Business-Intelligence-Systeme für KMU

Große Datenmengen richtig nutzen

Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) unterschätzen häufig, welche Vorteile sie heute aus modernen Analyse-Tools ziehen können. Dabei lässt sich durch die intelligente BI-Implementierung von Datenbanken praktisch Gold aus vermeintlichen Datengräbern schürfen. Kluges Data-Mining, also der Umgang mit großen Datenmengen, hilft, den wirtschaftlichen Erfolg zu erhöhen und die Zukunft von KMU zu sichern. Sage Software verrät wie.

Wenn ein Unternehmen heute aus 1000 Bestellanfragen nur 200 Bestellungen generiert, dann sollte man sich in Geschäftsleitung und Vertrieb die Frage stellen, warum die Erfolgsquote nur bei 20 Prozent lag und aus dem großen „Rest“ von 800 Anfragen nichts geworden ist. Die Ursachen liegen häufig in der mangelhaften und unregelmäßigen Datenanalyse.

Die durch die zunehmende Digitalisierung von Abläufen ausgelöste Datenvermehrung führt bei KMU zu wachsenden Problemen. Dies belegt auch die Studie „Analytical Execution for today’s Midsize Enterprise“ der Aberdeen Group aus dem Jahr 2015: Mehr als 45 Prozent der mittelständischen Unternehmen treffen Entscheidungen, die auf fehlerhaften oder unvollständigen Daten beruhen. 90 Prozent der Entscheidungsträger besitzen nicht die richtigen Informationen, wenn sie diese benötigen und mehr als ein Viertel der Unternehmen beklagen, dass Daten zu fragmentiert und verstreut sind, um sich ein klares Bild über ihre aktuelle geschäftliche Lage zu verschaffen.

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Viele Mittelständler verlassen sich bei ihren Analysen und Auswertungen noch immer auf Excel-Tabellen, die sie in der Regel nur quartalsweise oder einmal im Jahr anschauen bzw. auswerten. Treten kritische Phasen wie unerwartete Umsatzrückgänge oder steigende Kosten auf, ist die Überraschung oft groß. Gegenmaßnahmen kommen dann meist viel zu spät. Entscheidend ist es aber, Analysen bereits im laufenden Prozess zu fahren, um im Idealfall tagesaktuell die Situation des Unternehmens bewerten bzw. einschätzen zu können.

Die in den meisten Firmen genutzten operativen Systeme wie ERP-, CRM- oder Buchhaltungs-Software sind in der Regel nicht dafür optimiert, große Datenmengen zusammenzuführen und unter bestimmten Aspekten auszuwerten. Diese Aufgabe übernehmen sogenannte Business-Intelligence-(BI-)Systeme. Da diese Systeme jedoch in der Vergangenheit so komplex waren, dass sie nur mit erheblichem technischen und personellen Aufwand betrieben werden konnten, wagten es Mittelständler bisher kaum, BI-Systeme einzusetzen.

Benutzerfreundliche Analysen in Echtzeit

Deshalb liegen viele Daten bei kleinen und mittleren Unternehmen häufig in „Lager“-Manier ungenutzt im Datenspeicher. Um diese oft enormen Datenbestände zum Vorteil des Betriebs zu nutzen, empfiehlt es sich für ein Unternehmen, Technologien zu implementieren, die mit großen Datenvolumen umgehen können. Die heute dazu angebotenen ERP-Lösungen, die eine Analyse-Lösung integriert haben wie zum Beispiel die Mittelstandssoftware Sage X3, sind heute deutlich einfacher zu handhaben als die BI-Ungetüme vergangener Tage.

Mit einem integrierten Self-Service-Tool für die Analyse können die Daten aus den Haupteinsatzgebieten wie Einkauf, Verkauf, Lager, Finanzen, Fertigung oder Services aufbereitet werden. Dafür muss kein Administrator mehr gefragt oder behelligt werden und der User kann seine Abfragen selbstständig durchführen. Unterstützt wird er dabei von einem transparenten Datenmodell, das aufzeigt wo welche Daten zu finden sind. Das heißt, das BI läuft praktisch im Hintergrund mit.

Der Mehrwert eines integrierten BI-Tools liegt für den Anwender darin, dass alle entscheidungsrelevanten Daten für Standardauswertungen aufgrund einer gemeinsamen Datenbank durchgängig und in Echtzeit verfügbar sind. Auch die Option, individuelle Abfragen zu kreieren, ohne dafür einen IT-Auftrag erstellen zu müssen, kommt einem ungeschulten Anwender entgegen. Ebenfalls ein großer Gewinn für Fach- und Führungskräfte: Sie können mithilfe von Verfahren zur Mustererkennung neue Möglichkeiten entdecken, die in den Datenbeständen verborgene Zusammenhänge in wirtschaftlichen Mehrwert für das Unternehmen ummünzen. Entscheidend ist bei einer solchen Lösung, dass Management- und Detailansichten alle Felder des Unternehmens im Ganzen wie auch einzelne Business-Units oder Länder im Detail abbilden können.

