement wichtigen Landkarten einbezogen werden. Zielsetzung war es, den Informationsfluss im Unternehmen nachhaltig zu verbessern und somit eine schnellere wie zuverlässigere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Die Lösung für unseren Kunden

Vor diesem Hintergrund schulte einer unserer Information Design Experten die Mitarbeiter des Hafenmanagements zunächst in der Verwendung von Visualisierungsstandards im Berichtswesen. Danach fanden gemeinsame Workshops statt, bei denen ein individuelles Notationskonzept für das Unternehmen nach IBCS-Vorgaben entwickelt wurde. Hinzu kam die Analyse und Optimierung ausgewählter Berichte und Dashboards. Schließlich erstellte wir gemeinsam einen unternehmenseigenen Style Guide mit Vorlagen für alle wichtigen Anwendungsfälle, wie etwa Tabellen, Charts und Landkarten.

Wie aus Daten neue Werte werden

Die relevanten Geschäftszahlen werden nunmehr viel exakter dargestellt und bieten den Entscheidungsträgern eine wesentlich genauere Grundlage für ihre Planungen. Gleichzeitig sind die enthaltenen Informationen deutlich leichter zu lesen, sodass auch die Geschwindigkeit von Entscheidungsprozessen erhöht wird. Nicht zuletzt können sich die Fachbereiche durch die unternehmensweite Verwendung standardisierter Elemente einfacher die Erkenntnisse anderer Abteilungen erschließen.


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  • Information-Design-Schulungen und ein unternehmensweiter Style Guide optimieren das Berichtswesen
  • Standardisierte Berichtselemente erhöhen Lesbarkeit und Informationsfluss
  • Eindeutige Darstellung von Informationen ermöglicht zuverlässigere Entscheidungen
Jens Kröhnert
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Wie Sie mit Echtzeitdaten Ihre Produktion effizienter gestalten

Auf einen Blick

  • Hersteller von Spezial-Pumpen überwacht seine gesamte Fertigung in Echtzeit
  • Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter profitieren von mehr Transparenz und verbesserten Abläufen
  • Lösung verbindet lokales SAP ERP mit Diensten in der Azure Cloud

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Produktionsprozesse müssen ein Höchstmaß an Effizienz aufweisen, damit Unternehmen im globalen Wettbewerb bestehen können. Das hat auch einer unserer Industriekunden erkannt, der weltweit führend in der Herstellung von Spezial-Pumpen ist. Gemeinsam haben wir ein auf Echtzeitdaten basierendes Monitoring seiner gesamten Produktionsstrecke umgesetzt und dadurch eine Vielzahl an Verbesserungen erzielt. Denn: Bis zu diesem Zeitpunkt waren weder der Produktionsstatus noch die Fortschritte eines Auftrages nachvollziehbar. Die fertige Ware erreichte den Versand meist ohne Vorankündigung.

Die Lösung für unseren Kunden

Der Produktionsprozess unseres Kunden sieht vor, dass die kommissionierten Einzelteile einer Pumpe auf einem Transportwagen von einer Fertigungszelle zur nächsten geschoben werden. Bei unserer Lösung erhält jeder Wagen einen eigenen RFID-Tag, der mit dem betreffenden Auftrag verknüpft ist. Die einzelnen Fertigungszellen sind mit entsprechenden RFID-Gates ausgestattet. Den resultierenden Datenstrom verarbeiten wir über eine Echtzeitstrecke, die auf Diensten der Microsoft Azure Cloud basiert: Ein Azure Event Hub nimmt die Daten entgegen und verteilt sie weiter. Über Azure Stream Analytics werden die Daten dann in Echtzeit analysiert. Zudem haben wir ein lokales SAP ERP mit qualitätsgesicherten Referenzdaten angebunden. Erst durch die Verknüpfung mit den SAP-Daten erhalten die Erkenntnisse aus den Echtzeitinformationen eine konkrete Aussagekraft. Visualisiert werden die Daten schließlich über ein Echtzeit-Monitoring-Dashboards in Power BI.

