Kundenerfolge

Wie Malzers mit Daten die Umsätze steigert und Retourenquoten senkt

Klaus-Jürgen Mader
Kaufmännischer Leiter, Malzers Backstube GmbH & Co. KG

Unseren Führungskräften standen aktuelle Verkaufsdaten nur mit großem Zeitverzug zur Verfügung. An Ad-hoc-Analysen war nicht zu denken. Gemeinsam mit ORAYLIS haben wir unsere zahlreichen Daten aus unterschiedlichen Systemen gebündelt und nutzbar gemacht, sodass sich unser Filialgeschäft endlich effizient steuern lässt.

So konnten wir nicht nur unsere Retourenquote senken und unser Sortiment optimieren. Wir haben auch eine automatische Betrugserkennung entwickelt, die Unregelmäßigkeiten zuverlässig aufdeckt. Diese Ergebnisse verdanken wir der engen und vertrauensvollen Zusammenarbeit mit ORAYLIS. Deshalb gehen wir jetzt auch gemeinsam mit unserem Partner den Schritt in die Cloud.

Auf einen Blick

  • Kunde: Malzers Backstube GmbH & Co. KG
  • Branche: Handel/Großbäckerei
  • Projektziel: Prognose von Produktionsmengen, Steuerung des Tagesgeschäftes mit aktuellen Verkaufsdaten, Ad-hoc Analysen
  • Technologien: SQL Server, Power BI, perspektivisch Azure Cloud

Malzers Backstube ist im und ums Ruhrgebiet eine echte Institution. Seit 120 Jahren versorgt die Bäckerei-Kette aus Gelsenkirchen ihre Kunden mit frischen Backwaren vom Brötchen bis zum Kuchen. Mittlerweile bietet das Unternehmen seine Produkte an über 150 Standorten an, wobei tagtäglich Unmengen von Daten entstehen. Denn das Filialgeschäft von Malzers ist „hochfrequent“ –heißt: In kurzer Zeit werden viele Verkäufe mit relativ kleinen Beträgen getätigt. Entsprechend umfangreich ist die Zahl der Kassenbons und resultierenden Bondaten.

Allerdings konnten die Verantwortlichen über lange Zeit hinweg keinen ausreichenden Nutzen aus diesem Datenschatz ziehen. „Unsere Daten lagen alle in verschiedenen Systemen vor“, erklärt Klaus-Jürgen Mader, Kaufmännischer Leiter bei Malzers. „Es brauchte einen extrem hohen manuellen Aufwand, um die Daten aufzubereiten. Deshalb konnten unsere Führungskräfte im Verkauf nur mit großem Zeitversatz auf ihre Berichte zugreifen. An vertiefende Ad-hoc-Analysen war erst gar nicht zu denken. Und wegen der fehlenden Datenbasis mangelte es auch an einheitlichen Kennzahlen.“ So regierte bei der Steuerung des Filialgeschäftes an vielen Stellen das Bauchgefühl, wo eigentlich Daten hätten für fundierte Entscheidungen sorgen können.

Am Anfang stand eine „unlösbare“ Aufgabe

Allen Beteiligten bei Malzers war bewusst, dass mit den ungenutzten Daten ein massives Geschäfts- bzw. Wachstumspotenzial verloren geht. Jedoch fiel der Start hin zu einer neuen Datenlösung zunächst schwer: „Uns erschien das wie eine unlösbare Aufgabe“, so Klaus-Jürgen Mader. „Wir wussten überhaupt nicht, wie wir die unterschiedlichen Vorstellungen und Zielsetzungen der einzelnen Personen und Abteilungen unter einen Hut bringen sollten.“

Vor diesem Hintergrund kam es zu einer Zusammenarbeit mit ORAYLIS. „Durch die Unterstützung der ORAYLIS-Experten haben wir das erforderliche Know-how über die technischen Komponenten und das richtige Vorgehen im Projekt aufbauen können.“ Unter anderem lernte das Malzers-Team während der Entwicklungsphase die Vorteile agiler Methoden kennen und schätzen. „Dadurch mussten wir nicht unendlich lange Pflichtenhefte definieren, die oftmals unvollständig abgearbeitet werden und nur viel Kapital verbrennen. Gleichzeitig konnten wir auf aktuelle Entwicklungen schnell reagieren und permanent nachjustieren.“

Retourenquote senken bei der Herstellung von Backwaren

Durch die neue Datenlösung kann Malzers die erforderlichen Produktionsmengen für den Folgetag viel genauer vorhersagen. (Malzers Backstube)