Der Vorteil einer Trennung zwischen Applikation und Datenbank ist, dass das integrierte BI-Werkzeug auf einen gemeinsamen Datentopf mit laufenden, strukturierten und unstrukturierten Daten aus den verschiedensten Ländern oder Geschäftsbereichen zugreifen kann. Dadurch ist ein Anwender frei in der Definition seiner Analyse-Fragen. Module und Strukturen geben ihm keinen Weg vor. Manchmal lassen sich hier Zusammenhänge von Ursache und Wirkung aufdecken, auf die ein Vertriebler oder Geschäftsstellenleiter im Arbeitsalltag nie kommen würde. Das für viele wahrscheinlich überraschendste Beispiel ist der Zusammenhang zwischen dem gleichzeitigen Verkauf von Windeln und Bier in den Abendstunden eines Ladens. Woran es liegt? Frustrierte Väter, die zum Windelnholen geschickt wurden, belohnen sich offensichtlich gern mit einem Sixpack Bier. Laut "Spiegel" hat der amerikanische Discounter WalMart nach diesem Analyseergebnis Windeln und Bier im Supermarkt nebeneinandergestellt. Daraufhin sind die Verkäufe explodiert.

Mit einem BI-Werkzeug, das auf eine einzige gemeinsame Datenbank zugreift (weil die Firma mit einer integrierten ERP-Lösung arbeitet) lässt sich außerdem auch die Wertschöpfungskette eines Unternehmens untersuchen. Denn wer nur einzelne voneinander losgelöste Bereiche wie Auftragseingang oder Produktionsplanung oder Logistik betrachtet, kann keine Abhängigkeiten erkennen. Das Übereinanderlegen bzw. Verschneiden der Daten erlaubt eine bessere Aussagefähigkeit. Wenn man dann noch die Analysen in kurzen Intervallen vornimmt und sie mehrstufig gestaltet, können verschiedene Betrachtungsweisen übereinandergelegt werden. So werden Mängel oder „Störer“ im Getriebe schneller erkannt und Gegenmaßnahmen können leichter generiert werden.

Eine zentrale Rolle bei der Benutzerfreundlichkeit spielen bei den heutigen Lösungen auch neue Techniken und Tools zur Visualisierung von Daten. Mit grafischen Dashboards und interaktiven Berichten erhalten zum Beispiel Führungskräfte einen Echtzeit-Überblick über die für sie relevanten Unternehmenskennzahlen, ohne lange in Zahlenkolonnen suchen zu müssen. So gewinnen sie beispielsweise auch die nötige Zeit, um sich mit Mustererkennung oder „What-if-Analysen“ zu beschäftigen, die wertvolle Informationen für strategische Entscheidungen, aber auch für die Optimierung operativer Prozesse liefern können.

Bei einer zeitgesteuerten Verarbeitung können z.B. die Daten am Tag erfasst und in der Nacht die passenden Analysen aufbereitet werden. Ein regelmäßiger Versand der Analysen erfolgt mit E-Mails, die vom Verarbeitungsserver automatisch gesteuert werden. So können die Produktionsverantwortlichen die Berichte zu einem festgelegten Zeitfenster anschauen und auf die Ergebnisse entsprechend reagieren.

Fazit

Beim intelligenten Einsatz von Data-Mining lassen sich sehr viele Informationen und Analysen aus einem Datenpool gewinnen. Daraus können Produktion, Marketing und Vertrieb ihre Schlüsse ziehen und Maßnahmen einleiten. Auch mittelständische Unternehmen können über das integrierte ERP-System Zusammenhänge von Informationen visualisieren und sich damit bestimmte Abhängigkeiten überhaupt erst bewusst machen, wie das Beispiel „Bier und Windeln“ zeigt. Auf diese Weise lassen sich Datengräber in Datenschätze verwandeln.

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  • Der Ausbau neuer strategischer Technologien wie Cloud, BI, Analytics ist angesagt – zu den strategischen Technologien gehört ein robustes ERP-System.
  • Daten sind als strategisches Asset zu behandeln
  • Werkzeuge, mit denen Informationen über und von Kunden eingeholtwerden, erhalten zunehmend an Bedeutung.
  • Wissensbasierte gute Zusammenarbeit entsteht, wenn Infos aus Analysen nahtlos durchs Unternehmen fließen können –Kollaborationsplattformen helfen dabei.
  • Automatisierung von repetitiven Arbeiten spart Zeit für andere wichtige Aktivitäten der CIOs.
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