Wie aus Daten neue Werte werden

Das datengetriebene Echtzeit-Monitoring erzeugt bei unserem Kunden auf ganz unterschiedlichen Ebenen neue Werte. Der Status quo jeder einzelnen Pumpe lässt sich nun genau nachvollziehen. Ebenso können sich die Verantwortlichen in Echtzeit einen Überblick über aller laufenden Aufträge verschaffen. In der Folge lassen sich die verschiedenen Produktionsschritte sehr viel genauer aufeinander abstimmen. Beispielsweise ist die Effizienz der Mitarbeiter in den Fertigungszellen deutlich gestiegen, da diese jetzt frühzeitig über kommende Aufträge informiert werden. Und selbstverständlich zeigen sich auch die Kunden des Unternehmens deutlich zufriedener: Sie erhalten sehr viel genauere Auskünfte zum Stand und dem Liefertermin ihrer Ware.


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  • Hersteller von Spezial-Pumpen überwacht seine gesamte Fertigung in Echtzeit
  • Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter profitieren von mehr Transparenz und verbesserten Abläufen
  • Lösung verbindet lokales SAP ERP mit Diensten in der Azure Cloud
Jens Kröhnert
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So können Mobilfunkanbieter die Umsätze von neuen Verträgen vorhersagen

Auf einen Blick

  • Ein einfaches Prognosemodell macht die Erfolgserwartungen von Neuabschlüssen und Vertragsverlängerungen transparent
  • Abweichungen zu tatsächlichen Ergebnissen belaufen sich auf maximal zwei Prozent
  • Auch der Erfolg neuer Produkte sowie Kannibalisierungseffekte lassen sich frühzeitig erkennen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Die Bewertung der Sales Performance ist für Mobilfunkanbieter seit jeher eine besondere Herausforderung: Normalerweise können die Umsätze und Deckungsbeiträge aus Neuabschlüssen und Vertragsverlängerungen erst nach einigen Monaten genau beziffert werden. Konkrete Umsatzzahlen für anstehende Vertragslaufzeiten sind allein deswegen schwer einzuschätzen, weil Kunden in diesem Zeitraum oftmals den Tarif ändern oder ergänzende Optionen wahrnehmen. Gleichzeitig werden Vertriebserfolge in vielen Fällen fehlerhaft eingeschätzt und honoriert.

Mehr Transparenz und Planungssicherheit wünschte sich daher einer unserer Kunden, ein in Deutschland führender Mobilfunkanbieter. Wir haben für ihn mit verhältnismäßig einfachen Mitteln ein Predictive- bzw. Prognosemodell entwickelt, das die gewünschten Zahlen zuverlässig vorhersagt.

Die Lösung für unseren Kunden

Der Anbieter verfügt über einen umfangreichen Datenpool zum Nutzungsverhalten und damit den Deckungsbeiträgen seiner Kunden. Eine Vorhersage dieser Größen ist dennoch nicht ganz so einfach, da sich das Verhalten bei Vertragsbeginn eher variabel gestaltet und erst nach einigen Monaten stabilisiert. Zudem zeigen sich – abhängig von der jeweiligen Region sowie dem Vertriebskanal – auch Unterschiede zwischen den Kunden.

Diese vielfältigen Detaildaten haben wir genutzt, um darauf unser Prognosemodell aufzubauen. Dafür genügte ein relativ einfaches technisches Set-up. Die gesamte Lösung basiert auf einem schon vorhandenen Microsoft SQL Server sowie den Analysis und Reporting Services. Im Kern wendet das Modell Durchschnittsrechnungen auf ähnliche Kundendaten an und gibt daraufhin einen entsprechenden Deckungsbeitrag aus.

Wie aus Daten neue Werte werden

Trotz des einfachen Aufbaus liefert das Prognoseverfahren direkt zum Abschluss eines Vertrages sehr genaue Einschätzungen der künftigen Umsätze. Ebenso lässt sich die Sales Performance bereits am Folgetag stabil bewerten. Die Abweichungen zu den tatsächlichen Ergebnissen belaufen sich auf maximal zwei Prozent. Dadurch kann unser Kunde auch den Erfolg oder Misserfolg neuer Produkten frühzeitig erkennen und unmittelbar nachjustieren. Zudem lassen sich Kannibalisierungseffekte über unterschiedliche Vertriebskanäle hinweg sehr schnell identifizieren.