Neue Datenplattform verbessert interne Abläufe

Das Ergebnis der Zusammenarbeit ist eine Business-Intelligence-Plattform auf Basis von Microsoft-Technologien, die die verschiedenen Datensilos zusammenführt. Die zentrale Datenplattform stellt automatisiert einheitliche Berichte für unterschiedliche Unternehmensbereiche bereit, wie Filialsteuerung, Controlling, Produktion und Geschäftsführung. Manuelle Aufwände für die Datenbeschaffung und -aufbereitung werden somit auf ein Minimum reduziert. Was früher Tage und Wochen gebraucht hat, steht heute mit einem Knopfdruck als übersichtlich gestaltete Entscheidungsunterstützung zur Verfügung. Dabei werden die Daten nahezu in Echtzeit aktualisiert, sodass sich das Tagesgeschäft ohne großen Zeitversatz steuern lässt.

Darüber hinaus haben sämtliche Unternehmensbereiche Zugriff auf die Datenbasis. Für individuelle Auswertungen stehen den unterschiedlichen Anwendergruppen jeweils passende Werkzeuge zur Verfügung, wie Power BI oder Excel. Dadurch haben alle Mitarbeiter jederzeit die Möglichkeit, individuelle Ad-hoc-Analysen vorzunehmen, um komplexere Fragestellungen zu beantworten und neue Erkenntnisse zu erschließen.

Vielfältige Vorteile für das Geschäft und die Kunden

Die umfangreichen Verbesserungen bei der Datenanalyse haben schließlich auch konkrete Auswirkungen auf das Geschäft. „Letztlich entscheiden wir immer auf Basis der heutigen Ereignisse, welche Mengen wir für morgen produzieren“, erläutert Klaus-Jürgen Mader. „Durch unsere neue Lösung sind nicht nur diese Prognosen deutlich zuverlässiger – weil daten- bzw. faktenbasiert. Wir können auch über den Tag hinweg unerwartete Engpässe oder Überschüsse frühzeitig erkennen und schnell darauf reagieren, etwa indem wir Ware umlagern oder nachliefern.“ So werden die vorhandenen Verkaufspotenziale optimal ausgeschöpft und die Umsätze gesteigert. Gleichzeitig ließ sich die Retourenquote senken und das Sortiment optimieren.

Doch nicht nur das: „Natürlich sind auch unsere Kunden zufriedener und lassen sich langfristiger binden, weil sie zu jeder Tageszeit aus der gesamten Bandbreite frischer Waren wählen können.“ Hinzu kommt eine automatische Betrugserkennung, die durch die Kombination aus Bondaten und Einsatzplänen Unregelmäßigkeiten zuverlässig aufdeckt. „Alle diese Ergebnisse verdanken wir der engen und vertrauensvollen Zusammenarbeit mit ORAYLIS. Deshalb gehen wir jetzt auch gemeinsam mit unserem Partner den Schritt in die Cloud.“

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Auf einen Blick

  • Kunde: Malzers Backstube GmbH & Co. KG
  • Branche: Handel/Großbäckerei
  • Projektziel: Prognose von Produktionsmengen, Steuerung des Tagesgeschäftes mit aktuellen Verkaufsdaten, Ad-hoc Analysen
  • Technologien: SQL Server, Power BI, perspektivisch Azure Cloud
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So senkt BD Rowa die Stillstandszeiten von Kommissioniersystemen

Dr. Dorothée Gösswein
Project Manager, BD Rowa

Wir legen großen Wert auf einen zuverlässigen Kundenservice – mit dem Anspruch, uns kontinuierlich zu verbessern. ORAYLIS hat für uns schnell und effizient eine digitale Plattform in der Cloud aufgebaut, die die Daten von allen unseren Maschinen nahezu in Echtzeit und mit hohen Sicherheitsstandards bereitstellt.

Mit dieser Lösung können unsere Service-Mitarbeiter bei Problemen sofort helfen und Störungen proaktiv vorbeugen. Wir senken die ohnehin geringen Stillstandszeiten unserer Anlagen und unsere Kunden profitieren von einer noch höheren Verfügbarkeit. Daher freuen wir uns, dass uns das ORAYLIS-Team auch bei unseren künftigen Plänen als Erfolgsgarant zur Seite steht.

