Der schnelle Weg zu ERP-Analytics im Mittelstand

Die Frage nach dem schnellen Click and Play

Die meisten Unternehmen wissen: Wir brauchen BI! Der Teufel liegt jedoch wie so oft im Detail. Verschiedene BI-Systeme stellen verschiedene Vorteile in den Fokus: Das eine bietet zum Beispiel extrem intuitive Bedienung, darunter leidet die Integration von verschiedenen Datenquellen. Ein anderes wiederum setzt ein Datawarehouse-System voraus oder es ist zu komplex, um einen schnellen Einstieg zu ermöglichen.

Um schnell Nutzen aus der BI-Lösung zu ziehen, ist es aber wichtig, das System schnell zum Laufen zu bekommen und zugleich die Anwendung so intuitiv zu gestalten, dass die Lösung wirklich genutzt wird. Glaubt man aktuellen Studien, so liegt aber genau hier oft das Problem: In vielen Fachabteilungen fehlt das Verständnis für die Datennutzung, also für sinnvolle Analysen. Die assoziative Suchtechnologie erlaubt dem Nutzer, Daten durch einfache Selektion und natürliche Sprachsuche uneingeschränkt in jede beliebige Richtung zu untersuchen – unabhängig von vordefinierten Pfaden oder Hierarchien. Eine ausgefeilte Visualisierungstechnologie hilft dabei, bei der Erstellung von Analysen und Reports nicht den Überblick zu verlieren.

Blick in den Datendschungel: Wo liegen welche Daten und in welchem Format?

Dabei darf aber das Ziel nicht aus dem Blick geraten. Zuallererst geht es immer um Ergebnisse. Was will ich wissen, an wen berichten? Welche Daten benötige ich dafür? Und wo sind diese Daten in welchem Format gespeichert? Essenziell ist deshalb die Fähigkeit, verschiedene Datenquellen miteinander zu kombinieren. Ein großer Teil der Daten kommt sicherlich aus Business-nahen Systemen wie ERP. Aber auch Informationen aus dem Markt, aus Produktionsplanung und Systemen Dritter müssen integrierbar sein. Genau darin liegt aus der Sicht der cellent-Berater ein Vorteil des Visual-Analytics-Anbieters Qlik: die einfache Integration der unterschiedlichsten Datenquellen. Dann wiederum kommt die Frage nach der Implementierungszeit. In den meisten Fällen lassen sich alle vorhandenen Daten so modellieren, dass sie passen. Dennoch dauern viele BI-Projektumsetzungen lange. Hier sind Berater gefragt, die sowohl in der ERP-Welt als auch in der Welt des BI-Anbieters zu Hause sind und damit wissen, wie die Datenstruktur aufgebaut und die Daten modelliert sein müssen, um Auswertungen schnell und einfach durchführen zu können.

Templates: branchenübergreifend aber funktionsspezifisch

cellent ist mit seinen sieben Qlik Templates für die Bereiche Vertrieb, Einkauf, Produktion, Logistik, Finanz, Controlling, HR und Management Cockpit einen Schritt weitergegangen. Immer mit dem Ziel einer noch schnelleren Implementierung vor Augen, verschmelzen die Templates Vorzüge beider Welten: Sie setzen auf einer leistungsfähigen in-memory-Technologie auf und verbinden gleichzeitig die vorhandenen ERP-Systeme. Möglich wurde die Entwicklung der bereichsspezifischen Templates und ihre Anbindung an die notwendigen Datenpools durch das umfassende Wissen um die Logik hinter den vorhandenen ERP-Systemen und Prozessen. Eine heterogene vorhandene Datenlandschaft erhält ein einfach zu bedienendes grafisch aufbereitetes Frontend mit bestimmten, vorgegebenen Funktionen, die bedarfsspezifisch schnell erweitert werden können. Die praxiserprobten „Out-of-the-Box“-Lösungen sparen Zeit bei der Einführung und ermöglichen gleichzeitig eine schnelle und einfache kundenspezifische Nachjustierung.

Auch wenn auf Branchenebene die Kennzahlen im ERP-Umfeld nicht weit differieren, so gibt es jedoch unterschiedliche funktionsspezifische Einsatzbereiche. Daher sind die Templates generell abteilungsspezifisch angelegt. Viele Unternehmen entscheiden sich zunächst für Management- und Vertriebscockpits, bevor sie Templates für weitere Bereiche einsetzen.

Management: Für das Management zählt oft eins: Übersichtlichkeit in der Darstellung der Kennzahlen. Umsatzzahlen, Auftragseingang oder Lagerbestand müssen auf einen Blick erkennbar sein, wenn auch mit der Option, in die Tiefe gehen zu können. Hier spielt auch das Design eine große Rolle: Die Grafiken müssen auf jedem Gerät darstellbar sein, um Mobile BI zu ermöglichen. Egal, ob in den wenigen Minuten zwischen zwei Meetings oder auf der Fahrt zum Flughafen – die Bereitstellung von Daten in verständlichen Grafiken und auf jedem Endgerät ist auf dem Vormarsch.