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  • Ein einfaches Prognosemodell macht die Erfolgserwartungen von Neuabschlüssen und Vertragsverlängerungen transparent
  • Abweichungen zu tatsächlichen Ergebnissen belaufen sich auf maximal zwei Prozent
  • Auch der Erfolg neuer Produkte sowie Kannibalisierungseffekte lassen sich frühzeitig erkennen
Jens Kröhnert
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Digitale Plattform verschafft Mobilfunkanbieter einen Wettbewerbsvorsprung

Auf einen Blick

  • Zentrale, digitale Plattform führt alle Daten mit maximaler Detailtiefe zusammen
  • Verantwortliche erhalten eine umfassende Sicht auf alle relevanten Geschäftsprozesse
  • Diverse Abteilungen schaffen mit Daten neue Werte für Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Wie alle Mobilfunkanbieter hatte auch ein Kunde von uns mit dem massiven Konkurrenz- und Kostendruck in der Branche zu kämpfen. Dabei verbargen sich in den umfangreichen Datenbeständen des Unternehmens vielfältige Potenziale, um sich vom Wettbewerb abzuheben und den digitalen Wandel zu vollziehen. Aufgrund eines Wildwuchses an unterschiedlichen Analyselösungen und Datensilos in den einzelnen Abteilungen blieben diese jedoch weitestgehend ungenutzt:

  • Fragmentierte Daten – etwa zur Kaufhistorie, der Reaktion auf Kampagnen oder dem Verhalten im Web – machten eine übergreifende Sicht auf Kunde unmöglich.
  • Mangels Datenqualität, Detailtiefe und Möglichkeiten zur Verknüpfung konnten keine mehrwertigen Analysen zu Kunden, Produkten, Filialen, Lieferketten oder Finanzströmen vorgenommen werden.
  • Wegen des fehlenden Single Point of Truth standen keine einheitlichen Unternehmenskennzahlen als Grundlage für wichtige Entscheidungen zur Verfügung.
  • Unterschiedliche Frontends trieben die Betriebskosten in die Höhe.

Daher galt es, sämtliche Daten mit maximaler Detailtiefe auf einer zentralen, digitalen Plattform zusammenzuführen und für unterschiedlichen Anwendungsfälle und Analysen der einzelnen Abteilungen bereitzustellen. Eine einheitliche Self-Service-Lösung für alle Bereiche sollte diese Zielsetzung unterstützen. Ebenso musste das Berichtswesen für das Management und die operativen Prozesse abteilungsübergreifend standardisiert werden. Nicht zuletzt sollten Echtzeitdaten für das Geschäft nutzbar gemacht werden.

Die Lösung für unseren Kunden

Die integrierte Plattform unseres Kunden ist als ein modernes Data Warehouse zu verstehen. Wir haben, wie gewohnt, ausschließlich Microsoft-Technologien eingesetzt. Die Entwicklung beinhaltete die folgenden Schritte:

  1. Bildung eines BI Competence Centers im Controlling
  2. Datenmodellierung: Wir vernetzen alle Daten auf der Plattform in maximaler Detailtiefe. Das flexible Datenmodell ermöglicht eine schnelle Anpassung an Marktveränderungen.
  3. Datenintegration: Sämtliche Fachbereiche werden mit ihren Daten schrittweise integriert.
  4. Near-Realtime: Auf Basis einer Lambda-Architektur ermöglichen wir die Verarbeitung von Echtzeitdaten bei allen erforderlichen Prozessen.
  5. Self-Service: Fachanwender erhalten einfach zu bedienende Self-Service-Werkzeuge (Excel, Power BI). Dabei erlaubt das selbsterklärende Datenmodell auch einfache Datenmanagementtätigkeiten.
  6. Ad-hoc-Analyse: Fachanwender haben die Möglichkeit, freie Analysen in den bereitgestellten Datenräumen vornehmen.
  7. Data Governance: Die Lösung durch Datenschutzbeauftragten rechtlich abgesegnet.