Auf einen Blick

  • Kunde: BD Rowa Germany GmbH
  • Branche: Industrie/Kommissioniersysteme für Medikamente
  • Projektziel: Echtzeitanalysen von Maschinendaten in Anwendungen für Service und Kunde bereitstellen
  • Technologien: Microsoft Azure IoT, Databricks Power BI Embedded

Becton Dickinson Rowa Germany GmbH (BD Rowa) zählt weltweit zu den führenden Herstellern von Kommissioniersystemen für Apotheken, Krankenhäuser und den pharmazeutischen Großhandel. Die komplexen Anlagen des Unternehmens mit Sitz in der kleinen Gemeinde Kelberg in Rheinland-Pfalz unterstützen Gesundheitseinrichtungen in 53 Ländern bei der effizienten Lagerhaltung und Bereitstellung von Medikamenten. Reibungslose Service-Prozesse sind in diesem Kontext ein Muss – denn: Würden die Systeme der Kunden stillstehen, gäbe es auch einen Engpass bei der Medikamentenversorgung der Patienten.

„Als Partner für das Gesundheitswesen sind Schnelligkeit, Effizienz und Sicherheit unser absoluter Maßstab. Deshalb legen wir von jeher großen Wert auf einen zuverlässigen Kundenservice für unsere komplexen Anlagen – mit dem Anspruch, uns kontinuierlich zu verbessern“, so Dr. Dorothée Gößwein, Project Manager bei BD Rowa. „Die Digitalisierung und der Einsatz von Echtzeitdaten eröffnen uns hier vollkommen neue Chancen. Ähnlich dem Nutzen unserer eigenen Produkte, wollten wir noch mehr Zeit für die eigenen Kunden haben, während die Technik alle anderen Aufgaben automatisch erledigt.“

BD Rowa Automaten - So senkt BD Rowa die Stillstandszeiten von Kommissioniersystemen

Agile Arbeitsweisen geben Sicherheit

Soweit der Plan. Aber wie ließ sich dieser – vor allem in technologischer Hinsicht – in die Tat umsetzen? „Für ein solch komplexes Projekt benötigt man den richtigen Partner an seiner Seite“, erläutert Dr. Dorothée Gößwein. „ORAYLIS hat uns von Anfang an überzeugt und war für uns die richtige Wahl, um dieses Projekt gemeinsam umzusetzen. Das Team hatte eine klare Vorstellung davon, wie unsere Lösung auszusehen hat. Gleichzeitig gaben uns die agilen Arbeitsweisen unseres Partners stets die beruhigende Gewissheit, dass wir auf dem richtigen Weg sind.“

Daten werden in Echtzeit bereitgestellt

ORAYLIS baute eine hochmoderne, digitale Plattform in der Microsoft Azure Cloud auf. Wo Maschinendaten zuvor langwierig auf Hardware-Servern gesammelt und nur zu definierten Zeitpunkten aufbereitet bzw. weitergeleitet wurden, führt die Plattform nun die Daten aller Kundenanlagen zentral zusammen und stellt diese nahezu in Echtzeit bereit. Das gilt nicht nur für Basisinformationen, Fehlermeldungen oder Temperaturdaten, die die Kühleinheiten der Anlagen laufend versenden. Selbst umfangreiche Videos, die von Kameras im Maschineninnern erzeugt werden, stehen umgehend zur Verfügung. Dazu galt es, höchste Sicherheitsstandards beim Datentransfer zu gewährleisten.

Störungen vermeiden, bevor sie auftreten

Die kompletten Informationen können die Support-Mitarbeiter von BD Rowa jetzt über eine nutzerfreundliche Web-Applikation schnell und effizient abrufen. „Wir können dadurch unsere Kunden proaktiv unterstützen“, zeigt sich Dr. Dorothée Gößwein begeistert. Ein Rückkanal in der Cloud-Lösung ermöglicht es sogar, aus der Ferne erforderliche Arbeiten vorzunehmen. Ebenso lassen sich Anfragen an die Hotline mit den stets aktuellen App-Daten ohne große Wartezeiten bearbeiten. Zudem erlaubt die gewonnene Datenbasis Prognoseszenarien, durch die sich Störungen bei den Anlagen vermeiden lassen, bevor sie auftreten. „Durch alle diese neuen Möglichkeiten senken wir die ohnehin geringen Stillstandszeiten unserer Anlagen immer weiter, sodass unsere Kunden von einer noch höheren Verfügbarkeit profitieren.“

Der Cloud-Ansatz in Azure ermöglicht es in Zukunft, immer weiter attraktive Funktionen und digitale Services flexibel zu ergänzen. So will BD Rowa als nächstes seine vorhandenen Daten für eine Applikation verwenden, mit der die Kunden eigenständig wertvolle Erkenntnisse zur Leistung ihrer Maschinen gewinnen können. „Daher freuen wir uns sehr, dass uns das ORAYLIS-Team auch bei unseren künftigen Plänen als Erfolgsgarant zur Seite steht“, so Dr. Dorothée Gößwein abschließend.