Vertrieb: Um den Umsatz auf Dauer zuverlässig steigern und schnell auf den Markt reagieren zu können, braucht es weit mehr als Bauchgefühl. Alle Prozesse im Vertriebszyklus – von der strategischen Planung bis zur Ergebnisanalyse – müssen für eine maximale Leistung erfasst, analysiert und in Vertriebsziele übersetzt werden. Auch die Erstellung von neuen Auswertungen und Grafiken auf Basis der in die BI-Lösung eingepflegten ERP-Daten kann dem Vertrieb neue Erkenntnisse erschließen. Dazu kommt: Durch den direkten Kontakt mit Kunden und Interessenten – dem Einsatz „im Feld“ sozusagen – müssen Vertriebler auf Daten oftmals spontan und zur jeweiligen Anfrage passend zugreifen. Wer dies kann, punktet beim (zukünftigen) Kunden und erhält einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Controlling: Gerade für Controller ist Business Intelligence ein Beschleuniger – schließlich gehört die Erfassung, Verarbeitung und Aufbereitung von Daten ohnehin zum Berufsalltag. Die Qualität dieser Reportings zu Rentabilität, Ergebnisrechnungen oder Umsätzen aus verschiedenen Blickwinkeln steigt durch BI deutlich an und hilft bei der Entscheidungsfindung.

Grundsätzlich sind natürlich alle Kombinationen von Templates für eine umfangreiche BI-Analyse denkbar. Und auch andere Datenquellen können analysiert werden. Spezifische Templates für ERP-Daten, angepasst an die KPIs der jeweiligen Abteilungen, dynamisieren den Prozess und bringen den Anwender letztendlich schneller zu den Vorteilen einer umfassenden BI-Analyse-Plattform und Datenvisualisierung.

Proof-of-Concept: Erst testen, dann entscheiden!

Sind die Anwendungsgebiete der BI-Lösung einmal definiert, bietet sich ein ganz einfaches Vorgehen an: Die Lösung und ihren Nutzen für das Unternehmen konkret auf Herz und Nieren prüfen! Dafür wird zunächst ein Starting Point definiert: Wo hat das Unternehmen den größten Bedarf bzw. die wenigsten Einblicke? In den meisten Fällen sind das die stark zahlengetriebenen Bereiche Sales und Controlling. Im ausgewählten Bereich wird – schneller auf Basis der Templates – ein Dashboard aufgebaut, an dem zum Beispiel der Vertriebsleiter, die Fachabteilung oder der Data Scientist direkt arbeiten können. Anhand dieses Proof-of-Concept entscheidet das Unternehmen, ob die Lösung die Richtige ist und es diesen Weg weitergehen möchte. Der Berater erstellt dann auf Wunsch eine Gap-Analyse mit den Kosten, die nötig sind, um das angefangene Projekt zu Ende zu bringen.

Fazit: Data Discovery statt Business Analytics

Daten, Zahlen und Analysen haben keinen Selbstzweck. Sie sind da, damit das Management bessere Entscheidungen treffen kann. Deshalb müssen BI-Lösungen den Anwender in den Fokus stellen. Sie sollten leicht zu bedienen, schnell zu verstehen sein und auch mobil auf Smartphone, Tablet und Co. laufen. Die meisten Benutzer haben nicht die Zeit und auch nicht die Geduld, lange Schulungen zu besuchen. Das Ziel eines jeden BI-Projektes sollte es daher sein, dass die Anwender Freude daran finden, sich durch die oft hochkomplexen Datengalaxien zu arbeiten. Mit den Qlik Templates erhalten Management und Fachabteilungen in kürzester Zeit ein Analysetool, das kinderleicht zu bedienen ist und nur noch leicht ergänzt werden muss. Im Vergleich mit einem Einsatz der BI-Lösung auf der grünen Wiese können sich mittelständische Unternehmen durch die Templates rund 75% an Zeit im Gesamtentwicklungsbedarf sparen.

Checkliste: Der erfolgreiche Weg zur Datenanalyse im Mittelstand

Unternehmen sollten sich über einige zentrale Fragen Gedanken machen, bevor sie ein BI-System auswählen und einführen.

In welchem Unternehmensbereich benötige ich mehr Informationen?
Ist bereits ein Datawarehouse-System im Einsatz, auf das ich aufsetzen kann oder möchte?
Welche Systeme kommen als Datenquellen in Frage?
Wie sieht die Datenqualität aus?
Welche Geschwindigkeit erwarte ich von den Auswertungen?
Welche Visualisierungstechnologie setzt die Lösung ein?
Wie frei sind die Anwender? Sind mehrdimensionale Auswertungen möglich?
Assoziative Suche: Kann bzw. möchte ich Daten auswerten, die nicht direkt miteinander in Verbindung stehen?
Verfügt die Lösung über leicht zu bedienende Dashboards?
Besteht Transparenz über den Nutzen des Projektes, Projektkosten und -laufzeit?
Wie kann ich die Umsetzung des BI-Projektes beschleunigen?
Könnte der Einsatz eines Beraters zielbringend sein und welches Know-how muss ein Consultant mitbringen?