Wie aus Daten neue Werte werden

Unser Kunde hat nun eine umfassende Sicht auf alle relevanten Geschäftsprozesse. Die verschiedenen Abteilungen können sämtliche Daten für ihre jeweiligen Anwendungsfälle nutzen, um das Geschäft zu optimieren und neue Werte zu schaffen, von denen das Unternehmen, seine Kunden sowie die eigenen Mitarbeiter profitieren:

  • Bedarfsgenaue Kundenansprache: Die Kunden werden mit den passenden Produkten zum richtigen Zeitpunkt auf dem bevorzugten Kanal angesprochen.
  • Neue Produkte: Eine feine Segmentierung ermöglicht innovative Angebote und schnelle Anpassung an Markttrends.
  • Zuverlässige Deckungsbeiträge: Die Umsätze von Verträgen lassen sich bereits zum Vertragsabschluss prognostizieren.
  • Mobile Vertriebssteuerung: Berichte und Dashboards können auf allen erdenklichen Devices abgerufen werden.
  • Transparente Händlersteuerung: Werbekostenzuschüssen, Verkaufsförderung und Provisionen werden übersichtlich dargestellt.
  • Detaillierte Werbeerfolgskontrolle: Der Erfolg von Werbemaßnahmen im Web lässt sich bis hin zum erreichten Deckungsbeitrag pro Kunde detailliert bewerten.
  • Fraud Detection: Innerhalb weniger Monate wurden Unregelmäßigkeiten aufgedeckt, die Millionenschäden erzeugt hätten.
  • Churn Management: Wechselwillige Kunden werde frühzeitig identifiziert und mit individuellen Marketingmaßnahmen angesprochen.


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Auf einen Blick

  • Zentrale, digitale Plattform führt alle Daten mit maximaler Detailtiefe zusammen
  • Verantwortliche erhalten eine umfassende Sicht auf alle relevanten Geschäftsprozesse
  • Diverse Abteilungen schaffen mit Daten neue Werte für Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter
Jens Kröhnert
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Kundenerfolge

Digitale Services helfen Parkhausbetreibern und -nutzern

Auf einen Blick

  • Spezielles BI-Modul ermöglicht datenbasiertes Parkhausmanagement
  • Betreiber können auslastungsabhängige Tarife definieren
  • Lösung ermöglicht bessere Auslastung und eine höhere Kundenbindung

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Business Intelligence (BI) Systeme bieten in nahezu jeder Branche die Möglichkeit, mit Daten neue Werte für das eigene Geschäft und den Kunden zu erschließen. Ein gutes Beispiel bietet ein führender Anbieter für Parkhausinfrastruktur. Das Unternehmen liefert Parkhausbetreibern ganz unterschiedliche Komponenten für den operativen Bereich – angefangen bei Schrankenanlagen über Videoüberwachung bin zu Kassensystemen und Softwaresteuerungen.

Gemeinsam mit uns wollten die Verantwortlichen nun ihr Angebot durch datengetriebene Services erweitern, von denen sowohl die Parkhaubetreiber als auch deren Kunden profitieren. Im Mittelpunkt standen vor allem auslastungsabhängige Tarifmodelle, die sich stärker an den Gewohnheiten der Parkhausnutzer orientierten.

Die Lösung für unseren Kunden

Zu diesem Zweck haben wir die operative Software, die das Unternehmen für jeden Parkhausbetreiber bereitstellt, durch ein spezielles Business-Intelligence-Modul erweitert. Es basiert auf dem SQL Server von Microsoft und bietet vielfältige Auswertungsmöglichkeiten. Hier werden die operativen Daten des Betreibers extrahiert, aufbereitet und schließlich in einem Data Warehouse (DWH) gesammelt. Das Spektrum der Daten reicht von technischen Ereignissen wie Schrankenbewegungen bis hin zum Cash-Flow. Über einen OLAP-Cube mit Analysis Services werden dann entsprechende Berichte bereitgestellt. Ebenso können die Betreiber auf den Daten freien Ad-hoc-Analysen vornehmen.