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  • Kunde: BD Rowa Germany GmbH
  • Branche: Industrie/Kommissioniersysteme für Medikamente
  • Projektziel: Echtzeitanalysen von Maschinendaten in Anwendungen für Service und Kunde bereitstellen
  • Technologien: Microsoft Azure IoT, Databricks Power BI Embedded
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Digitaler Wandel: Die Energieversorgung Mittelrhein hebt ihren Datenschatz

Mona Meyer
fachbereichsleiterin vertriebssteuerung und -strategie

Bevor wir mit ORAYLIS zusammengearbeitet haben, konnten wir aus unseren Daten nur mit hohem Aufwand einen geschäftlichen Nutzen ziehen. Die Daten lagen verteilt in vielen verschiedenen Systemen vor und mussten unbedingt zu einer „Zahlenwahrheit“ zusammengeführt werden.

Mit ihrer strukturierten und agilen Vorgehensweise haben die ORAYLIS-Experten in kürzester Zeit ein Modern Data Warehouse in der Cloud entwickelt. So verfügen wir nun über eine einheitliche Datengrundlage für unsere geschäftlichen Fragestellungen – eine wirklich gute Basis, auf der wir gemeinsam aufbauen können. Allein mit internen Ressourcen hätte sich ein solches Projekt niemals erfolgreich realisieren lassen.

Auf einen Blick

  • Kunde: Energieversorgung Mittelrhein AG
  • Branche: Energie
  • Projektziel: Zusammenführen aller Unternehmensdaten für einheitlich KPIs und neue Anwendungsfälle
  • Technologien: Azure Data Factory, Data Lake Storage, Databricks, Power BI

Die Energieversorgung Mittelrhein (evm) ist das größte kommunale Energie- und Dienstleistungsunternehmen in Rheinland-Pfalz. Insgesamt 340.000 Kunden werden von den rund 1.000 Mitarbeitern mit Ökostrom, Erdgas, Wärme und Trinkwasser versorgt. So fallen im täglichen Geschäft seit jeher eine Vielzahl von Daten an, mit deren Hilfe beispielsweise Kundenpotenziale sehr gut hätten entwickelt werden können. Wenn da nicht die disparate Systemlandschaft gewesen wäre: „Unsere Daten lagen in unterschiedlichen Einzellösungen vor, teilweise ohne unmittelbare Verknüpfung“, so Mona Meyer, Fachbereichsleiterin Vertriebssteuerung und -strategie bei der evm. Entsprechend mussten die Mitarbeiter in den Fachabteilungen ihre Abfragen oft manuell vornehmen, was viel Zeit kostete. Schnelle Ad-hoc-Analysen ließen sich ebenfalls nur sehr schwer durchführen.

Zuverlässige Entscheidungen waren extrem schwierig

„Vor allem aber hatten wir durch die verschiedenen Einzellösungen keine einheitlichen Ergebnisse und Kennzahlen“, erläutert Mona Meyer. Zuverlässige Entscheidungen, etwa zur Verteilung von Budgets oder zu Investments in Geschäfts- und Produktbereiche waren auf dieser Grundlage nur schwierig zu treffen. Die Daten mussten dringend zusammengeführt werden, um eine einheitliche ´Zahlenwahrheit´ zu schaffen.“ Eine Aufgabe, die den Verantwortlichen anfangs wie eine unüberwindbare Hürde erschien: „Bei der hohen Komplexität, den vielen Beteiligten und den vielen Datenquellen haben wir uns ernsthaft gefragt: Kann das überhaupt funktionieren?“

Strukturiertes Vorgehen reduziert Komplexität

Gelöst wurde dies durch eine Partnerschaft mit ORAYLIS. „Durch die strukturierte und agile Vorgehensweise unseres neuen Partners haben wir sehr schnell einen Überblick über unsere Ausgangssituation und die weiteren Schritte erhalten“, so Mona Meyer. Dabei hat die Projektleitung gleich zu Beginn die richtigen Weichen gestellt und die passenden Mitarbeiter integriert. Das Team arbeitete sich sowohl in die komplexe Struktur der Quelldaten als auch die teils schwierigen Fachinhalte kurzfristig ein. „Und auch im weiteren Verlauf hat das ORAYLIS-Team jederzeit den Überblick behalten. Unter anderem haben regelmäßige Erfolgskontrollen und Abstimmungen das Projekt zielgerichtet zum Erfolg geführt.“

Modernes Data Warehouse ermöglicht valide Entscheidungen

So stand der evm bereits nach kurzer Zeit ein modernes Data Warehouse (DWH) in der Microsoft Azure Cloud zur Verfügung. Als „Single Point of Truth“ vereint die Lösung sämtliche Daten auf einer Plattform und liefert endlich die ersehnten, konsistenten Kennzahlen. Auf dieser Grundlage kann die Geschäftsführung nun valide Entscheidungen zu drängenden geschäftlichen Fragestellungen treffen. Gleichzeitig werden für die Mitarbeiter aus Controlling, Marketing, Kundenservice und Vertrieb übergreifende Analysen erheblich vereinfacht.

Ebenso entfällt der manuelle Aufwand für Standardberichte, da diese jetzt automatisiert über Power BI bereitgestellt werden. Dadurch sparen die Fachbereiche viel Zeit und Ressourcen für das Zusammenstellen von relevanten Informationen. Die Mitarbeiter können sich auf ihre Kernaufgaben konzentrieren. „Natürlich stehen wir damit erst am Anfang. Sowohl unsere Datenbasis als auch unser Berichtswesen müssen jetzt laufend weiterentwickelt werden. Aber mit dem flexibel erweiterbaren Cloud-Ansatz in Azure und der neuen Plattform haben wir dafür die besten Voraussetzungen geschaffen. Und so viel ist uns klar geworden: Es ist wichtig, bei so einem Projekt mit einem erfahrenen Partner zusammenzuarbeiten. Allein mit internen Ressourcen hätten wir das niemals erfolgreich realisieren können. ORAYLIS hat uns hervorragend unterstützt“, so Uwe Worch, Bereichsleiter IT bei der evm.


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  • Kunde: Energieversorgung Mittelrhein AG
  • Branche: Energie
  • Projektziel: Zusammenführen aller Unternehmensdaten für einheitlich KPIs und neue Anwendungsfälle
  • Technologien: Azure Data Factory, Data Lake Storage, Databricks, Power BI
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Wie GP mit innovativen Kundenservices den digitalen Wandel geschafft hat

Christian Oberstädt
Manager Data & Product Strategy, GermanPersonnel

Wir können unseren Kunden heutzutage deutlich mehr hochwertige Bewerber für ihre vorhandenen Budgets liefern. Durch die automatisierten Empfehlungen und Erfolgsprognosen unserer Software lassen sich Anzeigen viel präziser erstellen und verteilen. Und auch die persönliche Beratung durch unsere Mitarbeiter hat dank datengetriebener Standardisierungen beträchtlich an Qualität gewonnen.

Mit diesem Angebot verfügen wir über einen echten USP, durch den wir uns am Markt für E-Recruiting klar vom Wettbewerb abheben. ORAYLIS hat bei uns viele Innovationen angestoßen. Gemeinsam sind wir ein herausragendes Team, von dem in Zukunft noch einiges zu erwarten ist.

Auf einen Blick

  • Kunde: GermanPersonnel e-search GmbH
  • Branche: Personaldienstleistungen
  • Projektziel: Aufbau einer einheitlichen Datenbasis und Entwicklung innovativer Recruiting-Services
  • Technologien: Azure Data Lake, Microsoft SQL Server, Databricks, Power BI Embedded

GermanPersonnel zählt hierzulande zu den führenden Anbietern von Software und Services für die Mitarbeitersuche im Internet. Das Unternehmen kooperiert mit Deutschlands größten Personaldienstleistern und Jobportalen. Mit den Produkten der E-Recruiting-Experten können die Kunden ihre Stellenanzeigen entwerfen und in Jobbörsen platzieren sowie Bewerbungen managen. So hat sich das Unternehmen spezielle Alleinstellungsmerkmale am Markt verschafft. Gleichzeitig war den Verantwortlichen klar, dass sie sich mit diesem Leistungsspektrum nicht dauerhaft von der wachsenden Konkurrenz werden abheben können.