Wie aus Daten neue Werte werden

Mit Hilfe dieser Lösung können die Kunden unseres Kunden nun erstmals Parkhausnutzer in Gruppen wie Dauerparker oder Einmalnutzer segmentieren. Ausgehend von solchen Informationen lassen sich verschiedene Preismodelle durchkalkulieren, die die Auslastung wie auch den Umsatz verbessern. Beispielsweise erhalten Dauerparker eigene Kundenkarten zu speziellen Tarifen. Werden indes typische Auslastungslücken identifiziert, so kann der Betreiber zu diesen Zeiten besonders günstige Preise anbieten. Zudem gibt es die Möglichkeit, über alle Standorte hinweg minutengenaue Stände abzufragen und den Gesamtumsatz abzurufen. In der Folge sorgt das intelligente Parkraummanagement für eine bessere Auslastung, höhere Umsätze und eine gesteigerte Kundenbindung.


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Auf einen Blick

  • Spezielles BI-Modul ermöglicht datenbasiertes Parkhausmanagement
  • Betreiber können auslastungsabhängige Tarife definieren
  • Lösung ermöglicht bessere Auslastung und eine höhere Kundenbindung
Jens Kröhnert
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Handel: So optimieren Sie Ihre Werbeausgaben

Auf einen Blick

  • Modell zur Werbeerfolgskontrolle misst die Ergebnisse von Marketingaktionen
  • Erkenntnisse ermöglichen optimalen Artikelmix für Maßnahmen
  • Erfolg von geplanten Aktionen lässt sich mittels Kennzahlen vorhersagen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

„Ich weiß, die Hälfte meiner Werbung ist hinausgeworfenes Geld. Ich weiß nur nicht, welche Hälfte.“ – Die viel zitierte Weisheit von Henry Ford hat für den Handel nichts an Aktualität eingebüßt. Im Gegenteil: Aufgrund gesättigter Märkte ist die Branche vor allem damit beschäftigt, sich mittels massiver Werbeaktionen gegenseitig Kunden streitig zu machen. Inzwischen entfällt ein Gros der Marketingausgaben von Handelsunternehmen auf diesen Posten – Tendenz weiterhin steigend.

Anders als Henry Ford können die Retailer heutzutage allerdings mit Hilfe ihrer Daten den Anteil der fehlinvestierten Werbegelder relativ genau bestimmen und gezielt reduzieren. So haben wir für ein großes deutsches Handelsunternehmen ein Modell zur Werbeerfolgskontrolle entwickelt, das genau dies ermöglicht.

Die Lösung für unseren Kunden

Technologisch basiert das Modell auf einer sehr leistungsfähigen Microsoft-Plattform. Mit Hilfe der Lösung kann unser Kunde zunächst für jeden seiner Artikel die Baseline Sales pro Tag und Filiale speichern und kalkulieren. Diese Normalwerte werden dann den Umsätzen in einem Aktionszeitraum gegenübergestellt. Aus der Differenz resultiert der Umsatz, der mit der jeweiligen Werbemaßnahme erzielt wurde – nachvollziehbar bis auf Bon-Ebene und für jeden einzelnen Artikel. Ebenso wird gemessen, ob ein Aktionsartikel Mitnahmeeffekte fördert.

Wie aus Daten neue Werte werden

Unser Kunde kann jetzt den Erfolg seiner Werbung detailliert bewerten. Bei jeder Aktion lassen sich die Topseller, Mitläufer und Ladenhüter genau identifizieren und im System hinterlegen. Auch eine kombinierte Betrachtung der unterschiedlichen Werbekanäle ist möglich. Zudem werden externe Quellen, wie etwa Wettbewerbs-, Wetter- oder demografische Daten hinzugezogen.

Alle diese Erkenntnisse gehen schließlich in einen Index ein, der mittels definierter Kennzahlen bereits bei der Planung von Aktionen – wie etwa einem Angebotsprospekt – den zu erwartenden Erfolg misst. Fällt die Bewertung negativ aus, kann unser Kunde entsprechend nachjustieren. So lässt sich für jedes Werbemedium und jeden Kanal der optimale Artikelmix definieren, wobei auch Kannibalisierungseffekten vorgebeugt wird.