Potenziale in den Daten wurden nicht ausgeschöpft

„Tatsächlich haben wir die umfangreichen Daten aus den Recruiting-Prozessen bis dahin nur punktuell genutzt, beispielsweise für die Weiterentwicklung von Geschäftsprozessen, Produkten und Algorithmen zur intelligenten Kanalauswahl“, erklärt Christian Oberstädt, Manager Data & Product Strategy bei GermanPersonnel. „Neben Daten flossen aber immer noch unsere Expertise sowie eine Prise Bauchgefühl in unsere Entscheidungsprozesse ein. Da verbarg sich noch massig Potenzial.“ Daher entschloss man sich bewusst für den Wandel zu einer datengetriebenen Unternehmen. Es wurden neue Ziele formuliert, wie automatische Empfehlungen bei der Erstellung von Stellenanzeigen sowie Vorhersagen über die zu erwartenden Bewerberzahlen. Zudem sollten Daten auch intern, etwa durch ein umfassendes Reporting, von allen Mitarbeitern genutzt werden.

Einheitliche Datenbasis ermöglicht übergreifende Auswertungen

Um die ehrgeizigen Pläne zielgerichtet anzugehen, wurde ORAYLIS als Partner und Guide hinzugezogen. Bereits eine erste Status-Quo-Analyse führte zu Tage, dass GermanPersonnel zwar über umfangreiche Datenbestände verfügte, sich diese aber mangels Struktur nicht für die gewünschten, übergreifende Auswertungen eigneten. Deshalb wurden zunächst sämtliche Daten aus den Recruiting-Prozessen sowie weitere Datenquellen strukturiert in einem Data Warehouse (DWH) in der Microsoft Azure Cloud zusammenführt. Die Aufbereitung der Daten für weitere Analyse-Prozesse erfolgt automatisiert und tagesaktuell. Dank des Cloud-Ansatzes kann die Lösung abhängig vom Datenaufkommen sowie der Anzahl der Kunden und Kennzahlen flexibel wachsen.

Michael Althaus ORAYLIS Projekt GermanPersonnel

Jedoch hätten sich Innovationen, wie die Vorhersage von Klicks und Bewerberzahlen, allein auf dieser Basis nicht umsetzen lassen. „Für solche Anforderungen werden exakte Informationen zur gesamten Candidate Journey benötigt,“ erläutert Michael Althaus, Projektleiter bei ORAYLIS. Daher kommt ein spezielles Tracking-Tool zum Einsatz. „Das Tool erhebt laufend anonymisierte, eventgetriebene Web-Daten aus fast 180.000 Stellenanzeigen, wobei die Datenhoheit bei GermanPersonnel verbleibt.“

Kunden sparen Zeit und Geld

Christian Oberstädt, Manager Data & Product bringt die Mehrwerte der intelligenten, datenbasierten Recruiting-Lösung auf den Punkt: „Wir können unseren Kunden heutzutage deutlich mehr hochwertige Bewerber für ihre vorhandenen Budgets liefern. Durch die automatisierten Empfehlungen und Erfolgsprognosen unserer Software lassen sich Anzeigen viel präziser erstellen und auf die Masse der Recruiting-Kanäle verteilen. Und auch die persönliche Beratung durch unsere Mitarbeiter hat dank datengetriebener Standardisierungen beträchtlich an Qualität gewonnen.“

Die tagesaktuellen Statistiken ermöglichen schließlich eine gezielte Steuerung der bereits geschalteten Anzeigen. Gleichzeitig werden Erfolge transparent und messbar. Nicht zuletzt spart der Nutzer durch ein übersichtliches und strukturiertes Management seiner Stellenanzeigen und Bewerber ein hohes Maß an Zeit.

USP gegenüber Wettbewerb

Auch GermanPersonnel profitiert unmittelbar von der Lösung. „Wir verfügen mit diesem Angebot über einen echten USP, durch den wir uns am Markt für E-Recruiting klar vom Wettbewerb abheben“, so Christian Oberstädt. Zudem hat das Unternehmen durch die neuen Analyse-Möglichkeiten wirtschaftlich sinnvolle Pakete für Anzeigenschaltungen definieren können. Die validere Planungsgrundlage sorgt für spürbare Einsparungen beim Einkauf von Traffic und Klicks bei den einschlägigen Jobbörsen. Derweil beugt das schnell wachsende Unternehmen mit der Automatisierung von Prozessen der Personalknappheit im eigenen Hause vor.

Insgesamt führt die Digitalisierung sämtlicher Prozesse zu einer deutlich höheren Effizienz und zuverlässigeren Entscheidungen. Gemeinsam mit ORAYLIS hat das Unternehmen den Wandel zu einer Data Driven Company vollzogen, wobei diese Entwicklung laut Christian Oberstädt noch längst nicht abgeschlossen ist: „ORAYLIS hat bei uns viele Innovationen angestoßen. Gemeinsam sind wir ein herausragendes Team, von dem in Zukunft noch einiges zu erwarten ist.“


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  • Kunde: GermanPersonnel e-search GmbH
  • Branche: Personaldienstleistungen
  • Projektziel: Aufbau einer einheitlichen Datenbasis und Entwicklung innovativer Recruiting-Services
  • Technologien: Azure Data Lake, Microsoft SQL Server, Databricks, Power BI Embedded
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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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  • Alle Nutzergruppen können mit Daten arbeiten und neue Werte generieren
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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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  • 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
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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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  • Datenbasiertes Churn-Modell bildet Kundenverhalten in der Zukunft ab
  • Potenzielle Wechselkandidaten werden automatisch erkannt
  • Modell optimiert sich selbstständig durch Künstliche Intelligenz und Machine Learning
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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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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
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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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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  • Zentrale, digitale Plattform führt historische Kassendaten aus drei Jahren zusammen
  • Bondaten können erstmals bis auf Artikelebene analysiert werden
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Predictive Maintenance: Maschinenbauer begeistert Kunden mit KI-basierten Prognosen

Auf einen Blick

  • Hersteller von Verpackungsanlagen wertet seine Produkte durch datenbasierte Services auf
  • KI-gestützte Prognosen sagen Maschinenstillstände und -defekte zuverlässig voraus
  • Effizienzsteigerungen reichen von der Lagerhaltung bis zur Gesamtproduktivität

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Im globalen Wettbewerb sind effiziente Produktionsprozesse ein entscheidender Erfolgsfaktor. Vor diesem Hintergrund bietet die Digitalisierung den Herstellern von Maschinen und Fertigungslinien viele Chancen, ihre Kunden mit datenbasierten Services aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zu begeistern. Beispielsweise haben wir für einen weltweit agierenden Maschinenbauer Prognoseszenarien für Predictive Maintenance – also der vorausschauenden Wartung und Instandhaltung – umgesetzt, die die Effizienz der gefertigten Anlagen maßgeblich erhöhen.

Zielsetzung unseres Kunden war es:

  • Maschinenstillstände zu verhindern
  • Maschinenschäden auszuschließen
  • Ausfallzeiten zu minimieren
  • Typische Störfälle zu identifizieren
  • Wartungsintervalle zu optimieren
  • Die Produktivität zu verbessern

Die Lösung für unseren Kunden

Ausgangspunkt für unsere datenbasierten Prognoseservices bilden historische wie auch aktuelle Maschinendaten. Auf dieser Basis wird ein Prognosemodell aufgesetzt und laufend verbessert:

  1. Wir sammeln laufend die Sensordaten der Maschinen
  2. Wir ergänzen aktuelle Messwerte durch qualitätsgesicherte Stammdaten
  3. Wir generieren Diagnosedaten zu Maschinenproblemen
  4. Wir trainieren ein Machine-Learning-Modell auf Basis der Diagnosedaten
  5. Wir gleichen unsere Algorithmen zur Optimierung laufend mit Echtzeitdaten ab

Wie aus Daten neue Werte werden

Durch den Einsatz unseres KI-basierten Prognosemodells können die Maschinenbetreiber etwaigen Störfällen und Defekten gezielt vorbeugen. Die Verfügbarkeit der im Einsatz befindlichen Anlagen hat sich dadurch deutlich verbessert. Doch auch unser Kunde profitiert von den Optimierungen bei seinen Kunden: Prüfkosten und aufwendige Rückrufaktionen werden vermieden, die Gewährleistungskosten sinken erheblich. Gleichzeitig hat sich die Kundenzufriedenheit und -bindung erhöht.