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Auf einen Blick

  • Modell zur Werbeerfolgskontrolle misst die Ergebnisse von Marketingaktionen
  • Erkenntnisse ermöglichen optimalen Artikelmix für Maßnahmen
  • Erfolg von geplanten Aktionen lässt sich mittels Kennzahlen vorhersagen
Jens Kröhnert
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Bondatenanalyse bis auf Artikelebene: So erzielen Sie einen maximalen Nutzen für Ihr Geschäft

Auf einen Blick

  • Zentrale, digitale Plattform führt historische Kassendaten aus drei Jahren zusammen
  • Bondaten können erstmals bis auf Artikelebene analysiert werden
  • Von Erkenntnissen profitieren diverse Fachbereiche von Controlling über Marketing bis hin zu Einkauf und Revision.

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Die Analyse von Kassenbons kann im Handel eine Quelle für vielfältige Verbesserungen des Geschäftes sein. Allerdings ist Bondatenanalyse nicht gleich Bondatenanalyse, wie das Beispiel eines unserer Kunden zeigt. Der große Handelskonzern nutzte bereits Kassendaten als Entscheidungsunterstützung. Allerdings konnten lediglich historische Auswertungen auf aggregierten Daten vorgenommen werden. Auch Ad-hoc-Analysen waren kaum möglich. Entsprechend wurden die Potenziale der umfangreich vorhandenen Datenbestände allenfalls ansatzweise ausgeschöpft.

Zurückzuführen war diese Situation vor allem darauf, dass jede Abteilung auf eigenen Systemen mit zu geringer Leistung sowie einem eigenen, sehr begrenzten Datenpool arbeitete. Daher bestand unser wichtigster Arbeitsschritt darin, sämtliche Daten mit maximaler Detailtiefe in einem modernen Enterprise Data Warehouse (DWH) zusammenzuführen, zu vernetzen und unternehmensweit bereitzustellen.

Die Lösung für unseren Kunden

In dem zentralen Enterprise DWH haben wir die historische Kassendaten der vergangenen drei Jahre vereint. Insgesamt handelt es sich um über 100 Milliarden Bonzeilen bzw. 30 TB an Daten. Die enormen Datenmengen sowie die komplexen Anforderungen einer detaillierten Bondatenanalyse erfordern ein hoch performantes Datenmodell sowie moderne, leistungsfähige Technologien. Neben unserer langjährigen Erfahrungen haben uns hier die Produkte von Microsoft haben wie gewohnt beste Dienste geleistet.

Die neue Lösung bietet unserem Kunden eine hohe Datenqualität, große Transparenz der Quellen sowie eine sehr effiziente Datenverarbeitung. Beispielsweise lassen sich Daten für Ad-hoc-Analysen binnen weniger Sekunden abrufen. Dabei werden die Daten intelligent verarbeitet – sprich: Auch unterschiedliche Formate können einheitlich in einem Verarbeitungsschritt ausgelesen. Diese Prozesse laufen automatisiert ab.

Wie aus Daten neue Werte werden

Unser Kunde kann nun jeden Kassenbon bis auf die Ebene einzelner Artikel analysieren. Davon profitieren ganz unterschiedliche Unternehmensbereiche, wie zum Beispiel:

Controlling

  • Ad-hoc-Analysen mit allen relevanten Kennzahlen und Dimensionen
  • Vergleich von Filialen und Regionen sowie Produkten und Produktgruppen
  • Daten können als zuverlässige Grundlage für wichtige Entscheidungen genutzt werden

Marketing

  • Daten zu Baseline-Sales pro Tag, Filiale und Artikel sowie Mitnahmeeffekten von Aktionswaren
  • Modell zur Werbeerfolgskontrolle optimiert Marketingausgaben
  • Integrierte Bestandsführung für die ergänzende Bewertung von Saisonartikeln und Rabattaktionen
  • Maßgeschneiderte Angebote und Rabatte für Kunden
    Einkauf
  • Ermittlung des besten Preises im Verhältnis zum Absatz steigert Umsätze und Gewinne
  • Auswertung der Autodisposition optimiert Regalauslastung und Kapitalbindung

Revision

  • Unregelmäßigkeiten werden automatisch angezeigt bzw. aufgedeckt


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Auf einen Blick

  • Zentrale, digitale Plattform führt historische Kassendaten aus drei Jahren zusammen
  • Bondaten können erstmals bis auf Artikelebene analysiert werden
  • Von Erkenntnissen profitieren diverse Fachbereiche von Controlling über Marketing bis hin zu Einkauf und Revision.
Jens Kröhnert
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