Die Verbesserungen für alle Beteiligten in konkreten Zahlen:

  • Maschinendefekte und -ausfälle werden zu 75% vorausschauend erkannt
  • Stillstandszeiten sind um 50 bis 80% gesunken
  • Wartungskosten haben sich um 50 bis 80% verringert
  • Gewährleistungskosten wurden um über 50% gesenkt
  • Lagerhaltungskosten reduzieren sich um 20 bis 30%
  • Ausgaben für Überstunden haben sich um 20 bis 50% verringert
  • Die Gesamtproduktivität wurde um 20 bis 30% gesteigert


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  • KI-gestützte Prognosen sagen Maschinenstillstände und -defekte zuverlässig voraus
  • Effizienzsteigerungen reichen von der Lagerhaltung bis zur Gesamtproduktivität
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Digitaler Wandel in der Heiztechnik: So werden Störfälle vorhergesagt und Verbrauchskosten gesenkt

Auf einen Blick

  • Cloud-Lösung ermöglicht laufendes Monitoring von Heizungsdaten
  • Prognoseszenarien sorgen für zuverlässigeren Betrieb und weniger Ausfälle
  • Intelligente Heizungssteuerung senkt die Kosten für den Verbraucher

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Was alles machbar ist, wenn Datenbestände konsequent genutzt werden, demonstriert ein international führender Hersteller für Heizsysteme. Seit jeher konnten Heizungsmonteure als direkte Kunde des Herstellers nur reaktiv handeln. Anlagendefekte ließen sich erst erkennen, wenn Sie auftraten. Und auch die erforderlichen Ersatzteile waren in der Regel nicht griffbereit, was einen hohen Aufwand für den Monteur sowie kalte Nächte auf Seiten des Heizungsnutzers zur Folge hatte.

Gemeinsam mit ORAYLIS wollten die Verantwortlichen nun den digitalen Wandel des Unternehmens angehen und durch ein laufendes Monitoring der umfangreichen Heizungsdaten neue Werte auf unterschiedlichen Ebenen schaffen. Zielsetzung war es einerseits, dem Heizungsmonteur vorausschauende Maßnahmen zu ermöglichen und Wartungsintervalle zu optimieren. Andererseits sollten die Einstellung der Heizungen verbessert und schließlich die Verbrauchskosten für den Nutzer nachhaltig gesenkt werden.

Die Lösung für unseren Kunden

Kern unserer Lösung ist eine flexibel skalierbare Plattform in der Microsoft Azure Cloud. Eine langfristige Hardware-Lösung im unternehmenseigenen Rechenzentrum wäre aufgrund des hohen Datenaufkommens kaum kalkulierbar gewesen. Auf der Cloud-Plattform wird der kontinuierliche Strom an Betriebs-, Konfigurations- und Statusdaten der Heizungsanlagen gesammelt und mit bereits vorhandenen Anlagendaten abgeglichen. Die Erkenntnisse werden zunächst in einem Echtzeit-Dashboard dargestellt, sodass der Hersteller Unregelmäßigkeiten sofort erkennen und proaktiv eingreifen kann. Gleichzeitig werden typische Verbrauchsmuster identifiziert, etwa zur Nutzung von warmem Wasser oder der Heizung als solcher. Auf dieser Grundlage lassen sich Aktivitäts- und Ruhephasen der Anlagen intelligent steuern. Nicht zuletzt trainieren wir Prognosemodelle mit den aktuellen und historischen Daten. Diese treffen nicht nur zunehmend zuverlässige Aussagen über den zu erwartenden Verbrauch. Ebenso werden dem Service-Techniker automatisch Vorhersagen zu Störungsfällen und einzelnen Verschleißteilen inklusive Handlungsempfehlungen auf sein Handy geliefert.

Wie aus Daten neue Werte werden

Von den vielfältigen Möglichkeiten, die unsere Cloud-Lösung eröffnet, profitieren alle Beteiligten:

Verbraucher

  • Die datenbasierte, automatisierte Steuerung der Anlagen spart bis zu 20 Prozent an Kosten
  • Laufendes Monitoring der Heizungsdaten sorgt für einen verlässlichen Anlagenbetrieb

Monteur

  • Positionierung als moderner Dienstleister, der einen reibungslosen Betrieb gewährleistet
  • Massive Einsparung von Zeit und Aufwand durch intelligente Lieferketten

Hersteller

  • Positionierung als technologischer Innovationstreiber und Branchenvorreiter im Heizungsgeschäft
  • Monteure und Verbraucher entscheiden sich verstärkt für die Produkte des Herstellers und bleiben ihnen treu


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  • Cloud-Lösung ermöglicht laufendes Monitoring von Heizungsdaten
  • Prognoseszenarien sorgen für zuverlässigeren Betrieb und weniger Ausfälle
  • Intelligente Heizungssteuerung senkt die Kosten für den Verbraucher
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